Reprise du message précédent :

On sait très bien que ce genre de bug va d'un coup, sans raison apparente, affecter 300 personnes et mettre le support sous l'eau, sans qu'on sache pourquoi du jour au lendemain

 
trop ça.

surtout que là c'était reproductible avec les bons régléges :  
 
* une smapi un peu buggué qui ne mets pas le champ image-format a jour sur le snapshots, obligeant a regarder la source du snapshot pour l'avoir
* un backup job avec la mémoire qui crée un disque pour la mémoire
* le disque de mémoire n'a pas de parent
* un gestion d'érreur qui manque de finesse côté XO  qui mange la vraie erreur en réessayant

bref 3 jours et un fix de 10 lignes

C'est comme l'histoire du mec qui vient tapoter avec son marteau au bon endroit pour réparer de suite un énorme moteur de bateau Ce qui compte c'est le résultat, pas le nombre de lignes

T’aurais eu besoin de 3 semaines pour trouver le bug va aurait été un fix d’une ligne

 
Notre valeur ajouté c'est ce qu'on arrive a en tirer comme conclusion de ce tas de data et non les données en elle même.
 
Donc forcément on pousse la vitesse de mise en prod des algorithmes au maximum...
 
 
Je me doute qu'une banque ne peux pas se permettre ca
 
 

 
C'est un risque non négligeable, et je me doute qu'un palmcorp a moins de flexibilité que nous sur un point comme ca
 
Pour mitiger ca on embauche surtout des seniors, et chaque PR est review par au moins 2 d'entre eux. Ca semble marcher, on a même moins de bugs maintenant. Et là ou je pouvais effectivement en dire beaucoup il y a un an, niveau "bug invisible", c'est nettement moins le cas des modèles actuels.
 
Après on demande a nos ingés de connaitre le code même si il a été vibe codé. On a eu des frictions là dessus mais globalement les gens ont pris l'habitude. Faut dire qu'on leur a dit que si ils utilisaient l'IA et que leur code merdait, il serait réveillé peu importe l'heure. C'est aussi ca Dubai, des astreintes sans contrepartie
 
 

Disons que chez nous, pour une UI ça serait acceptable, pour du backend déjà vachement moins (surtout quand le code fait de la sauvegarde) et je parle même pas côté hyperviseur, aucune IA à l'heure actuelle est capable de faire quoi que ce soit de bien vu la complexité (déjà que MÊME un compilateur fait souvent de la merde dans ces cas là, j'ose pas imaginer un LLM)

on essaye d'éviter de se faire réveiller pour envoyer le message "désolé on à effacé votre prod et les backups" , parcequ'à un endroit la _xapiRef n'est plus celle du snapshot, mais celle du disque racine.  
Mais encore une fois, le chemin parcouru par les LLM en 3 ans est incroyable

 
Au risque de passer pour un corporate shill, 80% de mes discussions autour de l'IA ces dernières semaines consistaient à prendre le prompt qui était censé prouver que l'IA c'est de la merde, le copier dans Gemini+nano banana, et constater que en fait, ça marche. Je ne vais pas essayer tous les modèles du marché, sans doute que les autres sont pas loin devant ou derrière, mais pour moi le saut en factualité avec les dernières sorties ça change tout.

Jubi trahi par les siens

Gemini 3 dans Windsurf when

J'pensais que alt faisait attention à la planète mais pas du tout en fait.

Il a l'excuse magique du gauchiste : la réponse doit être systémique donc rien n'est ma faute

c'est la partie qui me fait chier pour un usage du quotidien

dit il les pieds dans la piscine à 30°C

elle est bachée pour le moment    
mais oui,je sais que je ne suis pas un saint, et je survivrai

A propos d'IA utilisée n'importe comment:
https://www.youtube.com/results?sea [...] on+youtube

Il suffit de croire en Jésus.

https://antigravity.google ?

 
je vois la même chose, et à titre perso j'utilise déjà Claude Code depuis un moment (je poste ici régulièrement)
 
C"est pas parfait loin de là, mais ça progresse de manière impressionante, et pour le code c'est vraiment pas mal pour sortir un truc de terre rapidement. Je ne prendrais pas le risque de livrer du code sans revue de ma part (donc je vibe code pas, je AI-Assist code), et en particulier c'est super pour avoir un proto rapidement.
 
Il y a encore plein de limitations :  
- sur une base de code meme petite, tu satures très vite la context window
- des prompts pas sauvés c'est pas une base très stable de l'état du modèle, donc y'a pas de reproductibilité, et c'est de la merde (faut que j'explore l'idée suggérée ici de créer des tickets Github, parce que gérer à la main un CLAUDE.md est chiant, et si Claude tape sa limite quotidienne, tu peux pas lui demander de sauver son état
- les modèles sont toujours à chier sur des trucs factuels, et refusent de faire du RAG propre. J'ai utilisé Claude pour faire des recherches sur les cartes mères, les réponses sont fausses à 80%. J'ai utilisé les 3 (Claude, Gemini, ChatGPT) pour essayer de configurer mon routeur (dont la doc est dispo en ligne), je dirais que 2/3 des lignes de commandes proposées sont fausses (les modèles hallucinent une syntaxe, ou utilisent de vieilles syntaxes ou des trucs non applicables à mon modèle)
 
Et y'a toujours les preoccupations environementales, le fait que la croissance des datacenters va atteindre de limites physiques concrètes (eg: la quantité d'électricité produite), et la plus grande de toute : que va-t-il se passer quand les boites factureront le cout réel par inférence ?

On est loin de notre culture ici où même un patch qui sert juste à collecter des traces pour aider à l'analyse d'un bug doit faire l'objet d'une étude de sécurité.    
 
Mais on a un point commun : on déploie pas une nouvelle version un vendredi histoire de pas fermer un aéroport durant le WE Y'en a qui ont essayé, ils ont eu des pbs

a ben c'est mort alors  
l'alternative est la pompe a chaleur 20KW  + un auvent de protection  

Il te reste le temps

 
Demande lui d'ecrire un MD quelconque pour documenter ses trouvailles ? Chez nous ca semble faire le job la plupart du temps...
 

 
N'empeche se dire qu'un amas de cuivre et de silicium + electricite arrive a te faire poser la question si c'est intelligent ou pas, rien que ca
 

 
Ca depend, on est pas passé loin de faire planter twitter (0 joke, ca date d'avant que musk rachete), ca compte ou pas comme incoming shitstorm    Et ca c'etait seulement quelque chose comme 1hr d'un de nos serveurs qui faiblit (meme pas planter, juste il ingere plus lentement que d'habitude).
 
Twitter a du couper le fil pour se sauver eux meme. Pour donner une idee, on est sur firehose (le contrat le plus baleze que twitter offre, qui te permet de pomper entre 1 et 100% de twitter).
 
Donc oui on vibe code -et je prend un ton volontairement leger-, mais on est pas trop des loosers quand meme

Mais vous gagnez vraiment du temps ? J’ai l’impression qu’entre le remplissage de fichier .md, les corrections de prompts, la relecture de code, on va aussi vite à faire la feature.  
Je parle en dehors des trucs rébarbatifs comme du remplissage de classe CSS.

plus de quoi s'inquiéter depuis

 
Ça dépend de ce qu'on fait. Mais oui. Dernièrement j'ai construit un dataset avec des IA... Il aurait fallu une centaine de personnes bossant pendant 1 mois pour le faire (et même pas sûr que la qualité aurait été aussi bonne). Tu en penses quoi ?  

Semaine dernière je devais écrire un truc supplémentaire impliquant entité + api + dot + controller et tout le tralala.
 
J'ai juste écrit une suite de bullet-points des champs de l'entité et ça m'a généré openapi, mappers, dto, controller diagramme etc, les tests le tout dans le même style que notre code base actuelle.
 
Voilà rien de bien sorcier mais le gain de temps est non négligeable, et encore j'active pas l'agent ne voulant pas laisser accès en écriture.

Ceux qui utilisent les LLM au taf, vous utilisez des MCP ?
Vous allez taper sur huggingface ou autre pour les bases de connaissances ?
Ou du simple pont entre Confluence/Jira/GitHub ?

J'ai juste Github Copilot perso avec accès à un tas de modèles.
 
Je reste perso sur GPT 5.x je le trouve très bon.

Une offre payante ?
 
Mon Copilot Pro gratos avec l'email Edu s'est barré sans prévenir...
 
Il y'a une astuce pour avoir GPT Pro en gratos (1€) pour 5 comptes Businness si tu veux.

perso comme personnellement, c'est évidemment payant et couvert par ma COGIP avec compte corporate + sécurisé et tout le tralala
 
c'est pas mon compte GPT avec mon gmail

File mon CV à ta COGIP, je me lance enfin dans la recherche de taf depuis quelques jours

 
Same here. (enfin Copilot, pas le modèle)

C'est l'équivalent d'un collègue de niveau junior mais très rapide. Il regarde le code pour toi, te suggère des points d'entrées, des approches, etc. Très efficace contre l'angoisse de la page blanche.
C'est aussi un super rubber duck pour traquer les bugs, l'IA émet des hypothèses sur les causes possibles que tu investigues trankilou.
Et c'est aussi un premier relecteur avant une code review pour dégrossir le taf. Bref ça ne remplace pas une équipe c'est pas autonome (<insert here manager ou rh déçus> ), mais ça fait quand-même des trucs  (<insert here coder étonné que ça soit qd même pas si mal> )

Tant qu'on crame le pognon des VC, tout va bien
 
Mais je suppose que l'industrie mise sur l'amélioration des perfs du matos et des modèles pour que le coût de l'inférence baisse fortement  

Rien que de faire générer la JavaDoc ou des tests, ça aide
 
J'ai fait une petite app pour gérer les VM des prof/étudiants sur AWS dans mon précédent taf, la fonction était déjà présente dans un gros soft qu'on voulait arrêter car il ne servait plus (c'était une fonction secondaire la gestion des VM). Avec Sonnet 3.5 à l'époque des trucs comme o3 pro quand ça sortait, via you.com et une context window très faible
 
Alors ça doit être un peu moisi comme code mais bon ça marche et sans ça l'ancien app qui coûtait une blinde à maintenir et faire tourner serait encore là. Bon moi je m'en fous, la boîte était moisie et a été revendue depuis et ils ont viré tout le monde ou presque mais j'ai trouvé l'expérience très sympa.
 
Mais maintenant à refaire from scratch avec le mode agentic, mcp, la gestion des issues/pr/review et les modèles récents, ça doit être d'une facilité déconcertante
 
Le truc le plus relou hors les merdes habituelles (hallucinations etc), c'est la date des connaissances du modèle. Si c'est trop ancien c'est chiant.

Perso je m'en sers pour le python que je connais pas.
Du coup je progresse beaucoup plus vite que si j'avais du partir de zéro avec mon truc a modifier.

Je fais aussi des migrations avec (et ça m'étonnerait pas que ça tue openrewrite a terme)

Le truc que j'ai remarqué c'est sur la création d'une classe, Gemini m'a ajouté une dépendance sur Google gson alors qu'il y avait déjà jackson dans le classpath alors que Claude a su le voir et l'utiliser.
De là à imaginer que les IA vont faire la promo de machin ou bidule

 
Viens faire du dev d'hyperviseur, à côté la physique quantique c'est trivial. Semi redface. Tu verras l'intérêt d'un LLM pour ça…

Tel que je m'en sers oui. J'en ai déjà parlé ici, mais pour le boilerplate (e.g. on a des test factories pour l'intégralité de nos objets du domaine + une partie des objets de l'infra pour simplifier l'écriture de test, l'écriture de la factory est pas assez triviale pour la générer automatiquement autrement mais triviale pour un LLM), pour faire de la pré-revue de code (et pas emmerder un reviewer avec des détails), suggérer des refactos, suggérer des nommages, détailler un bout d'implem obscur ou expliquer un truc qui est pas explicite dans une documentation existante. J'écris toujours la majorité de mon code, je maîtrise toujours ce que je produis, mais je perds moins de temps sur les trucs chiants. Et in fine je prends toujours la décision : choisir tel nom plutôt qu'un autre, accepter ou pas le refacto ou l'implem proposée, etc.

Au tarif actuel, c'est rentable (au vrai tarif faudra regarder de plus près)