Analyses, observatoires et tests pour comprendre ce que l’IA change dans le développement logiciel.
Architecture IA
TypeSafe AI présente Jev comme un modèle orienté décision, capable de renvoyer des sorties typées avec scores probabilistes et niveaux de confiance. Pour les développeurs, l’enjeu est moins la génération de texte que l’intégration d’un contrat exploitable et vérifiable.
Lire l article
Agents IA
Une étude de cas attribuée à CodeScene décrit la refactorisation de 300 000 lignes de C en trois semaines, pour environ 4 000 dollars de tokens. Le point décisif n’est pas le volume annoncé, mais ce que le replay et le harness permettent réellement de vérifier.
Lire l article
Méthodes
Le marketing ops as code ne se limite pas à ranger des tâches dans un dépôt GitHub. Une approche plus technique consiste à modéliser chaque étape d’un événement par des états, des entrées, des sorties et des validations afin de rendre les automatisations prévisibles et réversibles.
Lire l article
Qualité code
Après une modification produite ou préparée par une IA, la documentation utile n’est pas forcément un long commentaire dans le code. Ce guide compare quatre livrables — spécification, décision technique, preuve de validation et journal de changement — puis propose une chronologie simple pour choisir le bon niveau de documentation sans alourdir chaque pull request.
Lire l article