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Notes de terrain — Page 4
Guides pratiques et notes de terrain pour créer, lancer et faire vivre des sites, des apps et des outils avec l'IA.
Page 4
Suite de l'archive.
Des envois antérieurs sur le terrain, dans l'ordre de publication.
Développement piloté par la spécification : quand la spécification devient le produit
Ce qu'est le développement piloté par la spécification, en quoi diffèrent spécification d'abord, ancrée et comme source, et quand écrire la spécification avant le code est rentable avec les outils de code IA.
11 min de lecture
Paquets imaginaires : le risque de la chaîne d'approvisionnement du code généré
Quand le code généré par IA nomme un paquet inexistant, n'importe qui peut enregistrer ce nom. Fréquence du phénomène, raison pour laquelle les noms se répètent, et comment vérifier une dépendance.
11 min de lecture
Le problème des 70 % : pourquoi le logiciel généré a besoin d'un dernier kilomètre humain
Les outils d'IA mènent vite un projet presque au bout ; la dernière portion, faite de cas limites, d'intégrations et de durcissement, exige encore du jugement humain. Pourquoi, et comment la franchir.
11 min de lecture
Mémoire d'agent : comment le contexte se conserve d'une session à l'autre
Comment les agents d'IA transmettent le contexte d'une session à l'autre : types de mémoire, pourquoi un long contexte ne suffit pas, comment fonctionne la récupération, pourquoi oublier est un choix de conception.
11 min de lecture
Évaluer ce qui est généré : discipline eval et confiance mesurée
Comment évaluer ce que produit une IA avec un jeu d'eval reproductible : quels cas réunir, comment noter des réponses sans bonne réponse unique, comment repérer les régressions.
11 min de lecture
UI générative : interfaces composées à l'exécution à partir de l'intention
Ce qu'est l'UI générative, où elle existe déjà, et comment les équipes gardent cohérents, fiables et testables des écrans composés à chaque requête.
12 min de lecture
Fidélité d'intention : le gouffre entre ce que tu décris et ce qui est produit
Pourquoi le résultat d'une IA s'éloigne de ce que vous vouliez, comment distinguer perte de description et perte de transfert, et une courte boucle de retour pour réduire l'écart.
11 min de lecture
Dette d'intention : quand le code généré dépasse la compréhension
Quand un logiciel est généré plus vite que personne ne sait l'expliquer, une nouvelle dette s'accumule : la compréhension différée. Ce qu'elle est, pourquoi un code propre la masque, comment la rembourser.
11 min de lecture
Orchestration multi-agents : quand une boucle en devient plusieurs
Diviser un agent d'IA en plusieurs apporte de la spécialisation et impose une taxe de coordination. Ce que montrent les données de 2025, les modes de défaillance courants et quand un seul agent vaut mieux.
11 min de lecture
Vibe Coding : discipline et limites de la production logicielle par intuition
Nommé par Andrej Karpathy en 2025, le vibe coding troque la lecture du code contre sa description. Où cette vitesse paie, où elle fabrique de la dette, et la discipline qui la garde utile.
11 min de lecture
Le goût est le nouveau goulot quand l'exécution bon marché inonde le travail
L'IA produit cent options correctes en un après-midi : choisir la bonne est devenu le plus dur. Ce qu'est le goût, comment l'abondance érode les exigences, comment rendre le jugement enseignable.
11 min de lecture
Logiciel jetable : des applications conçues pour être jetées
L'IA a rendu les applications assez bon marché pour être jetées. Quand une application à usage unique est le bon choix, comment lui fixer une date de fin et l'empêcher de devenir permanente.
12 min de lecture