Signification de déterministe Déterministe désigne la propriété d’un système, d’un processus ou d’un phénomène de ne produire qu’un seul résultat et, lorsque les mêmes conditions initiales et les mêmes entrées sont données, de toujours aboutir au même résultat. Autrement dit, cela signifie que le hasard ou l’incertitude n’interviennent pas et que tout est déterminé avec précision par les causes et leurs effets.
Je pense que c’est un article qui restitue très bien, de manière concrète, les difficultés et les inquiétudes vécues sur le terrain du développement avec les LLM. Je l’ai lu en partageant le constat sur les limites que beaucoup rencontrent actuellement. En particulier, j’ai trouvé essentiel de souligner l’incohérence des LLM, la difficulté à prédire leurs résultats, ainsi que les inquiétudes liées à la maintenance à long terme.
Cela dit, nous tentons pour notre part une collaboration avec l’IA sous un angle légèrement différent, et je me permets de partager prudemment notre point de vue. Notre IA, « Jane », ne se contente pas de produire du code : elle se concentre sur l’apprentissage et la compréhension des « bons patterns de code », fondés sur la profondeur d’analyse humaine (celle des développeurs), ainsi que sur la manière d’assurer une « cohérence de maintenance » du code en apprenant le pattern lui-même.
Comme l’IA ne peut pas être parfaite dès le départ, nous ne considérons pas les incohérences ou les « erreurs » qui en découlent comme de simples problèmes ; au contraire, nous les utilisons activement comme des « données de pattern » essentielles pour permettre à « Jane » d’apprendre par elle-même et de s’améliorer. De la même façon que l’être humain lit des patterns dans une nature complexe, nous choisissons de chercher des pistes d’amélioration dans l’imperfection même de l’IA.
Grâce à cette approche de « pattern learning/management » guidée par l’humain, nous visons à résoudre à la racine les problèmes mentionnés dans l’article — baisse de qualité du code, incohérences, etc. — et à produire des résultats avec une « cohérence de maintenance » très élevée. Nous entraînons l’IA à aller au-delà de la simple génération de code boilerplate, afin qu’elle devienne un partenaire de collaboration plus profond, capable par exemple d’analyser les patterns cachés d’incohérence dans une base de code existante et de proposer des pistes d’amélioration.
Il reste encore beaucoup de chemin et le processus est exigeant, mais nous pensons que cette forme de collaboration, dans laquelle notre « Jane » et les développeurs apprennent et évoluent ensemble en faisant de la « cohérence de maintenance » une valeur centrale, montre un potentiel de rupture pour dépasser les limites actuelles de l’usage des LLM. Au-delà d’utiliser l’IA comme un simple outil, nous espérons susciter de l’intérêt pour notre démarche, qui consiste à en faire un partenaire avec lequel grandir ensemble et construire une meilleure culture du code.
Merci encore pour ce très bon article et pour ces éclairages précieux !
Il est vrai qu’après Java, les langages ont commencé à se concentrer sur la productivité.
Avant cela, le C++, qui était souvent utilisé, est encore aujourd’hui terrible ne serait-ce qu’à lire. Surtout lorsqu’on touche à des projets de longue haleine.
Même avant le boom de l’IA, d’innombrables choses existaient déjà, qu’il s’agisse d’images ou de textes, et créer quelque chose de nouveau était extrêmement difficile.
On voit récemment beaucoup de textes expliquant qu’ils ont été bouleversés par l’IA, mais pour la plupart, ce sont des choses qui existaient déjà et qu’on pouvait trouver en cherchant.
L’IA ne fait que les emballer sous une forme conversationnelle.
J’ai du mal à être d’accord avec l’idée que Java a mis l’accent sur la productivité des développeurs
Y a-t-il vraiment un autre langage qui ait évolué au point de devenir aussi profondément dépendant d’un IDE que Java ?
Enfin, on voit arriver un agent de nouvelle génération qui peut vraiment se distinguer de la vague de cursor, cline et consorts. J’ai hâte de voir à quel point cela va encore accélérer le rythme des évolutions logicielles dans le monde. Et j’attends aussi avec impatience l’arrivée de la prochaine génération d’agents.
Je l’ai beaucoup utilisé pour consulter les informations déjà accumulées, mais
honnêtement, j’évitais de poser des questions parce qu’il y avait trop de gens vraiment toxiques.
Ces derniers temps, avec la baisse progressive de l’intérêt, c’est moins le cas, mais il y a un peu plus de 10 ans, c’était vraiment...
Dès l’apparition de l’IA, j’ai pensé que c’était comme le mur illusoire de L’Oiseau qui boit les larmes : quelque chose qui fait remonter à la surface des pensées qu’on connaît déjà, mais qu’on n’arrive pas à évoquer et qui restent enfouies. Si le fait qu’une idée existe déjà avant même que je la formule la rend dénuée de sens, alors en quoi lire un livre est-il différent ? Et écrire sans lire, alors ? La seule différence, c’est l’effort et le temps qu’on y consacre ; la plupart des pensées n’existent-elles pas déjà ? Parmi d’innombrables idées, il est rare qu’une chose soit vraiment « nouvelle » dès l’instant où elle surgit ; au fond, il faut créer sa différence par la répétition, un peu de la même manière. J’ai aussi l’impression que plus quelqu’un a investi dans la création pure, ou plus il en a fait son métier, plus il tend à ressentir du scepticisme et du rejet envers la création avec l’IA. Mais au final, comme l’auteur l’a dit, si la création avec l’IA en vient à paraître « surhumaine » tant sa créativité dépasse celle de l’humain, la rejeter ne serait-il pas une forme de résistance, peut-être vaine, contre un mouvement impossible à arrêter ? Si l’on dit que c’est à l’humain de penser de manière critique aux résultats produits par l’IA, puis de transformer le savoir en compréhension par une réflexion intellectuelle, alors je suis d’accord. Mais si l’on dit qu’il faut se méfier parce qu’utiliser l’IA paralyse la pensée intérieure, j’ai plutôt envie de me dire : c’est tellement bien que je vais le garder pour moi tout seul. À moins, bien sûr, qu’il ne s’agisse dès le départ de quelqu’un à qui manquaient la pensée critique et la métacognition.
Dans un registre un peu similaire, je rends mon digital garden public. Aujourd’hui, les fragments de connaissance sont faciles à trouver, mais ils ne s’imprègnent plus vraiment en moi. Je découvre souvent des articles étonnants sur GeekNews. Qui s’occupe de la curation ici ?
Signification de déterministe
Déterministe désigne la propriété d’un système, d’un processus ou d’un phénomène de ne produire qu’un seul résultat et, lorsque les mêmes conditions initiales et les mêmes entrées sont données, de toujours aboutir au même résultat. Autrement dit, cela signifie que le hasard ou l’incertitude n’interviennent pas et que tout est déterminé avec précision par les causes et leurs effets.
C’est ce qu’on dit.
C'est sympa.
Je pense que c’est un article qui restitue très bien, de manière concrète, les difficultés et les inquiétudes vécues sur le terrain du développement avec les LLM. Je l’ai lu en partageant le constat sur les limites que beaucoup rencontrent actuellement. En particulier, j’ai trouvé essentiel de souligner l’incohérence des LLM, la difficulté à prédire leurs résultats, ainsi que les inquiétudes liées à la maintenance à long terme.
Cela dit, nous tentons pour notre part une collaboration avec l’IA sous un angle légèrement différent, et je me permets de partager prudemment notre point de vue. Notre IA, « Jane », ne se contente pas de produire du code : elle se concentre sur l’apprentissage et la compréhension des « bons patterns de code », fondés sur la profondeur d’analyse humaine (celle des développeurs), ainsi que sur la manière d’assurer une « cohérence de maintenance » du code en apprenant le pattern lui-même.
Comme l’IA ne peut pas être parfaite dès le départ, nous ne considérons pas les incohérences ou les « erreurs » qui en découlent comme de simples problèmes ; au contraire, nous les utilisons activement comme des « données de pattern » essentielles pour permettre à « Jane » d’apprendre par elle-même et de s’améliorer. De la même façon que l’être humain lit des patterns dans une nature complexe, nous choisissons de chercher des pistes d’amélioration dans l’imperfection même de l’IA.
Grâce à cette approche de « pattern learning/management » guidée par l’humain, nous visons à résoudre à la racine les problèmes mentionnés dans l’article — baisse de qualité du code, incohérences, etc. — et à produire des résultats avec une « cohérence de maintenance » très élevée. Nous entraînons l’IA à aller au-delà de la simple génération de code boilerplate, afin qu’elle devienne un partenaire de collaboration plus profond, capable par exemple d’analyser les patterns cachés d’incohérence dans une base de code existante et de proposer des pistes d’amélioration.
Il reste encore beaucoup de chemin et le processus est exigeant, mais nous pensons que cette forme de collaboration, dans laquelle notre « Jane » et les développeurs apprennent et évoluent ensemble en faisant de la « cohérence de maintenance » une valeur centrale, montre un potentiel de rupture pour dépasser les limites actuelles de l’usage des LLM. Au-delà d’utiliser l’IA comme un simple outil, nous espérons susciter de l’intérêt pour notre démarche, qui consiste à en faire un partenaire avec lequel grandir ensemble et construire une meilleure culture du code.
Merci encore pour ce très bon article et pour ces éclairages précieux !
await using data = await fn()Le miracle de voir
awaitapparaître à la fois à gauche et à droiteD’où vient l’argent versé ?
Est-ce que, comme pour les autres cryptomonnaies, sa valeur n’existe que si quelqu’un l’achète ?
Il est vrai qu’après Java, les langages ont commencé à se concentrer sur la productivité.
Avant cela, le C++, qui était souvent utilisé, est encore aujourd’hui terrible ne serait-ce qu’à lire. Surtout lorsqu’on touche à des projets de longue haleine.
Même avant le boom de l’IA, d’innombrables choses existaient déjà, qu’il s’agisse d’images ou de textes, et créer quelque chose de nouveau était extrêmement difficile.
On voit récemment beaucoup de textes expliquant qu’ils ont été bouleversés par l’IA, mais pour la plupart, ce sont des choses qui existaient déjà et qu’on pouvait trouver en cherchant.
L’IA ne fait que les emballer sous une forme conversationnelle.
Comparé aux langages d’avant Java, il semble offrir une meilleure productivité.
La nouvelle superpuissance de JavaScript : la gestion explicite des ressources
https://typescriptlang.org/docs/handbook/…
J’ai du mal à être d’accord avec l’idée que Java a mis l’accent sur la productivité des développeurs
Y a-t-il vraiment un autre langage qui ait évolué au point de devenir aussi profondément dépendant d’un IDE que Java ?
Enfin, on voit arriver un agent de nouvelle génération qui peut vraiment se distinguer de la vague de
cursor,clineet consorts. J’ai hâte de voir à quel point cela va encore accélérer le rythme des évolutions logicielles dans le monde. Et j’attends aussi avec impatience l’arrivée de la prochaine génération d’agents.Jusqu’ici, on vivait très bien sans se soucier le moins du monde de ces histoires de ressources. Qu’est-ce qui te prend, tout à coup ?
c++ > c# >= java
Je l’ai beaucoup utilisé pour consulter les informations déjà accumulées, mais
honnêtement, j’évitais de poser des questions parce qu’il y avait trop de gens vraiment toxiques.
Ces derniers temps, avec la baisse progressive de l’intérêt, c’est moins le cas, mais il y a un peu plus de 10 ans, c’était vraiment...
Dès l’apparition de l’IA, j’ai pensé que c’était comme le mur illusoire de L’Oiseau qui boit les larmes : quelque chose qui fait remonter à la surface des pensées qu’on connaît déjà, mais qu’on n’arrive pas à évoquer et qui restent enfouies. Si le fait qu’une idée existe déjà avant même que je la formule la rend dénuée de sens, alors en quoi lire un livre est-il différent ? Et écrire sans lire, alors ? La seule différence, c’est l’effort et le temps qu’on y consacre ; la plupart des pensées n’existent-elles pas déjà ? Parmi d’innombrables idées, il est rare qu’une chose soit vraiment « nouvelle » dès l’instant où elle surgit ; au fond, il faut créer sa différence par la répétition, un peu de la même manière. J’ai aussi l’impression que plus quelqu’un a investi dans la création pure, ou plus il en a fait son métier, plus il tend à ressentir du scepticisme et du rejet envers la création avec l’IA. Mais au final, comme l’auteur l’a dit, si la création avec l’IA en vient à paraître « surhumaine » tant sa créativité dépasse celle de l’humain, la rejeter ne serait-il pas une forme de résistance, peut-être vaine, contre un mouvement impossible à arrêter ? Si l’on dit que c’est à l’humain de penser de manière critique aux résultats produits par l’IA, puis de transformer le savoir en compréhension par une réflexion intellectuelle, alors je suis d’accord. Mais si l’on dit qu’il faut se méfier parce qu’utiliser l’IA paralyse la pensée intérieure, j’ai plutôt envie de me dire : c’est tellement bien que je vais le garder pour moi tout seul. À moins, bien sûr, qu’il ne s’agisse dès le départ de quelqu’un à qui manquaient la pensée critique et la métacognition.
Il faut le sauver...
Oui, Starlight l’a fait automatiquement haha
Dans un registre un peu similaire, je rends mon digital garden public. Aujourd’hui, les fragments de connaissance sont faciles à trouver, mais ils ne s’imprègnent plus vraiment en moi. Je découvre souvent des articles étonnants sur GeekNews. Qui s’occupe de la curation ici ?
https://notes.junghanacs.com/
Waouh, maintenant on va enfin pouvoir l’utiliser comme on veut !