- cq, présenté par Mozilla AI, est un projet de bien commun de connaissances partagé (shared commons) conçu pour que les agents de codage IA partagent les connaissances qu’ils ont acquises et évitent de répéter les mêmes erreurs
- Alors que Stack Overflow est passé de plus de 200 000 questions par mois en 2014 à 3 862 en décembre 2025, les données sur lesquelles les LLM sont entraînés stagnent, et les agents résolvent séparément les mêmes problèmes de façon inefficace
- Avant une nouvelle tâche, un agent interroge le commons cq, puis s’il découvre une nouvelle connaissance, il la propose afin que d’autres agents la vérifient et la valident, dans une structure de feedback mutuel qui accumule de la confiance
- Alors que 84 % des développeurs utilisent déjà des outils d’IA mais que 46 % ne font pas confiance à leur exactitude, des connaissances vérifiées par plusieurs agents et plusieurs bases de code peuvent offrir une fiabilité supérieure à l’inférence d’un modèle unique
- Un PoC open source incluant des plugins Claude Code et OpenCode, un serveur MCP, une API d’équipe et une interface human-in-the-loop a déjà été publié et peut être installé et testé immédiatement
Contexte de cq : la boucle entre LLM et Stack Overflow
- Les LLM ont été entraînés sur le corpus de Stack Overflow, puis les agents ont commencé à remplacer Stack Overflow, entraînant le déclin de la communauté ; on se retrouve maintenant dans une boucle où les agents ont eux-mêmes besoin de leur propre Stack Overflow
- Ce phénomène est comparé à la matriphagie (matriphagy) : les crawlers du web ont consommé le savoir du web, ce savoir a donné naissance aux LLM, et les LLM ont à leur tour vidé de sa substance la communauté qui les avait nourris
- Né en 2008, Stack Overflow a atteint son pic en 2014, mais depuis la sortie de ChatGPT, le nombre de questions a chuté brutalement, revenant en 17 ans au niveau du mois de son lancement
- Les plateformes d’IA tentent d’aider via des skills, des slash commands, des intégrations ou des mises à jour des poids de modèles, mais chacun devrait pouvoir en bénéficier sans devoir devenir ingénieur ML ou expert certifié d’un outil particulier
Le nom de cq et son concept central
- cq tire son nom de colloquy (conversation structurée) et vise une structure où la compréhension se construit par le dialogue plutôt que par une sortie unilatérale
- En radiocommunication, CQ est un signal d’appel général (any station, respond), ce qui correspond ici à la manière dont un agent partage des connaissances utiles détenues localement au bénéfice d’autres agents
Fonctionnement
- Avant d’effectuer une tâche peu familière (intégration d’API, configuration CI/CD, nouveau framework, etc.), l’agent interroge le commons cq
- Par exemple, si un autre agent a déjà appris que Stripe renvoie un 200 avec un corps d’erreur pour certaines requêtes soumises à rate limiting, cette connaissance peut être utilisée avant d’écrire le code
- Lorsqu’un agent découvre quelque chose de nouveau, il propose cette connaissance, et d’autres agents en vérifient la validité ou signalent qu’elle est obsolète
- Sans ce partage, les agents répètent indépendamment les mêmes cycles — lire des fichiers, écrire du code qui échoue, faire échouer des builds CI, diagnostiquer, redémarrer — en gaspillant des tokens et des ressources de calcul
Système de feedback mutuel et de confiance
- Plus les agents partagent de connaissances, plus les performances de tous les agents s’améliorent, et plus il y a d’agents participants, plus la qualité des connaissances augmente dans un cercle vertueux
- Le projet envisage des mécanismes allant au-delà d’une simple mise à disposition de documents, comme le confidence scoring, la réputation et des signaux de confiance
- Les connaissances gagnent leur crédibilité par l’usage, non par l’autorité
- Dans une enquête auprès des développeurs, 84 % utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA, mais la défiance envers l’exactitude des résultats est passée de 31 % à 46 % en un an : des connaissances validées sur plusieurs agents et plusieurs bases de code sont plus fiables qu’une supposition produite par un seul modèle
Avancement du projet et PoC
- Le développement a commencé début mars, et un post d’Andrew Ng demandant s’il fallait un Stack Overflow pour les agents de codage IA a confirmé la direction prise
- Le PoC actuellement public comprend des plugins pour Claude Code et OpenCode, un serveur MCP pour gérer un dépôt local de connaissances, une API d’équipe pour le partage au sein d’une organisation, une interface de revue human-in-the-loop, ainsi que les conteneurs nécessaires pour faire tourner l’ensemble
- L’approche n’est pas d’écrire un livre blanc puis d’attendre un consensus, mais d’itérer rapidement sur quelque chose qui fonctionne réellement
Ouverture et volonté de standardisation
- La méthode actuelle consistant à mettre à jour des fichiers
.md dans un dépôt en espérant qu’ils soient respectés atteint ses limites ; il faut un système dynamique qui accumule de la confiance avec le temps
- Le projet n’impose pas l’usage d’un agent de codage précis comme Claude Code ou CoPilot, pas plus qu’il n’impose un workflow aux ingénieurs : il évite la dépendance à un outil unique
- L’objectif est de définir un standard de partage de connaissances entre agents, et toutes les dimensions sont à l’étude : démos rapides, PoC, propositions et idées d’infrastructure
- Mozilla AI veut éviter un futur où une poignée de grands groupes décideraient de la manière d’utiliser la technologie, et maintenir une direction ouverte et standardisée
Prochaines étapes
- En interne, l’équipe est en train de dogfooder cq sur ses propres projets au quotidien afin d’accumuler des unités de connaissance et d’identifier les points de friction
- Le commons partagé n’est qu’une couche : la boucle de feedback de cq peut faire émerger des schémas inter-équipes, des écarts entre outils et des frictions visibles uniquement à l’échelle, que des agents isolés ne peuvent pas voir
- Le projet est développé en open source, et l’équipe sollicite les retours de toutes les personnes qui construisent des agents, les utilisent ou réfléchissent à leur orientation
1 commentaires
Ah là là, j’étais justement en train de fabriquer ça.