On dit souvent qu’en utilisant principalement Claude, on peut créer plusieurs agents, configurer des workflows, et ainsi tout automatiser : conception, développement, tests, etc. Il existe beaucoup d’articles sur ce type de méthode, mais je me demande à quoi cela ressemble quand cela fonctionne réellement. Il y a aussi de nombreux articles expliquant quels modèles conviennent à quelles tâches, par exemple en utilisant des modèles différents pour la conception, le développement ou les tests.
J’utilise actuellement ce qu’on appelle Cursor. Pour toutes les tâches mentionnées, le modèle configure automatiquement tout et fait tout avec cet unique outil, mais il faut quand même le surveiller en permanence, dialoguer avec lui et lui donner une direction. Je me demande donc si, avec Claude utilisé de la manière mentionnée plus haut, cela devient complètement automatique. D’après mon expérience, plus le projet est grand, plus il faut continuer à lui donner une direction, sinon le résultat devient hors sujet ou insuffisant. Existe-t-il des articles ou des vidéos détaillant précisément des méthodes de « complètement automatique » ? En consultant ce type de contenus, je n’ai pas vraiment trouvé de méthode suffisamment détaillée pour pouvoir la reproduire.
4 commentaires
Plutôt que de viser un état d’automatisation totale, je pense qu’une stratégie plus réaliste consiste à décomposer le travail et à définir qui prend en charge chaque tâche. Par exemple, on peut confier au LLM la reconnaissance de motifs, l’extraction de sens et la mise en relation avec des connaissances générales, tandis que l’humain se charge de l’interprétation, de l’ajout de contexte et de la prise de décision. Dans un contexte de développement, cela se traduit par le fait de déléguer au LLM la génération de code répétitif ou la rédaction de cas de test, tout en laissant à l’humain les décisions d’architecture et la modélisation du domaine. Le problème se resserre alors sur la question de savoir jusqu’où il est possible d’automatiser la prise de décision, et je pense qu’il vous sera plus facile de trouver des cas concrets un peu plus précis.
Merci pour votre réponse. Comme je l’ai mentionné dans le post original, j’avais remarqué ce genre d’articles, mais comme ils n’abordaient pas de méthode concrète, je me demandais s’il existait une documentation ou des informations de référence bien connues.
Je ne sais pas si c’est lié à la conjoncture, mais on voit récemment beaucoup d’articles ou de cours qui expliquent qu’on peut tout résoudre avec des agents IA. Pourtant, pour l’instant, il est encore difficile en pratique de tout accomplir à 100 % uniquement avec l’IA. Selon les domaines, j’estime qu’on peut aller jusqu’à 70 à 80 % au maximum, et je pense qu’au-delà, l’intervention d’un expert du domaine reste indispensable.
Je n’ai pas encore vu d’article ou de vidéo expliquant une méthodologie de « entièrement automatique », mais il semble que des discussions et des expérimentations liées à ce sujet soient en cours à différents endroits.
Je pense que les articles ci-dessous pourront donner des pistes à l’auteur de la question !
https://anthropic.com/engineering/…
https://openai.com/ko-KR/index/harness-engineering/
https://github.com/karpathy/autoresearch
https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en