Laissez-moi prendre du retard
(androidessence.com)- Le développement Android a commencé en 2014 avec un cours gratuit découvert pendant un cours de Java et une première application de liste de tâches, porté par l’expérience de voir un logiciel tangible toucher le réel depuis le creux de la main
- Dix ans de carrière ont servi à confirmer le sens de la technologie en maintenant des applications qui apportent un bénéfice réel aux utilisateurs, qu’il s’agisse d’une appli de rencontre, de l’accès aux médicaments ou de l’aide au voyage
- Entre les cours, les hackathons, le premier emploi et Droidcon NYC, une évidence s’est imposée : ce qui dure plus longtemps que les livrables, ce sont les liens entre les personnes et la transmission ouverte du savoir
- Les LLM se sont améliorés au point de fournir du code compilable et même des revues, mais ils affaiblissent la compréhension née de l’exploration à la Stack Overflow, de la contradiction, des votes et des tâtonnements
- Le développement logiciel est un art et un artisanat qui ne peut pas être remplacé par la seule automatisation des tâches répétitives ; il doit rester une activité que des humains créent et partagent pour d’autres humains
Ce qui m’a amené au développement Android
- Le développement Android a commencé en 2014 avec un cours en ligne gratuit partagé par un camarade pendant un cours universitaire de Java, avec pour premier objectif de créer une application de liste de tâches avec stockage local
- Le moment où l’application terminée a tourné sur le téléphone et a été montrée aux parents est resté comme « le moment où l’ampoule s’est allumée », parce qu’il s’agissait d’un vrai logiciel, concret, qu’on pouvait tenir en main et avec lequel on pouvait interagir directement
- Une application est toujours présente dans la poche, c’est un outil qui aide à l’organisation et à la productivité, et cette expérience a fait ressentir que le but de la technologie est de fournir des outils qui ont un impact positif sur les gens
- En 2018, travailler directement sur une appli de rencontre grâce à laquelle il rencontrera plus tard sa femme a permis de vivre de façon encore plus directe l’impact du logiciel sur le réel
- Pendant les dix années suivantes, ses compétences d’ingénieur Android se sont affinées en maintenant des applications utiles aux utilisateurs réels : trouver une personne spéciale, améliorer l’accès aux médicaments, aider à voyager
Les personnes qui ont façonné ce parcours de développeur
- Ce qui a duré plus longtemps que les applications elles-mêmes, ce sont les liens avec les personnes qui les ont rendues possibles
-
Les cours et le savoir ouvert
- Au départ, l’objectif était d’absorber autant d’informations que possible, en suivant chaque semaine les cours pour apprendre ce que le professeur enseignait sur Android
- Un autre cours montrait aussi, animé par des Googlers, comment créer une application météo, au point de profiter des intercours et même des pauses déjeuner pour développer
- La profondeur du savoir détenu par les personnes derrière la caméra et leur volonté de le partager publiquement ont laissé une forte impression
-
Hackathons et construction d’équipe
- Les années suivantes ont été consacrées à la pratique par la création, avec plus de dix hackathons et des liens noués avec des centaines de futurs ingénieurs logiciel
- Avec des amis, il fallait parfois rouler entre 2 et 8 heures, puis passer trois jours presque sans dormir à créer une application sociale, un traceur pour animaux de compagnie, un jeu CTF avec tags NFC, etc.
- Malgré la caféine et les disputes sur la stack technique, les vraies récompenses étaient le rire, l’amitié et la fierté d’avoir construit quelque chose en équipe
- Ce qui avait été construit ou le fait d’avoir remporté un prix importait peu ; l’expérience elle-même restait la récompense
-
Le premier emploi et RxJava
- Après le diplôme, le premier jour comme développeur Android professionnel dans une entreprise de marketing digital a commencé par une question du collègue assis à côté : « Que sais-tu de RxJava ? »
- La réponse était rien du tout, ce qui a été déstabilisant, mais le collègue n’a pas jugé : il a expliqué la programmation réactive, le contexte de l’application sur laquelle ils allaient travailler et la meilleure façon de rattraper rapidement le niveau
- Tous deux sont devenus des collègues qui apportaient du rire au bureau, tout en gardant une passion profonde pour le travail et la progression
-
Droidcon NYC et la transmission du savoir
- Ce même collègue l’a emmené à sa première conférence Android, Droidcon NYC, et l’environnement rassemblant des centaines d’ingénieurs et des dizaines d’intervenants autour d’un même centre d’intérêt très spécifique a eu un grand impact
- Voir des intervenants partager volontairement leur savoir a donné envie, à son tour, de transmettre son expertise à la génération suivante d’ingénieurs Android
- Chercher des occasions d’aider d’autres ingénieurs et faire suivre ce qu’on a reçu est devenu un principe important de sa carrière
La promesse du développement avec les LLM et l’expérience réelle
- Avec la généralisation des LLM, la promesse simpliste selon laquelle il ne serait plus nécessaire d’apprendre à coder, qu’il suffirait d’écrire ce qu’on veut dans un prompt pour générer du code, a commencé à menacer la manière traditionnelle de développer des logiciels
- Au début, l’enthousiasme pour les nouvelles possibilités techniques était réel, mais à l’usage, ils proposaient des méthodes inexistantes, introduisaient des bugs évidents ou, au pire, généraient du code qui ne compilait même pas
- En y revenant plus tard après la promesse d’améliorations, elles étaient bien là : le modèle écrivait du code compilable, analysait une stack trace pour proposer un correctif et pouvait même faire une revue de code
- Mais ces progrès ont aussi appauvri l’expérience humaine
- Face à une inconnue, il est devenu naturel de demander à l’IA et de s’appuyer sur la première réponse qui fonctionne pour atteindre l’objectif, au lieu d’apprendre comme avant en suivant sur Stack Overflow le cheminement de résolution publiquement partagé par quelqu’un ayant rencontré le même problème
- Stack Overflow n’apportait pas seulement une aide directe : on y trouvait aussi des retours qui remettaient en cause les hypothèses, les contestaient, et à travers la recherche, l’examen et les votes de la communauté, on pouvait comprendre en profondeur le problème comme la solution
Ce que l’automatisation affaiblit dans l’apprentissage et la collaboration
- Les ingénieurs aiment l’automatisation, mais c’est sur les tâches triviales et répétitives qu’elle fonctionne le mieux
- Lorsqu’il faut construire quelque chose, déléguer à une machine plutôt que mobiliser dix ans de savoir-faire peut affaiblir les capacités de pensée critique nécessaires pour créer un logiciel résilient et durable
- Certains estiment que, puisque les LLM produisent rapidement du code, cela laisse plus de place pour réfléchir de manière critique au système, mais on risque alors de manquer le tâtonnement qui est au cœur de l’apprentissage du développement logiciel
- Le tâtonnement ne consiste pas seulement à voir si l’application fonctionne ou plante, mais à essayer plusieurs approches pour trouver l’architecture, les bibliothèques, les patterns et le style les plus adaptés à l’objectif visé
- Le retour sur une solution s’appauvrit aussi lorsqu’au lieu de s’asseoir avec un collègue pour discuter des choix d’implémentation et des compromis, on interroge une boîte noire : disparaissent alors les conversations nourries par ce qui a ou non fonctionné dans de vrais projets
- Les discussions sur les compromis reposaient souvent non sur la théorie, mais sur l’expérience directe d’autres personnes, et c’est ce type d’échange qui approfondissait le jugement d’implémentation
Du logiciel pour les humains
- Les LLM sont des machines à prédire : des générateurs de texte et systèmes statistiques entraînés sur des textes produits grâce au long engagement d’ingénieurs qui ont choisi d’apprendre et de construire au grand jour
- Construire publiquement, c’était ne pas enfermer la technologie, mais créer des exemples concrets que de jeunes ingénieurs pouvaient explorer, comprendre et apprendre
- Un LLM ne rit pas avec vous quand le code ne compile pas, et il ne développe pas non plus une compréhension du logiciel assez profonde pour pouvoir répondre avec passion quand quelqu’un demande : « Comment ça marche ? »
- Surtout, il ne peut pas prendre part à la joie de se tourner l’un vers l’autre en souriant et de dire ensemble : « On l’a construit »
- Le fait de se relier aux autres, de montrer sa vulnérabilité, de partager les difficultés, puis de redistribuer ce qu’on a reçu via un billet de blog ou une conférence s’est affaibli avec l’usage de l’IA, et il faut pourtant le retrouver
- Le développement logiciel est un art et un artisanat qui exigent engagement, patience et une communauté forte, et il doit être fait par des humains pour des humains
- Si l’expérience de création avec l’IA est vraiment l’avenir, alors la conclusion est qu’il est acceptable d’être laissé derrière
1 commentaires
Avis Hacker News
Les commentaires qui racontent ici des expériences opposées de non-appartenance à la communauté du développement ont été bien traités, mais il y a aussi un autre point à considérer
Il faut se souvenir des personnes qui se trouvent en aval de tous ces logiciels, celles avec qui nous ne parlerons peut-être jamais directement. Ce ne sont pas forcément uniquement des « utilisateurs », car il existe aussi beaucoup de logiciels destinés aux développeurs, mais les utilisateurs doivent malgré tout être pris en compte
Confier la qualité logicielle à des extrudeuses probabilistes de code fait chuter brutalement la qualité des logiciels mis dans le monde. Même avant les LLM, il y avait déjà des problèmes d’erreurs humaines ou d’incitations financières perverses, et cela ne fait que s’y ajouter. Déployer des logiciels de mauvaise qualité et hostiles aux utilisateurs cause des préjudices, grands ou petits, à de vraies personnes. Cette glissade soi-disant « inévitable » vers l’IA générative nuit à tous ceux qu’elle touche — développeurs, utilisateurs, investisseurs, etc. Il est simplement facile de l’ignorer parce que les dégâts apparaissent à des moments différents, de manières différentes, et progressent lentement, mais ils sont bien réels
L’« IA » est un préjudice. On peut très bien me laisser à la traîne
En tant que personne qui maintient quelques projets personnels, je peux dire que la qualité s’est objectivement améliorée grâce à l’IA, en me permettant de mettre en place un vrai pipeline CI, d’élargir la couverture de tests et de bâtir une meilleure architecture. Avant, je n’avais tout simplement pas les moyens d’investir dans cette solidification, alors que l’IA le rend possible
Bien sûr, vous pouvez dire que mon code est nul et mes tests médiocres, mais on dirait que vous avez déjà arrêté votre conclusion. Avec 25 ans d’expérience dans le secteur, je peux dire que ce jugement serait faux. Cela dit, personne ne sait ce qu’il adviendra du codebase médian. Je suis peut-être particulièrement consciencieux. Comme l’ère du codage agentique n’a que 6 à 12 mois, il faut encore suspendre son jugement
Pour certains usages, un logiciel médiocre peut valoir mieux que pas de logiciel du tout. Il est difficile de prévoir si, au global, ce sera une bonne ou une mauvaise chose
Leur point commun est d’être des outils dont les paresseux peuvent se servir comme d’une béquille pour produire du code qui fonctionne à peu près mais pose problème. La paresse est un choix, et les choix sont faits par des humains dotés de volonté et de responsabilité
Si les outils d’IA servent à produire plus vite des logiciels encore pires, il faut repenser la manière de les utiliser. Si cela ne permet pas de fournir de meilleurs logiciels, alors je ne vois pas à quoi cela sert
J’ai vu des outils d’AI code review être incroyablement efficaces pour détecter des défauts qui auraient sinon été déployés
Mon expérience de la programmation est si différente de celle de l’auteur que je me demande ce qui m’a échappé. J’ai toujours programmé seul, et je ne me souviens pas avoir eu de discussions approfondies sur la programmation, ni en ligne ni hors ligne. Cela a l’air amusant et enthousiasmant, mais malheureusement je n’ai jamais eu ce genre d’occasion
Pour moi, l’IA est la première chose qui m’a permis d’obtenir quelque chose qui ressemble à un avis sur des problèmes ou des situations concrètes auxquels je fais face. Je peux poser des questions très précises sur la meilleure approche pour ce sur quoi je travaille en ce moment, puis lire la réponse, l’examiner et décider de la direction à prendre. Je reçois encore souvent des réponses absurdes, mais même dans ces cas-là, cela m’aide à réfléchir plus en profondeur à ma façon d’aborder le problème en me demandant : « Est-ce que ce que l’IA a dit est vrai ? »
Malheureusement, Twitter avant son rachat en était le centre, et depuis, j’ai l’impression que la communauté n’est plus ce qu’elle était
Des outils comme PostgreSQL, GCC, Git, HTTP ou Emacs ne « gagnent » rien au fait d’être utilisés. Ils peuvent gagner en popularité et recevoir davantage de contributions, mais c’est à peu près tout. Plus on utilise Claude, plus Anthropic s’enrichit, et plus l’entreprise est en position de pouvoir dominer la programmation dans le monde. Donc, même si l’on apprécie énormément l’IA propriétaire, il faut réfléchir à nouveau à ce que nous cédons en échange. Ce n’est pas seulement 200 dollars par mois
Mario Savio a dit, au moment où la révolution industrielle atteignait son apogée :
il arrive un moment où le fonctionnement de la machine devient si odieux, où cela vous fait si mal au cœur, que vous ne pouvez plus y participer, même passivement. À ce moment-là, il faut mettre son corps sur les engrenages, sur les roues, sur les leviers et sur tout l’appareil, et l’arrêter. Et il faut faire savoir à ceux qui dirigent et possèdent la machine que, tant que nous ne serons pas libres, la machine ne fonctionnera pas du tout.
À l’époque aussi, les machines se sont mises à faire beaucoup de choses, et pourtant nous continuons de bien fonctionner. Au final, cela aussi deviendra un usage d’outils et mènera l’intelligence humaine vers un autre sommet.
Le savoir humain, peut-être, mais pas l’intelligence. Collectivement, nous sommes stupides et nous le devenons de plus en plus, et la tendance à la paresse intellectuelle produite par l’IA ne fera qu’accélérer ce mouvement.
Je me considère moi-même comme relativement « intelligent », mais je pense que cette notion est surestimée. J’aimerais vivre bêtement et sans souci. Faire du vélo, tirer des flèches dans le ciel, manger des escargots, puis mourir dans mon sommeil quand le moment viendra. Mais en réalité, il faut travailler et chercher une maison de retraite.
Quoi qu’il en soit, le remplacement mécanique et le remplacement de la pensée ne sont pas comparables, et pourtant les commentaires pro-IA les plus irréfléchis ont tendance à remonter en tête.
Ce texte m’a fait comprendre beaucoup de choses. J’ai l’impression de comprendre la douleur de son auteur, et je l’ai clairement ressentie en le lisant. Ce qui m’a un peu surpris, c’est que ce soient les « gens » qui aient fait la différence, et j’ai réalisé que le fait de n’avoir presque jamais vécu cela a peut-être profondément influencé ma manière de voir cette technologie.
Pour moi, développer du logiciel a surtout été un processus solitaire, une activité sur laquelle j’étais bien plus obsédé que les gens autour de moi. Je ne vis pas dans une région centrée sur la tech, et je ne suis pas dans un environnement où je peux souvent parler programmation, génie logiciel ou IA avec des personnes qui s’y connaissent vraiment. Comme l’auteur, il m’est arrivé de devoir apprendre une nouvelle technologie ou un nouveau langage, mais au lieu d’être aidé par des développeurs beaucoup plus expérimentés, j’ai appris seul chez moi.
Les LLM nous ont laissés dans une situation où plusieurs choses sont vraies en même temps, et pour avancer il faut trouver comment les articuler et les résoudre. On peut apprendre avec les LLM, ou ne pas apprendre avec eux ; cela dépend de l’approche, des désirs et de la volonté de l’utilisateur. Comme pour presque tout, l’usage des LLM demande une certaine maîtrise, et le niveau de maîtrise de l’utilisateur influence sa perception de la technologie ainsi que la manière dont son entourage la perçoit. Les utilisateurs peu expérimentés génèrent des sentiments plus négatifs.
Certaines personnes aiment faire elles-mêmes ce que les machines savent bien faire et ne veulent donc pas que la machine le fasse ; d’autres détestent ce type de tâches et veulent que la machine s’en charge. À un moment cette année, j’ai réalisé que j’aimais bien plus construire et concevoir des systèmes et résoudre des problèmes que programmer en soi.
Le développement logiciel regroupe beaucoup de choses, et en parler comme d’un bloc unique rend tout plus confus. Certaines personnes veulent réfléchir elles-mêmes à la logique d’une application et laisser un LLM écrire le code ; d’autres veulent que le LLM imagine la solution, l’implémente et la teste. Ce sont deux profils très différents, avec des objectifs et des désirs différents. Quand quelqu’un regarde Claude ou ChatGPT, il se peut qu’il voie quelque chose de totalement différent de ce que vous voyez.
La plupart du temps, j’ai dû fouiller dans les livres et les articles en ligne pour construire mon propre modèle mental de leur fonctionnement, et ce processus m’a beaucoup aidé.
Aujourd’hui, l’IA est devenue un outil avec lequel on peut apprendre, un outil qui montre la bonne manière de faire et explique en détail ce qui a été produit. On peut poser des questions, faire pointer ses erreurs, comparer différentes implémentations et finir par devenir un meilleur programmeur. Comme beaucoup l’ont dit, l’IA signifie des choses différentes selon les personnes. Pour moi, c’était un outil qui donne de la force, qui éclaire et qui rend humble. Il y avait toujours trop de choses à apprendre et pas assez de temps, mais maintenant cela ne semble plus forcément être le cas.
Le problème de l’IA propriétaire, c’est que des entreprises comme Anthropic, Google et OpenAI tirent davantage profit de l’usage de l’IA que leurs utilisateurs. Des outils comme PostgreSQL, GCC, Git, HTTP ou Emacs ne « gagnent » rien quand on les utilise. Ils peuvent gagner en popularité et recevoir davantage de contributions, mais c’est tout.
Plus on utilise Claude, plus Anthropic s’enrichit et plus elle se trouve en position de pouvoir dominer la programmation mondiale. Donc, même si on aime énormément l’IA propriétaire, il faut repenser à ce que nous cédons en échange. Ce n’est pas seulement 200 dollars par mois.
Je suis pour les modèles ouverts et les agents open source, mais je n’ai pas envie de donner encore plus de pouvoir aux grandes entreprises. Quand j’imagine à quoi pourrait ressembler le génie logiciel dans cinq ans si ces géants ont encore plus de pouvoir sur nous, c’est effrayant. Par exemple : payer plus pour ne pas voir de publicité entre les prompts de Claude Code, ou payer plus pour que le code généré n’insère pas de pubs dans votre application. Voulons-nous vraiment que la médiocrité de l’expérience que nous subissons aujourd’hui sur tout l’internet mondial s’enfonce jusqu’au cœur même des workflows d’ingénierie logicielle ?
On fait toutes sortes de prédictions extrêmes en se basant uniquement sur l’état actuel des LLM, mais on ne sait pas comment le marché va évoluer.
Les compétences en programmation et la culture du vibe coding ressemblent aussi aux débuts des véhicules électriques. Il y avait bien des rôles où les véhicules électriques convenaient mieux que les moteurs thermiques, mais il a encore fallu au moins dix ans avant qu’ils puissent vraiment faire entièrement le même travail. Entre-temps, beaucoup les méprisaient comme de jolis gadgets, impratiques, chers et dangereux, à cause du manque d’infrastructure et de l’immaturité de la technologie.
Le véritable fossé défensif qu’on voit aujourd’hui, c’est surtout la demande en datacenters, mais cela aussi va prendre de l’ampleur, se banaliser, et la production de RAM finira par suivre.
La plupart des humains tirent un but et du sens de leur travail. Ça a toujours été le cas. Qu’est-ce que vous croyez qu’il se passe si on retire le sens à grande échelle de la vie des gens ? Ce ne sera pas beau à voir.
Le vrai problème, c’est que la situation devient « intéressante » à partir du moment où on retire à tout le prolétariat le salaire dont il a besoin.
Je me reconnais dans cet article. Ma réaction à ce qui se passe en ce moment, c’est aussi : « laissez-moi à la traîne ».
Cela dit, regretter le plaisir de l’ancienne manière de progresser comme développeur n’est pas seulement une mauvaise raison, c’est aussi très dangereux d’un point de vue darwinien. Au final, les clients se moquent de la manière dont c’est construit ; ils se soucient du support à long terme, du coût, de la prévisibilité, etc.
Mais je ne sais pas si on peut dire que l’industrie a réellement progressé avec un effet net positif. L’ensemble est un immense foutoir. Dans bien des cas, l’IA nous pousse simplement en mode turbo dans la même direction, en rendant tout non seulement plus sale et plus cher, mais aussi plus dangereux.
Si je dis « laissez-moi tranquille », c’est parce que je peux voir ce foutoir comme une opportunité, à condition de vraiment le penser à partir des premiers principes.
Cet article semble créer une fausse dichotomie : soit on n’utilise pas du tout l’IA, soit on lui délègue tout. En réalité, ça ne fonctionne pas comme ça. On peut choisir soi-même quelle part du travail confier à l’IA. Il reste encore énormément de place pour l’expertise humaine, la communauté et la passion pour la technique.
En regardant le débat public autour de l’IA, ça me fait penser aux distorsions cognitives dont parle la thérapie cognitivo-comportementale. En particulier la pensée en noir et blanc et la catastrophisation. Ce sont aussi parfois des symptômes d’anxiété ou de psychose, et je me demande parfois si une société entière peut traverser ce genre de symptômes.
https://en.wikipedia.org/wiki/Splitting_(psychology)
https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_distortion#Decatastr...
Si une équipe commence à être mesurée au débit de PR et à la consommation de tokens, je peux paraître plus « mauvais » à côté de quelqu’un qui fait du vibe coding à fond. J’ai peur d’être désavantagé pour une promotion si je ne fais pas de vibe coding.
Les indicateurs montrant que le vibe coding peut être mauvais sont des indicateurs retardés. Les problèmes de performance, les dégradations de service, les migrations massives de données : les problèmes du vibe coding n’apparaissent qu’après coup.
Mais ils seront minoritaires, et la majorité cherchera un juste milieu.
Je suis développeur PHP senior et j’ai récemment été affecté à un projet Ruby on Rails. C’est un environnement totalement nouveau pour moi. Le client a recommandé d’utiliser les LLM autant que possible.
Le problème, c’est qu’en codant avec l’IA, il devient presque impossible d’apprendre la base de code. À moins de creuser volontairement, on voit rarement plus de quelques lignes de code à la fois, et avec les exigences de vitesse on n’a parfois pas le temps pour ça. Au final, personne dans l’équipe ne connaît vraiment en profondeur une zone du code. C’est très différent de la façon dont on codait depuis 25 ans, et c’est moins amusant.
Il y a 100 ans, on ne pouvait acheter que des meubles fabriqués par des artisans. De vrais artisans. Aujourd’hui, on a le choix entre IKEA et le fait main. La plupart des gens se moquent de la manière dont c’est fabriqué, du moment que ça remplit son rôle, donc ils choisissent IKEA. Il y a toujours des gens qui préfèrent les meubles artisanaux, et eux paient cher.
J’ai l’impression que le logiciel va dans cette direction, et malheureusement je suis d’accord. Le développement logiciel va devenir un hobby. Comme le travail du bois pour beaucoup de gens pendant leur temps libre. Il restera peut-être une poignée de vrais experts, qui feront surtout du conseil. Peut-être qu’ils créeront les données d’entraînement, ou concevront les frameworks que l’IA devra maîtriser. Je ne sais pas. Mais la suite sera clairement différente, et tout n’ira pas dans le bon sens.
En ce moment, l’IA construit pour les humains, et parfois pour d’autres IA. Très bientôt, l’IA construira pour d’autres IA, et occasionnellement pour les humains. Plus tard, l’IA construira principalement pour les IA, et rarement pour les humains.
Tu devrais peut-être vérifier si ce n’est pas aussi le cas dans ton pays. Les gens supposent automatiquement qu’IKEA a tué tous les magasins locaux, mais si on cherche, on trouve beaucoup de magasins de meubles locaux.
On dirait que cet article a été écrit par un LLM, ou alors dans le style standard des billets de blog actuels. Ce style lui-même devient de plus en plus semblable à un LLM.
Sam Kriss a bien relevé ce genre de « signe » dans un texte récent : https://samkriss.substack.com/p/if-you-let-ai-do-your-writin...
Est-ce qu’ils ne comprennent pas que les « signes » de l’IA viennent, par définition, des humains ? Le texte de Sam Kriss critique un style ampoulé, mais cite Salman Rushdie et Arundhati Roy comme exemples utilisant les mêmes « procédés bon marché » que l’IA ; même avec tout le respect que je leur dois, j’ai du mal à l’accepter. On est dangereusement proche de l’idée que si quelqu’un emploie des métaphores étranges, c’est qu’il a utilisé un LLM. Les humains écrivent des choses bizarres depuis très longtemps, sans LLM.
Et quels « signes » y a-t-il exactement dans cet article ? Il se lit de manière très directe, sans métaphores étranges. Même le tiret cadratin n’est pas vraiment un indice ; au contraire, utiliser quelque chose comme « - » avec des espaces, comme dans cet article, paraît assez humain. Surtout, j’ai envie de laisser le bénéfice du doute à quelqu’un qui écrit un texte pour dire qu’il ne veut pas programmer avec des LLM.
Le genre de phrase « la machine qui frappe des orphelins me remplit d’angoisse existentielle et de terreur, mais pour transmettre cela au lecteur il faut que cette machine frappe quelques orphelins » est étrange.