Il y a exactement 1 an, j'ai publié cette note pour citer ce message de Salvatore Sanfilippo, créateur de Redis :

About "people still thinking LLMs are quite useless", I still believe that the problem is that most people are exposed to ChatGPT 4o that at this point for my use case (programming / design partner) is basically a useless toy. And I guess that in tech many folks try LLMs for the same use cases. Try Claude Sonnet 3.5 (not Haiku!) and tell me if, while still flawed, is not helpful.

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Aujourd'hui, je viens de lire son nouveau billet : Don't fall into the anti-AI hype (1106 commentaires sur HackerNews, 217 commentaires sur Lobsters).

Ces observations rejoignent ce que je constate avec OpenCode et les modèles Claude Sonnet 4.5 ou Claude Opus 4.5. Il me semble que "coder à la main" pourrait devenir un jeu, comme faire des sudoku ou jouer à des jeux vidéo. Pour le moment, je n'ai aucune idée de l'impact que cela aura sur mes capacités cognitives. J'ai l'impression que mes compétences pourraient décliner.

En fait, j'ai très peur de ne plus faire d'efforts de compréhension et qu'après quelques mois ou années, je devienne de plus en plus bête en déléguant systématiquement la réflexion à l'IA.

Voici cet article, traduit en français avec Claude Sonnet 4.5 :

Ne tombez pas dans le battage anti-IA

J'adore écrire du logiciel, ligne par ligne. On pourrait dire que ma carrière a été un effort continu pour créer des logiciels bien écrits, minimaux, où la touche humaine était la caractéristique fondamentale. J'espère également une société où les derniers ne sont pas oubliés. De plus, je ne souhaite pas que l'IA réussisse économiquement, je me fiche que le système économique actuel soit subverti (je pourrais être très heureux, honnêtement, si cela va dans la direction d'une redistribution massive de la richesse). Mais, je ne me respecterais pas moi-même et mon intelligence si mon idée du logiciel et de la société devait altérer ma vision : les faits sont les faits, et l'IA va changer la programmation pour toujours.

En 2020, j'ai quitté mon emploi pour écrire un roman sur l'IA, le revenu de base universel, une société qui s'adaptait à l'automatisation du travail en faisant face à de nombreux défis. À la toute fin de 2024, j'ai ouvert une chaîne YouTube axée sur l'IA, son utilisation dans les tâches de codage, ses effets sociaux et économiques potentiels. Mais bien que j'aie reconnu très tôt ce qui allait se passer, je pensais que nous avions plus de temps avant que la programmation ne soit complètement remodelée, au moins quelques années. Je ne crois plus que ce soit le cas. Récemment, les LLM de pointe sont capables de compléter de grandes sous-tâches ou des projets de taille moyenne seuls, presque sans assistance, avec un bon ensemble d'indices sur ce que devrait être le résultat final. Le degré de succès que vous obtiendrez est lié au type de programmation que vous faites (plus c'est isolé et textuellement représentable, mieux c'est : la programmation système est particulièrement adaptée), et à votre capacité à créer une représentation mentale du problème à communiquer au LLM. Mais, en général, il est maintenant clair que pour la plupart des projets, écrire le code soi-même n'a plus de sens, si ce n'est pour s'amuser.

Au cours de la semaine dernière, simplement en promptant, et en inspectant le code pour fournir des conseils de temps en temps, en quelques heures j'ai accompli les quatre tâches suivantes, en heures au lieu de semaines :

1. J'ai modifié ma bibliothèque linenoise pour supporter l'UTF-8, et créé un framework pour tester l'édition de ligne qui utilise un terminal émulé capable de rapporter ce qui est affiché dans chaque cellule de caractère. Quelque chose que j'ai toujours voulu faire, mais il était difficile de justifier le travail nécessaire juste pour tester un projet personnel. Mais si vous pouvez simplement décrire votre idée, et qu'elle se matérialise dans le code, les choses sont très différentes.

2. J'ai corrigé des échecs transitoires dans le test de Redis. C'est un travail très ennuyeux, des problèmes liés au timing, des conditions de deadlock TCP, etc. Claude Code a itéré pendant tout le temps nécessaire pour le reproduire, a inspecté l'état des processus pour comprendre ce qui se passait, et a corrigé les bugs.

3. Hier, je voulais une bibliothèque C pure capable de faire l'inférence de modèles d'embedding de type BERT. Claude Code l'a créée en 5 minutes. Même sortie et même vitesse (15% plus lent) que PyTorch. 700 lignes de code. Un outil Python pour convertir le modèle GTE-small.

4. Au cours des dernières semaines, j'ai effectué des modifications des mécanismes internes de Redis Streams. J'avais un document de conception pour le travail que j'ai fait. J'ai essayé de le donner à Claude Code et il a reproduit mon travail en, genre, 20 minutes ou moins (principalement parce que je suis lent à vérifier et à autoriser l'exécution des commandes nécessaires).

Il est tout simplement impossible de ne pas voir la réalité de ce qui se passe. Écrire du code n'est plus nécessaire pour la plupart. Il est maintenant beaucoup plus intéressant de comprendre quoi faire, et comment le faire (et, à propos de cette deuxième partie, les LLM sont aussi d'excellents partenaires). Peu importe si les entreprises d'IA ne pourront pas récupérer leur argent et que le marché boursier s'effondrera. Tout cela est sans importance, à long terme. Peu importe si tel ou tel PDG d'une licorne vous dit quelque chose de rebutant, ou d'absurde. La programmation a changé pour toujours, de toute façon.

Comment je me sens, à propos de tout le code que j'ai écrit qui a été ingéré par les LLM ? Je suis ravi d'en faire partie, parce que je vois cela comme une continuation de ce que j'ai essayé de faire toute ma vie : démocratiser le code, les systèmes, la connaissance. Les LLM vont nous aider à écrire de meilleurs logiciels, plus rapidement, et permettront aux petites équipes d'avoir une chance de rivaliser avec les plus grandes entreprises. La même chose que les logiciels open source ont fait dans les années 90.

Cependant, cette technologie est beaucoup trop importante pour être entre les mains de quelques entreprises. Pour l'instant, vous pouvez faire le pré-entraînement mieux ou pas, vous pouvez faire l'apprentissage par renforcement de manière beaucoup plus efficace que d'autres, mais les modèles ouverts, en particulier ceux produits en Chine, continuent de rivaliser (même s'ils sont en retard) avec les modèles de pointe des laboratoires fermés. Il y a une démocratisation suffisante de l'IA, jusqu'à présent, même si elle est imparfaite. Mais : il n'est absolument pas évident qu'il en sera ainsi pour toujours. J'ai peur de la centralisation. En même temps, je crois que les réseaux de neurones, à l'échelle, sont simplement capables de faire des choses incroyables, et qu'il n'y a pas assez de "magie" dans l'IA de pointe actuelle pour que les autres laboratoires et équipes ne rattrapent pas leur retard (sinon il serait très difficile d'expliquer, par exemple, pourquoi OpenAI, Anthropic et Google sont si proches dans leurs résultats, depuis des années maintenant).

En tant que programmeur, je veux écrire plus d'open source que jamais, maintenant. Je veux améliorer certains de mes dépôts abandonnés pour des raisons de temps. Je veux appliquer l'IA à mon workflow Redis. Améliorer l'implémentation des Vector Sets et ensuite d'autres structures de données, comme je le fais avec Streams maintenant.

Mais je m'inquiète pour les gens qui vont être licenciés. Il n'est pas clair quelle sera la dynamique en jeu : les entreprises vont-elles essayer d'avoir plus de personnes, et de construire plus ? Ou vont-elles essayer de réduire les coûts salariaux, en ayant moins de programmeurs qui sont meilleurs au prompting ? Et, il y a d'autres secteurs où les humains deviendront complètement remplaçables, je le crains.

Quelle est la solution sociale, alors ? L'innovation ne peut pas être annulée après tout. Je crois que nous devrions voter pour des gouvernements qui reconnaissent ce qui se passe, et qui sont prêts à soutenir ceux qui resteront sans emploi. Et, plus les gens seront licenciés, plus il y aura de pression politique pour voter pour ceux qui garantiront un certain degré de protection. Mais j'attends également avec impatience le bien que l'IA pourrait apporter : de nouveaux progrès en science, qui pourraient aider à réduire la souffrance de la condition humaine, qui n'est pas toujours heureuse.

Quoi qu'il en soit, revenons à la programmation. J'ai une seule suggestion pour vous, mon ami. Quoi que vous croyiez sur ce qui devrait être la Bonne Chose, vous ne pouvez pas la contrôler en refusant ce qui se passe actuellement. Éviter l'IA ne va pas vous aider, vous ou votre carrière. Pensez-y. Testez ces nouveaux outils, avec soin, avec des semaines de travail, pas dans un test de cinq minutes où vous ne pouvez que renforcer vos propres convictions. Trouvez un moyen de vous multiplier, et si cela ne fonctionne pas pour vous, réessayez tous les quelques mois.

Oui, peut-être pensez-vous que vous avez travaillé si dur pour apprendre à coder, et maintenant les machines le font pour vous. Mais quel était le feu en vous, quand vous codiez jusqu'à la nuit pour voir votre projet fonctionner ? C'était construire. Et maintenant vous pouvez construire plus et mieux, si vous trouvez votre façon d'utiliser l'IA efficacement. Le plaisir est toujours là, intact.

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Dans Nouvelles sur l’IA de décembre 2025 #JaiDécouvert METR - Model Evaluation & Threat Research :

Claude Opus 4.5 rejoint la maintenant célèbre évaluation du METR. Il prend largement la tête (sachant que ni Gemini 3 Pro, ni ChatGPT 5.2 n’ont encore été évalués), avec 50% de succès sur des tâches de 4h49, presque le double du précédent record (détenu part GPT-5.1-Codex-Max, avec 50% de succès sur des tâches de 2h53). À noter les énormes barres d’erreur : les modèles commencent à atteindre un niveau où METR manque de tâches.

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J'ai appris un #NouveauMot : flagorneur qui signifie « Bassement, outrageusement flatteur. »

Le mois dernier, nous avions brièvement mentionné que OpenAI 4o était flagorneur, au point d’opiner sur des prompts relevant manifestement de l’épisode psychotique. Un utilisateur anonyme explore la même tendance à un moindre niveau Opus 4, et travaille à mesurer ça plus précisément. Il mentionne que ses résultats préliminaires montrent que les modèles plus avancés ont plus tendance à exhiber ce comportement.

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