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500 000 dollars et un job : le test d’embauche de drone le plus extrême de la tech

drone course

Pour recruter ses futurs ingénieurs, Anduril lance un défi hors norme : une course de drones 100 % autonomes. À la clé pour le meilleur codeur : 500 000 dollars et un poste dans l'entreprise de défense.

Même Linus Torvalds s’est mis au vibe coding, et il a une excellente raison

linus torvalds vibe code

Le mythe du développeur puriste travaillant à la dure dans son terminal vient de prendre un coup de vieux. Début 2026, Linus Torvalds, le créateur du noyau Linux et de Git, a admis utiliser l'IA pour générer du code sur ses projets personnels.

Nvidia : pourquoi Jensen Huang a traité de « maboules » les managers qui limitent l’usage de l’IA

développement code programmation jensen huang nvidia

Alors que Nvidia bat de nouveaux records financiers, son PDG Jensen Huang critique les équipes réticentes face à l'IA, qualifiant leur hésitation de folie. Une marche forcée vers l'automatisation qui contraste pourtant avec les doutes grandissants sur la productivité réelle de ces outils.

Pourquoi Python est-il si populaire en 2025 ?

"Alors que la popularité d’autres langages de programmation a pu fluctuer de manière significative, Python a résisté à l’épreuve du temps et s’est imposé comme un langage de choix pour de nombreux développeurs de tous niveaux, du débutant à l’expert."
(Permalink)

Une expérience avec un chatbot vire au cauchemar et efface toute la base de données

Replit est un outil en vogue. Il s’agit d’une IA permettant de s’essayer au vibe coding, cette mode qui consiste à faire générer son code par une IA et se limiter à programmer à travers des prompts.

Après 10h de défi, un humain, « complètement épuisé », bat une IA en compétition de code

Psyho Une

C'est l'histoire d'un concours de code dans lequel une IA finit 2e. Lors de la finale mondiale d’optimisation algorithmique organisée par AtCoder, qui a eu lieu à Tokyo le 16 juillet, un humain a réussi à battre une IA spécialement préparée pour ce défi. Dans la programmation compétitive, la machine devient un sacré rival pour l'homme.

Et si Google remplaçait ses développeurs par de l’IA pour créer du code ?

Est-ce qu'un jour, les outils d'intelligence artificielle de Google seront tellement évolués que le géant du web n'aura plus besoin de développeurs ? C'est un scénario encore lointain, et qui s'avèrera peut-être improbable, mais le fait est que l'usage de l'IA générative prend en importance chez Google.

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  • Programmation et IA : Oracle veut booster la productivité des développeurs avec “Oracle Code Assist”
    Oracle annonce le prochain lancement d’Oracle Code Assist. Aujourd’hui utilisé en interne, cet assistant basé sur l’IA est conçu pour aider les développeurs à accélérer le processus de création d’applications et à améliorer la cohérence du code, en particulier pour les applications développées en Java, SQL et sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). L’écriture de code est une tâche chronophage. Des outils de complétion basiques ont fait leur apparition dans les années 80-90 pour soulager les dével

Programmation et IA : Oracle veut booster la productivité des développeurs avec “Oracle Code Assist”

22 mai 2024 à 12:00

Oracle annonce le prochain lancement d’Oracle Code Assist. Aujourd’hui utilisé en interne, cet assistant basé sur l’IA est conçu pour aider les développeurs à accélérer le processus de création d’applications et à améliorer la cohérence du code, en particulier pour les applications développées en Java, SQL et sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

L’écriture de code est une tâche chronophage. Des outils de complétion basiques ont fait leur apparition dans les années 80-90 pour soulager les développeurs. Aujourd’hui, grâce à l’essor de l’IA et de l’IA générative, ils deviennent de réels assistants, de plus en plus adoptés par les développeurs, intégrant des fonctionnalités telles que la refactorisation automatique, la correction d’erreurs en temps réel, ou encore l’écriture de tests unitaires correspondant au code rédigé par l’utilisateur, activité rarement perçue comme enthousiasmante mais essentielle dans la production de code fiable.

On a ainsi vu apparaître GitHub Copilot alimenté par le Codex d’OpenAI, AlphaCode de DeepMind, CodeWhisperer d’Amazon ou Codey, le composant AI du Project IDX de Google Cloud, une plateforme de développement en ligne permettant aux développeurs de coder, tester et déployer des applications directement dans leur navigateur. Google Cloud a d’ailleurs rebaptisé ce dernier “Gemini Code Assist”.

Code Assist d’Oracle, avec son intégration profonde dans l’écosystème de la multinationale, se distingue par des fonctionnalités adaptées aux besoins spécifiques des entreprises utilisant ses technologies telles que Oracle Database, Oracle Java, Oracle APEX, Oracle Cloud Infrastructure (OCI), et Oracle Fusion Middleware. Grâce à cette intégration, Oracle Code Assist est capable de fournir des suggestions de code optimisées pour les API spécifiques d’Oracle, faciliter la mise à niveau des applications Java, offrir des recommandations de refactorisation pour le code PL/SQL, et améliorer l’efficacité et la sécurité des applications déployées sur OCI.

Fonctionnalités clés d’Oracle Code Assist

Génération de code

Oracle Code Assist fournit des suggestions de code basées sur le contexte et les modèles appris, générant des fichiers de classe, des méthodes ou des lignes de code entières. Cela permet aux développeurs de réduire le temps passé à écrire du code standard et de se concentrer sur des tâches plus complexes.

Annotation de Code

L’outil génère automatiquement des documentations ou des commentaires sur l’interface de programmation d’application (API) pour décrire la fonctionnalité du code, facilitant ainsi la maintenance et la compréhension du code sur le long terme.

Explicabilité du code

Oracle Code Assist propose des résumés en langage simple du code, aidant les développeurs à réviser ou refactoriser le code existant plus rapidement en fournissant un contexte précis et facile à comprendre.

Révisions de code

L’outil facilite les demandes d’extraction pour fusionner les modifications dans un référentiel après avoir écrit des révisions de code, et recommande des modifications basées sur les instructions de performance, de qualité, d’efficacité et de style.

Génération de couverture de test

Oracle Code Assist crée des tests unitaires et fonctionnels en fonction du contexte du code, améliorant ainsi la qualité des tests et la couverture des scénarios de test.

Avantages pour les développeurs

Oracle Code Assist est conçu pour s’adapter aux spécificités de chaque entreprise :

  • Suggestions personnalisées : L’outil intègre les structures de codage, les bibliothèques internes, les bonnes pratiques et les normes propres à chaque entreprise, aidant les développeurs à réviser, mettre à jour et intégrer du code cohérent avec les bases de code existantes ;
  • Contexte de l’origine du code : Oracle Code Assist filtre le code qu’il génère pour garantir qu’il ne provient pas de licences non autorisées, aidant ainsi les développeurs à gérer les risques de conformité ;
  • Mises à niveau automatisées du langage : L’outil convertit et met à jour le code existant pour utiliser les dernières versions des langages de programmation, améliorant la performance et la qualité des applications ;
  • Analyse du code : Oracle Code Assist identifie les bugs et inefficacités, générant du code basé sur les meilleures pratiques de développement ;
  • Optimisation pour OCI : L’outil intègre des suggestions basées sur les API de service OCI et les bonnes pratiques, permettant aux applications de fonctionner de manière optimale sur OCI.

Les développeurs d’Oracle utilisent déjà activement Oracle Code Assist pour créer de nouveaux produits et services. Sa disponibilité prochaine pour les clients d’Oracle pourrait transformer le développement logiciel en entreprise, en améliorant la résilience, la performance et la sécurité des applications tout en réduisant les coûts et le temps de mise à niveau et de refactorisation du code.

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  • ✇Intelligence artificielle
  • En manque d’inspiration avec vos prompts IA ? Allez jeter un œil à la bibliothèque d’Anthropic
    Vous en avez assez de passer des heures à chercher la formulation parfaite pour obtenir de bons résultats avec vos prompts IA ? Ne vous cassez plus la tête, puisque Anthropic a pensé à tout avec sa Prompt Library. Cette bibliothèque gratuite de prompts va vous permettre d’interagir plus facilement avec des outils comme Claude3, ChatGPT, Mistral…etc. Les prompts que vous y trouverez sont pré-optimisés pour une multitude de tâches, allant de la rédaction au développement en passant par l’anal

En manque d’inspiration avec vos prompts IA ? Allez jeter un œil à la bibliothèque d’Anthropic

Par : Korben
12 mai 2024 à 09:00

Vous en avez assez de passer des heures à chercher la formulation parfaite pour obtenir de bons résultats avec vos prompts IA ?

Ne vous cassez plus la tête, puisque Anthropic a pensé à tout avec sa Prompt Library. Cette bibliothèque gratuite de prompts va vous permettre d’interagir plus facilement avec des outils comme Claude3, ChatGPT, Mistral…etc. Les prompts que vous y trouverez sont pré-optimisés pour une multitude de tâches, allant de la rédaction au développement en passant par l’analyse de données. Et ça n’a de cesse de s’enrichir puisque tout le monde peut soumettre ses meilleurs prompts.

Pour l’utiliser, il vous suffit de copier-coller le prompt de votre choix dans votre IA préférée, d’y apporter quelques modifications si le cœur vous en dit, et voilà ! Il y a même le code en TypeScript ou Python qui vous permettra de passer un message « system » avant votre message « user ».

Chacun de ces prompts est le fruit d’un travail minutieux de la part des équipes d’Anthropic dont l’objectif est de fournir des résultats d’e qualité supérieure d’excellente qualité afin de montrer ce que Claude3 a dans le ventre. Et, comme je le disais, il y en a pour tous les goûts… Des prompts pour générer des recettes, interpréter les rêves, se lancer dans la médiation pleine conscience, à des choses plus boulot / business comme créer une marque, rédiger des documents, debugger du code python et j’en passe.

Si ça vous dit de jeter un œil, c’est par ici que ça se passe.

  • ✇Filou fait le GeekNik : Sécurité / libre / p2P / réseaux / bidouilles / no net / etc
  • livres machine learning / AI
    Présélection via : https://www.mediatheques.strasbourg.eu # Livre Le machine learning pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron Le machine learning avec Python pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron Machine learning : les fondamentaux / Matt Harrison > La couverture porte en plus : "Exploiter des données structurées en Python" Introduction au machine learning / Chloé-Agathe Azencott   # Vidéos Le Machine Learning - Construisez des modèles prédictifs grâce aux algorithm

livres machine learning / AI

Présélection via : https://www.mediatheques.strasbourg.eu

# Livre
Le machine learning pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron
Le machine learning avec Python pour les nuls / John Paul Mueller, Luca Massaron
Machine learning : les fondamentaux / Matt Harrison > La couverture porte en plus : "Exploiter des données structurées en Python"
Introduction au machine learning / Chloé-Agathe Azencott
 
# Vidéos
Le Machine Learning - Construisez des modèles prédictifs grâce aux algorithmes de Machine Learning
L'Intelligence Artificielle - Réaliser des projets concrets d’Intelligence Artificielle en Python
Apprendre la Data Science avec R - Apprendre le langage R

Le Machine Learning
Edité par Toutapprendre / Skilleos
https://www.mediatheques.strasbourg.eu/Default/doc/TOUTAPPRENDRE/12235/le-machine-learning


L'Intelligence Artificielle
Edité par Toutapprendre / Skilleos
https://www.mediatheques.strasbourg.eu/Default/doc/TOUTAPPRENDRE/13095/l-intelligence-artificielle
(Permalink)

Outil IA : Forge, API, services temps procésseurs, serveur less, IA en local

# Replicate : plateforme de modèles IA
https://www.premieroctet.com/blog/premiers-pas-avec-replicate (exemple caméra)
https://youtu.be/OjdIgxvZVYw?si=5Fcx7acZQKvvZw_c&t=561 (exemple création vidéo + explications seveurless + nocode)
https://replicate.com/explore

# Hugging Face : Centrale dans l’IA open source, car elle propose un service similaire à GitHub
- partage du codes, des données plus les modèles déjà entraînés.
https://www.leparisien.fr/high-tech/intelligence-artificielle-cest-quoi-hugging-face-la-pepite-francaise-valorisee-a-45-milliards-deuros-25-08-2023-QSZZY7WJ2RHRBDRUQJNEQDXW2M.php
https://www.youtube.com/watch?v=uD-9aHFII8A (exemple avec Stable diffusion + colab)
https://huggingface.co/

# Google Colab
https://www.youtube.com/watch?v=TpwNlP1nLag (code en python)
https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb
https://colab.research.google.com/


## En local

- LM Studio  LM Studio fonctionne sous macOS, Windows et Linux, permet  de télécharger des LLMs (Large Language Models) et de les faire tourner en local. https://korben.info/lm-studio-local-llms-integration-code-usage.html

- Ollama permet de charger des modèles LLM et de les faire fonctionner en fond de tâche sur son ordinateur.
https://klu.ai/glossary/ollama-fr
https://www.geeek.org/tutoriel-installation-llama-2-et-code-llama/
https://ollama.com/
https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file&ref=geeek.org#community-integrations

- onprem est conçu pour les développeurs Python pour faire tourner des models LLM :  https://www.bortzmeyer.org/onprem-debut.html

- GPT4All  modèle d’intelligence avec mention ggml, alors compatible   https://zonetuto.fr/intelligence-artificielle/ajouter-un-modele-au-format-ggml-dans-gpt4all-sur-linux-ubuntu/
http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?search=+GPT4All

- Stable Diffusion WebUI (SDXL  Stable Cascade) https://zonetuto.fr/intelligence-artificielle/installer-stable-diffusion-webui-en-local-sur-ubuntu-debian/

- Jam IA https://www.youtube.com/watch?v=iVYP2lyreAA
https://jan.ai/ : opensource

- Pinoccio / Pinokio : l'Installation d'Outils d'Intelligence Artificielle
https://proguideah.com/lordinateur-virtuel-pinokio-ai-vous-permet-dinstaller-dexecuter-et-dautomatiser-nimporte-quelle-application-dia-en-un-seul-clic-28524/
https://www.youtube.com/watch?v=EChic1SH2IY
https://pinokio.computer/
https://github.com/pinokiocomputer/pinokio

- developpement de plugin en local via plusieurs ia
https://floneum.com/
https://www.aixploria.com/floneum-ai-workflows/
https://fr.wikipedia.org/wiki/WebAssembly

- Edge computiing (local et frugal)
http://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=ia+edge-computing
http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?a=normal&get=t_17
http://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=ia+programmation
(Permalink)

Keras est une API de Machine Learning

< https://www.actuia.com/keras/pourquoi-utiliser-keras/  (Api TensorFlow, CNTK et Theano )
https://fr.wikipedia.org/wiki/Keras
Au moins cinq moteurs back-end sont pris en charge : TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet et PlaidML.
# Interface des outils de Deep Learning de bas niveau :
https://fr.wikipedia.org/wiki/TensorFlow (bibliothèque cadriciel) Google
https://fr.wikipedia.org/wiki/Theano_(logiciel)
https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Cognitive_Toolkit  : Microsoft Cognitive Toolkit : Cntk
https://en.wikipedia.org/wiki/Apache_MXNet :  MXNet Amazon

Voir aussi (pas inplémenté par Keras)
Apache Singa https://fr.wikipedia.org/wiki/Apache_SINGA
Caffe (vision)

# Torch
Torch https://en.wikipedia.org/wiki/Torch_(machine_learning) - Pytorch Installation https://www.youtube.com/watch?v=htWcyMnzpbA
FAST AI (librairie de Torch)
https://en.wikipedia.org/wiki/Fast.ai
https://www.fast.ai/
https://www.youtube.com/watch?v=q4K2-0Xz1Yo&list=PLFP-l2SPcexmeL_-u6ijcJ3OTFc2hALzr

# Librairie Scikit pour python
https://fr.wikipedia.org/wiki/Scikit-learn
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFP-l2SPcexk3Tq8cJO81iJpQKS-8OxGY (Apprentissage automatique exemple et infos)
https://www.youtube.com/watch?v=-Drka4rnX8w&list=PLFP-l2SPcexk3Tq8cJO81iJpQKS-8OxGY (PlayListe Apprentissage Automatique avec SciKit Learn)

Probablement la base des solutions techniques d’écoute des réseaux sociaux commerciaux : DigiMind, AmiSoftware, Linkfluence, https://jigsaw.google.com

ONNX : Open Neural Network Exchange
https://en.wikipedia.org/wiki/Open_Neural_Network_Exchange

#IDE
RStudio : https://fr.wikipedia.org/wiki/RStudio
https://r.developpez.com/tutoriels/introduction-r-et-rstudio/

https://fr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(distribution_Python) + navigateur :  commande Conda >  pip > https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_Package_Index
https://www.pythoniste.fr/anaconda/les-environnements-virtuels-en-python-avec-anaconda/
https://fr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(installateur)


#Autres

https://www.developpez.net/forums/f921/general-developpement/algorithme-mathematiques/intelligence-artificielle/
https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_deep-learning_software
https://fr.wikipedia.org/wiki/Intelligence_artificielle
"Gemini 1.5 pro en passe de changer le développement de logiciels ? Cette IA peut comprendre une base de code entière et proposer des correctifs" : http://actu.azqs.com/geeknik/p/i/?search=Gemini&a=normal
https://fr.wikipedia.org/wiki/Kaggle (Kaggle est une plateforme web interactive qui propose des compétitions d'apprentissage automatique en science des données.)

Voir aussi
https://liens.azqs.com/GeekNik/?searchtags=IA
(Permalink)
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