Shai, c’est un collègue développeur qui ne dort jamais, qui ne râle jamais quand vous lui demandez de déboguer votre code à 3h du matin, et qui vit littéralement dans votre terminal. C’est un outil qui s’inscrit dans la même lignée que Codex ou Claude Code et qui est 100% français puisque proposé par OVHcloud.

Terminé donc les outils qui nécessitent des interfaces graphiques lourdes ou des plugins IDE complexes puisqu’ici, tout se passe dans le terminal.

L’installation tient en une seule ligne :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ovh/shai/main/install.sh | sh

Et en quelques secondes, vous avez un assistant IA fonctionnel, prêt à vous épauler dans vos tâches quotidiennes. Pas de configuration complexe, pas de dépendances infernales à gérer. Bien sûr, comme pour tout script téléchargé, pensez à vérifier le contenu avant exécution.

Vous l’aurez compris, SHAI ne se contente pas d’être un simple chatbot qui répond à vos questions. Il peut véritablement prendre le contrôle et exécuter des commandes, créer des fichiers, déboguer votre code, et même automatiser des workflows complets. Vous pouvez lui demander de créer un site web complet, de convertir des fichiers d’un format à l’autre, ou de corriger cette commande shell que vous n’arrivez jamais à mémoriser correctement.

La philosophie “written in Rust with love” inscrite dans le code du projet n’est pas non plus qu’une simple formule marketing car le choix de Rust garantit des performances exceptionnelles et une sécurité mémoire à toute épreuve. Avec 99,2% du code en Rust, les développeurs d’OVHcloud ont clairement misé sur la robustesse et la rapidité d’exécution. Je tiens quand même à dire qu’au cours de mes tests, j’ai quand même eu quelques plantages de l’application. Mais elle est encore jeune, donc j’espère que ça va s’améliorer.

Ce qui distingue vraiment SHAI des autres assistants IA, c’est sa capacité à fonctionner en mode “headless”. Vous pouvez simplement lui envoyer des prompts via un pipe Unix : echo "crée-moi un hello world en Python" | shai. Et rien que cette fonctionnalité ouvre des possibilités infinies pour l’automatisation et l’intégration dans des pipelines CI/CD existants.

Plus impressionnant encore, le mode “shell assistant” transforme SHAI en véritable garde du corps de votre terminal. Une fois activé, chaque fois qu’une commande échoue, SHAI intervient automatiquement pour vous proposer une correction. Plus besoin de chercher sur Stack Overflow pourquoi votre commande tar ne fonctionne pas comme prévu.

Pour réussir tout ça, il utilise par défaut Qwen3-32B mais rassurez vous, y’a moyen de changer de provider. L’aspect multi-provider est donc crucial et heureusement SHAI n’est pas verrouillé sur un seul modèle d’IA. Vous pouvez donc configurer différents providers selon vos besoins, vos préférences ou vos contraintes de confidentialité. Mais par défaut, OVHcloud propose un accès anonyme (avec limitation de débit) pour que tout le monde puisse tester l’outil sans engagement. Perso, j’ai éclaté la limite au bout de quelques minutes d’utilisation. Snif.

Lors de mes tests, j’ai aussi constaté que les commandes qu’on appelle normalement avec le “/” n’ont pas fonctionné chez moi et concernant le thème de l’interface de Shai, en fonction des couleurs de votre terminal, ça peut vite être illisible. C’est dommage mais j’imagine que ça va se bonifier avec le temps…

Voilà, avec Shai , OVHcloud mise clairement sur cette approche minimaliste mais puissante pour séduire les développeurs qui veulent de l’IA sans les complications habituelles et surtout qui tourne sur le sol français, dans le respect de vos données personnelles.

Je leur souhaite plein de succès !

Source

Si vous voulez passer à la vitesse supérieur en terme de développement, voici un projet qui va vous intéresser. Cela s’appelle Devika et c’est un outil qui agit comme un véritable pair programmer, c’est à dire un « collègue » IA capable de comprendre des instructions complexes en langage naturel, de les décomposer en étapes, de rechercher les informations pertinentes et de générer du code fonctionnel pour atteindre l’objectif. Cela vient directement concurrencer le service Devin qui a buzzé y’a quelques temps sauf que c’est totalement open source.

Grâce à ses capacités avancées de traitement du langage naturel, cette « IA » peut interpréter vos instructions de haut niveau et les transformer en un plan d’action concret. Une fois le plan établi, elle se met au travail et utilise ses connaissances en programmation et ses capacités de recherche web pour trouver les informations dont elle a besoin pour mener à bien votre projet : Snippets de code, exemples de bonnes pratiques ou explications détaillées… A partir de ça, elle peut alors générer du code dans le langage de programmation de votre choix.

Pour l’installer, il vous faudra ollama, uv, bun et suivre le tuto suivant :

ollama serve
git clone https://github.com/stitionai/devika.git
cd devika/
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt
playwright install --with-deps
cd ui/
bun install
bun run dev

Puis en parallèle :

python3 devika.py

Vous devrez ensuite vous connecter à http://localhost:3000/ et remplir toutes les clés API, de votre clé OpenAI, en passant par votre clé API Google / Bing…etc. Et ensuite vous pourrez commencer à bosser les agents de Devika.

L’un des aspects les plus impressionnants de Devika, c’est sa capacité à s’améliorer constamment grâce notamment à ses algorithmes d’apprentissage automatique. Elle apprend de chaque interaction avec les développeurs et de chaque projet sur lequel elle travaille, ainsi, plus elle est utilisée, plus elle devient efficace.

Bien sûr, comme toute technologie émergente, c’est pas encore parfait et surtout, ça soulève des questions : Comment s’assurer que le code généré par l’IA est sécurisé et sans bugs ? Comment l’intégrer dans des workflows de développement existants ? Est-ce qu’il faut licencier les développeurs qui passent plus de temps sur le site de Korben qu’à bosser ? Des questions existentielles, comme vous pouvez le voir…

Si vous êtes intéressé par ce projet et que vous souhaitez l’essayer par vous-même, rendez-vous sur le dépôt GitHub du projet.

Merci à Emrik pour le partage !