Côté outils cette semaine, on revient tous les deux sur notre arrivée dans le développement assisté par IA, avec en arrière-plan le « Traité du vibe coding éclairé » d'Alexis Kovalenko qui a fini de nous convaincre chacun, à des moments différents.

Pour Lulu, c'est parti d'une frustration assez classique : convertir des livres audio Audible coincés dans le format propriétaire d'Amazon, et tomber sur des sites pourris de pubs ou qui demandent un compte au moment de récupérer le fichier. Elle a ouvert Claude Code, qu'elle n'avait jamais utilisé, et en trente minutes son convertisseur tournait en local sur son PC. Depuis, elle est restée dans Claude Code pour à peu près tout : ses fichiers restent sur sa machine, et elle garde la main sur ce qui rentre dans le contexte de l'IA. Pour Manu, c'est différent. Sept ans de no-code derrière lui, et une résistance assumée à l'idée de coder. Ce qui l'a fait y aller, c'est un faisceau de choses qui ont convergé en même temps : les limites de ses outils no-code pour les portails clients, la maturité du dev assisté par IA dans les pratiques d'entreprise, et le livre d'Alexis qui lui a montré qu'on pouvait s'y mettre sérieusement sans tout déléguer à l'IA.

L'épisode revient aussi sur ce que le terme « vibe coding » a de trompeur. Il fait croire qu'on laisse l'IA piloter, alors que ce qui marche c'est l'inverse : prendre le temps de penser ce qu'on fait avant de toucher au code. C'est ce que pose le livre d'Alexis, et c'est aussi ce que Lulu résume bien à la fin : au bout du compte, ce qui compte c'est la définition du besoin. Le reste, c'est une question d'outil adapté.

00:00 - Intro et le terme "vibe coding"
05:00 - La première app de Lulu : un convertisseur Audible
14:40 - Claude Code au quotidien, même pour un non-dev
35:30 - Les modes d'autonomie de Claude Code
40:00 - Mon entrée sur le dev assisté par IA
56:30 - Code, no-code et résilience

Ressources mentionnées :

Traité du vibe coding éclairé, Alexis Kovalenko

https://www.amazon.fr/Traité-vibe-coding-éclairé-logiciel-ebook/dp/B0DBV47PB3

Notre épisode 05 - Les agents IA, six briques à comprendre avant de leur donner les clés

https://podcast.ausha.co/le-dernier-clic/episode-5-les-agents-ia

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Quand on parle de souveraineté ou d'IA, le mot "commun" revient souvent, mais on n'y met pas la même chose. Cet épisode revient sur ce que c'est, avec en référence le livre "Vive les communs numériques" d'Abitéboul et Bancilhon.

Point de départ : Elinor Ostrom, prix Nobel d'économie 2009, qui démonte la tragédie des communs de Hardin et identifie quatre critères pour qu'un commun tienne dans la durée. Une ressource partagée, une communauté qui la maintient, des règles de gouvernance explicites et un mécanisme de sanction et de résolution des conflits. Lulu rappelle que le numérique fonctionne différemment du commun physique : copier et utiliser un logiciel n'enlève rien à personne et va même dans la majorité des cas développer ce commun. Sauf quand l'infrastructure entre en jeu : les robots IA qui saturent les serveurs Wikipédia ramènent la rivalité.

Le fil des cinq familles, c'est la cohabitation avec le marché, et elle est rarement neutre. OpenStreetMap (données) est utilisé par Apple et Meta sans qu'on sache toujours s'ils contribuent en retour. Wikipédia (informations) a remplacé l'encyclopédie Britannica, installée depuis deux siècles, mais subit aujourd'hui les robots IA jusqu'à devoir négocier des accords donnant-donnant. Linux (logiciel) compte la moitié de ses contributeurs payés par des entreprises qui s'en servent en interne, et c'est Microsoft, longtemps anti-open source, qui est devenu en 2017 le premier contributeur mondial. Wikidata (connaissances) coexiste avec le Google Knowledge Graph qui pioche dans les communs sans contribuer en retour, ce qu'Abitéboul et Bancilhon appellent du pillage. Internet et le web (réseau), enfin, sont décrits comme les premiers communs numériques, avant que les acteurs propriétaires ne s'installent par-dessus.

00:00 - Intro et migration Linux des ministères

08:59 - Théorie d'Ostrom et critères du commun

15:54 - Communs de données : OpenStreetMap, Open Food Facts

24:15 - Communs d'information : Wikipédia

31:59 - Communs de logiciels : Linux, libre vs open source

39:24 - Communs de connaissance et de réseau

Ressources mentionnées : Vive les communs numériques, par Serge Abitéboul et François Bancilhon

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Côté outils cette semaine, retour sur Stitch et Claude Design, deux outils de maquettage IA que Lulu a pris le temps d'utiliser ces dernières semaines.

Ce qu'elle en retire : un workflow où les deux outils s'enchaînent. Stitch pour explorer des styles et prototyper la navigation entre écrans, Claude Design pour pousser le détail et sortir un HTML qu'on peut reprendre dans Claude Code. On parle aussi de la frontière entre ce que l'IA peut faire et ce qui reste mieux fait par un humain. Générer un design system à partir d'une charte, oui. Concevoir l'identité de marque elle-même, non.

Le reste de l'épisode tourne autour d'une convergence : on tend tous les deux vers des stacks plus simples. Lulu utilise Obsidian comme bloc-notes en Markdown au quotidien, avec quelques extensions bien choisies (Taskforge). Elle passe désormais par Claude Code plutôt que par le chat pour travailler ses fichiers. J'ai migré mon portable sur Ubuntu. En filigrane revient la même question : pourquoi s'investir autant dans l'écosystème Claude aujourd'hui alors qu'on tient à pouvoir en sortir demain ? Notre idée, c'est que les skills et les méthodes qu'on construit tiendront. Même si on change d'outil.

00:00 - Intro
02:25 - Google Stitch après usage prolongé
17:30 - Claude Design : workflow et limites
28:30 - Frontière entre design IA et identité de marque
38:30 - Obsidian au quotidien
48:30 - Linux Ubuntu et stratégie d'écosystème Claude

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Deuxième partie de notre série sur les fondamentaux de l'IA. Cette fois on s'arrête sur les agents, un mot devenu fourre-tout ces derniers mois et qui recouvre des réalités très différentes selon qui en parle.

Avec Lulu, on commence par trois différences entre un agent et un assistant classique type ChatGPT : un agent a un profil spécialisé, il peut tourner en autonomie pendant plusieurs heures, et il se déclenche sans qu'on lui parle. Puis on passe aux six briques qui le composent : le modèle, les instructions, la connaissance, les outils, les skills et la mémoire. Dust sert de fil rouge pour illustrer, parce que c'est l'une des plateformes les plus accessibles pour se lancer sans être développeur.

Un point revient plusieurs fois dans l'épisode : le premier obstacle à la mise en place d'agents en entreprise, ce n'est pas l'IA. C'est l'absence de documentation interne. Un agent ne connaît pas votre façon de travailler, il ne connaît que ce que vous avez pris le temps d'écrire. On parle aussi des données sensibles qui ne doivent pas sortir de chez vous, et des erreurs qu'on voit arriver quand on laisse trop de permissions à un agent qui part en vrille.

L'épisode se termine sur les quatre grandes familles d'outils agentiques qu'on croise en 2026 : les plateformes métier type Dust pour les équipes, Claude Code pour les développeurs, Claude Cowork qui travaille directement sur votre ordinateur, et OpenClaw qui promet l'IA autonome 24h/24 mais cumule les failles de sécurité.

00:00 - Intro et retour sur l'épisode précédent

05:40 - Ce qui distingue un agent d'un assistant

11:35 - Les six briques qui composent un agent

30:50 - Documentation interne, données sensibles et souveraineté

49:35 - Automatisations et les quatre familles d'outils agentiques

1:05:50 - Conclusion

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A-t-on vraiment besoin d'usines à gaz bureautiques quand un navigateur et un bon bloc-notes suffisent ? Dans ce nouvel épisode, on interroge notre dépendance aux logiciels, en s'inspirant des réflexions de Tariq Krim et Alexis Kovalenko.

L'intelligence artificielle devait nous faire gagner du temps et réduire notre charge de travail. En réalité, on observe deux dérives : déléguer massivement à l'IA nous fait perdre en compétences et surcharge nos cerveaux (ce qui fait grimper le taux d'erreur), et l'optimisation technologique provoque un "effet rebond" où l'on démultiplie simplement nos usages. Face aux géants américains et à l'inflation des fonctionnalités dans les outils classiques, nous explorons une autre voie : celle d'une "stack" minimaliste, locale et souveraine. Du retour en grâce de Linux aux alternatives open source comme Proton, Anytype ou les suites bureautiques européennes, on discute de ce que signifie reprendre le contrôle sur son environnement de travail en 2026. On en profite aussi pour faire le tour de nos derniers tests côté no-code et IA avec WeWeb, Cobl et Stitch.

00:00 - Introduction et enjeux de souveraineté numérique

06:11 - Le piège de l'IA : charge cognitive et illusion de productivité

14:31 - Vers une stack minimaliste et locale (Anytype, Linux)

58:59 - Focus Outils No-Code & IA : Cobl, WeWeb et Stitch

01:21:34 - Le paradoxe de Jevons et conclusion

La newsletter de Tarik Krim

https://www.cybernetica.fr/2026-ou-allons-nous/

Le travail d'Alexis

https://www.alexiskovalenko.fr

Le podcast Le tilt

https://podcast.ausha.co/le-tilt/120-ia-allons-nous-tous-devenir-betes

Euro Office

https://www.frandroid.com/culture-tech/web/3054285_euro-office-doit-remplacer-excel-et-word-en-europe-mais-un-conflit-avec-la-russie-pourrait-tout-gacher

https://www.cobl.ai

https://www.weweb.io

https://stitch.withgoogle.com

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On entend parler d'IA générative partout, entre ceux qui assurent qu'elle va tout remplacer et ceux qui la limitent à un simple perroquet stochastique. Mais comment ça marche vraiment sous le capot ? On revient aux bases pour comprendre ce qui se cache derrière ChatGPT et consorts, loin des discours extrêmes.

Avec Lulu, on décortique le fonctionnement des LLM (les larges modèles de langage). On fait un petit bond en arrière jusqu'en 2016 avec la victoire inattendue d'AlphaGo, un moment qui a complètement changé la donne dans l'informatique. Fini le temps où chaque ligne de code était écrite par un humain avec des règles strictes. Aujourd'hui, on fait face à des modèles qui apprennent de manière autonome, capables de faire des déductions et d'avoir une certaine forme d'abstraction.

On aborde l'ingestion d'immenses corpus de textes, les calculs de probabilités, mais aussi la fameuse technologie Transformer (le "T" de GPT) qui donne à la machine cette capacité de garder un contexte global. C'est plus compliqué qu'un simple programme d'autocomplétion façon vieux téléphone T9, mais ça ne fait pas de l'IA une entité dotée d'une conscience. D'ailleurs, même pour les personnes qui développent ces modèles, le cheminement exact des données reste en grande partie une boîte noire.

Un épisode pensé pour poser des bases saines et comprendre concrètement les outils qu'on utilise au quotidien.

Source :

La parole aux machines de Thibaut Giraud

https://www.grasset.fr/livre/la-parole-aux-machines-9782246841654/

00:00 - Introduction

02:57 - 2016 et AlphaGo : la fin de l'informatique classique déterministe

11:21 - Des jeux de plateau aux modèles de langage (LLM) et le "Transformer"

20:50 - La mémoire de l'IA : mécanisme d'attention et fenêtre de contexte

26:21 - Les couches d'apprentissage et le fine-tuning des modèles

45:38 - Peut-on faire confiance à l'IA ? Déterminisme et température

55:23 - Le problème des hallucinations : pourquoi les LLM "baratinent"

01:04:33 - La boîte noire de l'IA et les comportements inattendus

01:16:33 - Les limites actuelles et la quête de l'AGI (IA générale)

01:21:03 - Conclusion et teasing du prochain épisode

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On vous ouvre notre boîte à outils numériques. Quels outils on utilise vraiment, pourquoi on les a choisis plutôt que les alternatives plus connues, et ce qu'on a quitté pour y arriver.

On commence par le contexte : pourquoi les GAFAM nous posent problème, pourquoi coller de l'IA dans tous les outils ne résout pas grand-chose, et ce qui rend les choix d'outils si compliqués aujourd'hui.

Ensuite on rentre dans le concret. Lulu vous présente Obsidian et son parti pris : pas d'IA intégrée par défaut, des fichiers texte simples, la résilience avant tout. Du côté de Manu, c'est une migration vers Fibery (alternative européenne à Notion), Dust pour les agents IA et Softr pour les outils internes et les portails clients. On revient aussi sur une annonce de Softr dans la semaine, qui a fait réagir dans la communauté. On abordera aussi le cas de Proton que Manu a adopté depuis plusieurs années.

Un épisode pour comprendre comment on pense nos outils, et peut-être remettre en question les vôtres.

00:00 - Introduction
01:47 - Notion, notre point de départ commun
05:47 - GAFAM et vie privée : pourquoi on cherche ailleurs
17:40 - L'IA dans tous les outils
29:24 - Ce qu'on attend vraiment d'un outil
31:17 - Obsidian, le choix de Lulu
40:55 - Proton, Fibery et Dust : les choix de Manu
56:44 - Softr et le no-code assisté par IA
01:12:55 - Conclusion

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Un journal suédois enquête sur les Meta Ray-Ban et découvre que des vidéos privées d'utilisateurs finissent entre les mains de travailleurs au Kenya. On a eu envie de creuser. Pas pour faire peur, mais parce que ces lunettes concernent tout le monde, même ceux qui n'en achèteront jamais.

On commence par les bases : ce que c'est vraiment comme objet, la promesse de Meta (rien de moins que remplacer le smartphone), comment l'IA rend tout ça possible. Il y a les usages qui font sens, comme la traduction en temps réel ou l'assistance aux malvoyants. Et ceux qui ressemblent davantage à une solution en quête de problèmes. On revient aussi sur ce que ça donne vraiment à l'usage, les limites concrètes et les prix.

Et puis on va là où ça devient vraiment inconfortable. Les dérives d'usage, du côté des porteurs mais aussi de ceux qui croisent quelqu'un dans la rue qui en porte. Le projet I-XRAY, bricolé par deux étudiants de Harvard : reconnaissance faciale en temps réel, nom, prénom, adresse, avec une paire à 300 balles achetée en magasin. Ce que les mentions légales de Meta stipulent vraiment. Et pourquoi l'argument « j'ai rien à cacher » tient encore moins ici qu'ailleurs.

On se demande aussi, honnêtement, où est-ce qu'on veut mettre la tech.

Et si c'est pas maintenant qu'on peut encore choisir.

Sources non exhaustives :

https://www.svd.se/a/K8nrV4/metas-ai-smart-glasses-and-data-privacy-concerns-workers-say-we-see-everything

https://slate.com/technology/2026/02/mark-zuckerberg-meta-ai-glasses-school.html

https://www.courrierinternational.com/article/technologie-a-l-aide-de-l-ia-ces-lunettes-meta-peuvent-devoiler-les-donnees-privees-de-ceux-qu-on-regarde_223619

https://petapixel.com/2026/03/09/meta-sued-after-workers-watched-private-moments-recorded-on-ai-smart-glasses/

https://www.bemyeyes.com/blog/be-my-eyes-announces-collaboration-with-meta/

https://www.bemyeyes.com/be-my-eyes-smartglasses/

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