Presque tous les devs l’utilisent…

Sans rien y comprendre. 😅

Et c’est pour ça que 90% des sites web sont lents.

Mais en entretien d’embauche, on parle encore de “tri bulle”.

On se prend la tête avec la “complexité”.

(”o de N”, toi-même tu sais ❤️)

On discute, on compare, on optimise.

Pour finalement itérer sur 5 éléments max. 😫

Et on est tout étonné lorsque, une fois en prod, malgré notre algo ultra-sophistiqué…

Le moindre clic prend 5s. 😴

(”bon, on va mettre un loader hein, comme ça l’utilisateur va patienter ?” #PayeTonUX)

Le coupable ?

C’est bien sûr…

La base de donnée.

Avant même d’exécuter notre super algo, l’ORM fait 50 requêtes SQL.

Chaque requête SQL = 1 appel réseau

Et la moindre requête pas optimisée, c’est 50, 100, 200 millisecondes d’exécution.

(et encore, je suis sympa !)

C’est là qu’intervient souvent “l’idée de génie”.

On va SE FORMER !

Naaaaannn, je déconne 🤣

ON VA PRENDRE UNE PLUS GROSSE DB

Bah figurez vous que déjà :

- ça coûte vite très cher (#PayeTonCloud)

Et en plus :

- ça marche pas vraiment

Donc, pas le choix, faut se former.

Comprendre comment ça marche une DB.

(”Oh noooooooooon….”)

Et bien ça tombe bien, parce que Karen Jex est DataBase Administrator (DBA pour les intimes) depuis plus de 20 ans.

Récemment nommée “contributrice Postgres”.

(la meilleure de toutes les DB 😘)

Une pro des bases de données comme on en croise rarement.

Elle en a vu des vertes et des pas mûres. 🍏

Je lui ai donc demandé les PIRES erreurs que font les devs.

Et ce que tous devraient ABSOLUMENT savoir quand ils manipulent une DB.

C’était beaucoup trop intéressant pour que je le garde pour moi.

Alors on en a fait un nouvel épisode.

Bonne écoute 🎧

(il paraît même qu’elle met fin à la polémique sur les ORM 🤫)

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

- L'advent of code : https://adventofcode.com

- Une DBA qui fait l'advent of code en SQL : https://www.youtube.com/watch?v=wM0tMIC27vc

- La conf de Karen "Tout ce que vous voudriez savoir sur les DB" : https://www.postgresql.eu/events/pgconfeu2022/sessions/session/3822/slides/329/Everything You Wanted to Know About Databases.pdf

- "Empire of AI", de Karen Hao : https://en.wikipedia.org/wiki/Empire_of_AI

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Retrouvez Karen sur :

- Linkedin : https://www.linkedin.com/in/karenhjex/

- son blog : https://karenjex.blogspot.com/

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Pendant 2 ans, ce français a développé (seul) un OVNI qui va probablement être élu “jeu de l’année 2025”.

Un jeu qui a bien failli… Ne jamais exister.

On parle bien sûr du phénomène “Clair Obscur : Expedition 33”.

En à peine 5 mois, le jeu s’est déjà vendu à 5 millions d’exemplaires dans le monde entier.

Les critiques sont dithyrambiques.

La musique, le scénario, le gameplay…

Tout est parfait.

Un véritable chef d’oeuvre du genre.

Qui nous vient…

Non pas d’un mastodonte de l’industrie !

Mais d’une petit studio français d’à peine 30 personnes.

Et dont c’est le tout 1er jeu. 😲

Mais l’histoire aurait pu être TRÈS différente.

Car Tom occupait un job prestigieux chez Ubisoft.

Le genre de job que tu réfléchis à 2 fois avant de lâcher.

Depuis plusieurs mois, Tom dépanne régulièrement son pote Guillaume.

Il a un projet de jeu, mais il ne sait pas vraiment coder.

Il avance tant bien que mal, mais parfois…

Ça coince.

Alors c’est Tom qui prend le relais.

Petit à petit, le jeu grandit.

Jusqu’au jour où Guillaume appelle Tom :

”Bon, ça peut plus durer.

J’y crois à fond. Je lâche mon job et je vais créer le studio.

T’es partant ?”

Tom va longuement hésiter.

Car après 3 ans chez Ubisoft, il a pas mal de libertés.

De l’impact.

Des responsabilités.

Une belle carrière qui se profile.

Face à ça ?

Une aventure un peu folle, 0 garantie, 0 visibilité...

99% de chances de se foirer.

Y’a de quoi tergiverser 😅

Mais la vie est trop courte.

Et Tom préfère avoir des remords que des regrets.

Alors il prend sa décision.

Et il ne va pas la regretter…

Une seule seconde.

J’ai rencontré Tom Guillermin, le CTO de Sandfall Interactive, pour qu’il me raconte l’aventure dingue qu’il est en train de vivre.

La genèse du studio.

Les coulisses du lancement.

Les doutes, les galères…

Et aussi…

L’avenir !

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

- "alphacrash", le groupe de musique de Tom : https://soundcloud.com/alphacrash

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Retrouvez Tom sur :

- Linkedin : https://www.linkedin.com/in/tomguillermin

- X : https://x.com/TomGDev

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Elle a quitté un job de rêve pour coder son propre LLM.

Parce que même les meilleurs ingénieurs IA sont en train d’être dépassés.

Et pour cause.

Aucun domaine n’avance plus vite que l’IA générative.

Chaque semaine, un nouveau modèle.

Un qui code.

Un qui traduit vos vidéos.

Un qui les génère…

Et un…

Qui s’appelle ”Banana” 🍌

Pendant que les utilisateurs ne savent plus où donner de la tête, les scientifiques eux se noient dans les publications…

Et les ingénieurs dans le code 😅

Personne n’arrive à suivre le rythme.

Absolument personne.

Marina peut vous le confirmer.

Après une thèse en IA, elle va passer 7 ans à faire du Machine Learning chez Criteo.

Et chez Criteo, l’IA, c’est pas pour faire joli.

C’est même une des pierres angulaires du produit

Alors dès que les IA génératives pointent le bout de leur nez, Marina est déjà sur le coup.

Au coeur de l’innovation.

Au top du domaine.

Et pourtant, même pour elle, le malaise est palpable.

L’impression que tout va trop vite.

Qu’elle n’a plus le temps de maitriser.

Et que son propre domaine est en train de la dépasser.

Alors elle prend une décision drastique :

Tout plaquer.

Mais pas pour faire le tour du monde.

Non.

Pour créer elle-même, son propre LLM.

Le coder.

Et l’entrainer, grâce aux 2 GPUs qu’elle vient d’acheter.

Son objectif n’est pas d’aller concurrencer OpenAI ou Anthropic. ❌

Mais juste, de continuer à maitriser ses outils.

Plutôt que d’en devenir dépendant.

Je suis parti à la rencontre de Marina Vinyes pour qu’elle me raconte tout ce qu’elle a tiré de cette expérience passionnante...

Grâce à laquelle elle a pu contribuer au Project Numina,

Une IA open-source qui après avoir remporté une olympiade de Maths,

s’est mise en tête de rivaliser avec les modèles des GAFAM 🚀

Un nouvel épisode qui risque (encore) de vous apprendre 2-3 trucs.

(si c’est pas le cas, dites le moi en commentaire, je vous rembourse 😅)

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

• le site de Andrej Karpathy : https://karpathy.ai/
• nanoGPT, l'implémentation simple d'un LLM : https://github.com/karpathy/nanoGPT
• le Hugging face du projet Numina : https://huggingface.co/AI-MO
• le site Unsloth AI : https://unsloth.ai/

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Retrouvez Marine sur :

• Linkedin : https://www.linkedin.com/in/marina-vinyes-ph-d-02257998
• son site : https://vinyesm.github.io/

Et voici le repo GH avec le code de son LLM : https://github.com/vinyesm/nanoGPT-for-image

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À 35 ans, il écrit sa toute 1ère ligne de code.

5 ans plus tard, les GAFAM se font la guerre pour essayer de le recruter.

Et pour cause, cet autodidacte français a réussi, seul, à révolutionner un domaine entier de l’informatique.

À l’époque, Yann a 35 ans.

Son job ne l’épanouit pas vraiment.

Par contre, le code l’attire depuis longtemps.

Sauf qu’en France, à ce moment là, les développeurs sont payés une misère.

Impossible d’en faire un plan de carrière.

Alors Yann se lance sur son temps libre.

Il dépoussière une vieille calculatrice HP de sa vie d’étudiant et commence à coder un jeu.

Sans prétention, juste pour le plaisir.

Très vite, ce petit jeu grossit.

À tel point, qu’il ne peut plus fonctionner sans être compressé.

Problème : il n’existe pas de librairie pour ça.

Alors Yann se retrousse les manches.

Il apprend l’assembleur.

Et commence à tester des algos.

Rien d’académique.

Juste des idées qui lui viennent comme ça.

Il développe comme ça le premier compresseur pour HP42.

Et il en est pas peu fier.

Sauf que ben…

Tout le monde s’en fout de l’HP42. 🤷

Qu’à cela ne tienne.

Il suffit d’adapter tout ça sur PC et ça va forcément cartonner.

Non ?

Non.

Très vite, Yann découvre qu’il n’a fait que ré-inventer la roue. 😅

Il pourrait baisser les bras.

Passer à autre chose.

Mais il a beaucoup trop d’idées pour ça.

Pendant plusieurs années, il va apprendre TOUT ce qu’il y a savoir sur la compression.

Tester des algos.

Se mesurer aux meilleurs.

Et un jour, il réalise un truc.

LZ4, l’un de ses algos, est devenu l’algo de compression le plus rapide du monde.

Pas celui qui compresse le plus, non.

Mais un bon taux de compression, et à la vitesse de l’éclair ⚡

Pour les chercheurs qui l’entourent, c’est juste une curiosité.

L’important, c’est surtout de compresser un max.

La vitesse, c’est rigolo, mais secondaire.

Ce que seul Yann réalise, c’est le potentiel révolutionnaire de cet outil.

Les data centers.

Les jeux vidéos.

Les bases de données.

Les systèmes d’exploitation.

Tout le monde a besoin de “compression temps réel”.

Mais comment faire pour que le monde entier puisse utiliser LZ4 ?

Pour Yann, la réponse est une évidence.

L’open-source.

Sauf que son code est loin d’être “open-source ready”.

Il va falloir tout reprendre.

...

Quelques mois plus tard, Yann est prêt.

La semaine prochaine, le monde va ENFIN découvrir LZ4.

Sauf que Google va lui couper l’herbe sous le pied...

C’est ce moment qu’ils choisissent pour open-sourcer Snappy, le compresseur de BigTable.

Le même principe que LZ4.

En plus rapide 😨

L’industrie est en ébullition.

Et Yann…

Yann regarde le code de Snappy.

Il n’a pas dit son dernier mot.

Il fait craquer ses phalanges.

”Challenge accepted” 😏

La suite...

Dans ce nouvel épisode !

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

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Retrouvez Yann sur :

- X : https://x.com/cyan4973

- son blog sur la compression : https://fastcompression.blogspot.com/

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“Que s’est-il passé avec GPT-5 ?”

C’est la question que j’ai posé à cette ingénieure d’OpenAI.

Sa réponse, surprenante, en dit long sur l’avenir des LLMs…

2025 a été une année chargée pour le géant américain.

👉 ”Codex”, pour le code

👉 “gpt-image-1”, pour les images

👉 ”gpt-realtime”, pour discuter de vive voix

Et enfin ”gpt-oss”, leurs modèles open-source qui font un carton.

On parle quand même de plusieurs dingueries PAR MOIS 🤯

La cadence est folle.

Mais évidemment, l’évènement de 2025, c’est la sortie de GPT-5.

Car, pour mémoire, GPT-4 date déjà de mars 2023.

2 ans 1/2.

Une éternité dans le monde de l’IA.

Alors bien sûr, depuis, il y a eu plein de versions intermédiaires.

GPT-4o, o1, GPT-4.1, GPT-4.5…

Mais GPT-5, c’est ce qu’on appelle une nouvelle version “majeure”.

Et comme tous les devs le savent…

C’est une autre paire de manche.

Autant vous dire que les attentes étaient hautes.

Très hautes.

Comme à son habitude, OpenAI ne fait pas les choses à moitié.

GPT-5 est objectivement ultra-performant.

Tous les benchmarks le prouvent.

👉 Ultra bon en code

👉 Plus facile à piloter

👉 Beaucoup plus “précis”

Pourtant, certains utilisateurs ont été un peu … “désorientés”.

Au point parfois, de demander à rester sur l’ancienne version. 🤔

OpenAI prend le sujet très au sérieux, et les équipes vont se mettre en 4 pour essayer de comprendre.

Un mois de travail acharné, qui va porter ses fruits.

Car ce qu’ils ont découvert en cours de route est une des clés du futur des IA génératives.

Un apprentissage inestimable, qui servira autant à ceux qui créent les LLMs…

Qu’à ceux qui les utilisent.

Katia Gil Guzman est une des actrices de cette révolution.

Ingénieure chez OpenAI, elle a vécu tout ça de l’intérieur… et sait exactement ce qu’il s’est passé.

Elle m’a tout révélé, sans langue de bois, dans ce nouvel épisode.🎙️

Vous y découvrirez ce qui rend GPT-5 si “spécial”.

Ainsi que quelques exclus sur les modèles open-source d’OpenAI 🤩

Bref, un incontournable, si vous voulez entrevoir le futur de l’IA. 🚀

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

- le portail développeur d'OpenAI : https://developers.openai.com/

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Retrouvez Katia sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/katiagilguzman

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En 2016, l’IA réalise un exploit qui va sidérer la planète.

Cet ingénieur français est une des clés de ce succès.

Retour en 2014.

Après une thèse en reconnaissance d’image, Laurent termine son stage chez Google Brain, la prestigieuse branche IA du géant américain.

Logiquement, il postule pour rester dans l’équipe.

Mais, il y a un obstacle de taille : le visa.

Pour les profils comme Laurent, c’est Google qui fait la demande au gouvernement.

Le hic, c’est qu’il n’y a pas assez de place pour tout le monde.

La décision se fait donc…

Au tirage au sort 🎲

Et malheureusement pour lui…

La pièce tombera du mauvais côté. ☹️

Mais Laurent n’est pas du genre à se laisser abattre.

Quelques mois plus tôt, Google a racheté une obscure start-up anglaise du nom de…

“Deepmind”

Laurent propose alors à Google de rejoindre sa nouvelle filiale.

Google accepte.

Juste après son arrivée, Deepmind se lance dans un projet fou.

Dépasser l’humain au jeu de Go. ⚫ ⚪

Le jeu est réputé si complexe, que même les experts les plus optimistes sont sceptiques.

Certains pensent qu’il faudra encore au moins 10 ans.

D’autres, que c’est tout simplement impossible.

Il faut dire qu’à ce moment là, aucun professionnel de Go ne prend ces IAs au sérieux.

Pourtant, 6 mois plus tard…

Stupeur.

AlphaGo, la création de Deepmind, écrase le champion d’Europe 5 victoires à 0.

En soi, c’est déjà un exploit.

Mais on est encore loin du niveau des meilleurs.

Laurent le sait pertinemment.

Avec le reste de l’équipe, ils n’ont pas prévu de se reposer sur leurs lauriers.

Pendant les mois qui suivent, ils vont se donner à fond.

Repousser les limites.

Avec un seul objectif :

Le 9 Mars 2016.

Ce jour-là, une légende se dressera devant eux.

Le Coréen, Lee Sedol.

Tout simplement le meilleur joueur du monde.

La suite…

Vous la connaissez sans doute.

AlphaGo vaincra Lee, 4 à 1.

Le 13 Mars 2016, jour de la seule victoire de Lee, restera dans les livres d’histoires comme le dernier jour où l’humain a encore pu prendre la machine en défaut.

Moins de 20 après les échecs, l’IA dépasse finalement l’humain au jeu de Go…

Grâce à une trésor d’ingénierie.

Nommé AlphaGo.

Un trésor, que peu de gens connaissent mieux que Laurent Sifre.

Et dont il a accepté de me révéler tous les secrets !

Mais son histoire est loin de s’arrêter là…

Entre ses travaux sur AlphaFold (qui vaudront au CEO de Deepmind un prix Nobel de chimie) et ses projets avec the H Company….

Cet épisode est un incontournable. 😉

Bonne écoute 🎧

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Retrouvez Laurent sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/sifre

Ou via sa boîte, "The H company" : https://www.hcompany.ai/

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Mes 2 pires angoisses de CTO :

🚨 une alerte de monitoring en pleine nuit

👉 un data scientist (comme Claire 👇) qui me demande :

”Je peux avoir accès à la base de prod stp 🙏 ?”

Ça, c’est le début des ennuis.

Parce que ce scénario je l’ai vu…

Trop de fois.

La data, bien sûr, c’est le nerf de la guerre.

Le business.

Le produit.

Le marketing.

Tout le monde la veut.

Mais c’est les devs qui l’ont.

Et qui la gardent, jalousement, dans leur base de donnée de production.

Un beau matin, arrive le fameux “data scientist”.

Recruté pour faire parler cette data.

Permettre de mieux piloter la boite.

Objectif ô combien louable au demeurant.

Il lance alors sa première requête SQL pour calculer

”Le panier moyen journalier de chaque client sur les 5 dernières années”

Et là…

C’est le drame. 😳

Pendant que la requête est en train de tourner depuis 15mn, les téléphones du service client commencent à sonner plus qu’à l’accoutumée.

”Euh, y’a quelqu’un qui a touché à la prod ?

Apparemment, y’a plus rien qui marche.”

Le temps que les devs se mettent en ordre de bataille et qu’ils remontent la piste…

La requête se termine.

Tout revient à la normale.

”Bon, bizarre, on creusera si ça se reproduit 🤷”

😅

Ce scénario, c’est le lot de plein de start-ups avant qu’elles ne mettent en place une infrastructure data saine.

Un bon “data pipeline”.

Un outil clé pour qui veut piloter la croissance d’une boîte tech.

Justement, Claire connait ce sujet par coeur.

Parce qu’elle l’a fait pour des dizaines de start-up.

Et finalement c’est loin d’être aussi compliqué qu’on le pense.

Dans ce épisode, Claire Gouze m'explique exactement comment faire.

Mais pas que !

On a aussi parlé de :

• comment prédire la croissance des tomates ? 🤔
• comment on rentre au Y combinator, le plus grand incubateur de startup au monde
• Nao, l’IA qu’elle est en train de créer pour devenir le “cursor des data scientists”

Bonne écoute 🎧

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Notes de l'épisode :

• j'ai plusieurs fois dit "GCP" là où je voulais dire "BigQuery" (mais vous êtes intelligents, vous aviez compris 😉)

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Retrouvez Claire Gouze sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/claire-gouze

Nao, le "cursor" des data scientists (et accessoirement la boite de Claire !) : https://getnao.io/

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Ce français a passé 3 ans à la tête de Node.JS.

Une expérience qui l’a presque dégouté de l’open-source…

Mais qui a tapé dans l’oeil de NETFLIX 🤩

Julien est un développeur pas comme les autres.

Alors qu’étudiant, il s’est spécialisé dans la sécurité, les systèmes d’exploitation, le “bas niveau”…

Il se met soudain en tête de bosser dans le jeu vidéo.

Rapidement, il signe chez Ubisoft.

Où il va participer au succès mondial d’Assassin’s Creed. 🚀

Mais se reposer sur ses lauriers, c’est pas son genre.

Lui, il aime le challenge.

Justement, il a entendu parler d’un projet prometteur.

Un projet dont tout le web parle.

Le projet Node.JS

Il se dit que se retrouver au coeur d’un des projet open-source les plus prometteurs du web…

Ce serait quand même sacrément stylé.

Alors il postule chez “Joyent”.

La société qui a racheté Node.

Et qui a besoin de quelqu’un à temps plein.

Une personne qui deviendrait de fait, le mainteneur principal du projet.

À qui incomberait la lourde responsabilité de publier les nouvelles versions de Node.

Un rôle ultra-central donc.

Alors forcément, quand il obtient le job…

Il est pas loin de faire une petite danse de la victoire ✌️

L’euphorie sera malheureusement de courte durée.

Car ce que Julien ne sait pas à ce moment-là, c’est que…

Le projet est dans un sale état. 🏚️

(c’est un euphémisme 😅)

Et que pendant les mois qui vont suivre, il va en prendre…

Plein la tronche.

Julien Gilli est venu me confier tous les détails de cette histoire.

J’en ai aussi profité pour lui demander ce que le leader français de Node est ensuite allé faire chez NETFLIX 😮

Bonne écoute 🎧

PS : dites-nous ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

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Retrouvez Julien Gilli sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/jgilli/

Defacto, la boîte de Julien (ils recrutent !) : https://www.getdefacto.com/fr

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