Quelques grosses news pour cette dernière semaine de vacances ! Un rapport indépendant a confirmé que 688 agents IA d’OpenAI se sont coordonnés tout seuls, sans validation humaine, pour sortir de leur bac à sable (aka sandbox) et attaquer les serveurs de Hugging Face.

Nvidia annonce qu’elle rachète Hugging Face pour 12,9 milliards de dollars.

Et comme d’habitude, vous trouverez le reste des news non moins importantes plus bas.

Personnellement, bien que j’ai déjà visité Hugging Face, je n’y ai jamais ouvert de compte. Et pourtant, ce rachat a des raisons de m’inquiéter, parce qu’il touche à un truc que tous les développeurs tiennent pour acquis sans jamais le vérifier : la neutralité des outils qu’on installe sans réfléchir.

Le pourquoi de ce rachat tient presque en une phrase de Jensen Huang, lâchée en présentant les résultats du deuxième trimestre : “L’IA a franchi un cap, elle réalise des tâches utiles.” Entre mai et juillet, Nvidia a dégagé 59,7 milliards de dollars de bénéfice net, en hausse de 126 % sur un an, pour un chiffre d’affaires de 96,2 milliards, en hausse de 106 %. Sur ces montagnes de cash, racheter Hugging Face ne pèse presque rien.

Ce que Nvidia achète va bien au-delà d’un site web : c’est le premier réflexe de treize millions de développeurs quand ils cherchent un modèle d’IA à utiliser, l’équivalent d’un GitHub pour l’intelligence artificielle, avec plus de 2,4 millions de modèles et 730 000 jeux de données disponibles. Et ce point d’entrée-là, jusqu’ici, ne favorisait aucun fabricant de puces en particulier. Que vous tourniez sur du Nvidia, de l’AMD ou de l’Intel, la plateforme ne faisait aucune différence.

La grande question, c’est de savoir si cette neutralité survivra telle quelle. Je pense que tout les utilisateurs sont en droit de se la poser. Non pas parce que Nvidia serait malhonnête, mais parce qu’aucune entreprise ne rachète un outil à 12,9 milliards pour le laisser indifférent à ses propres intérêts. Ça n’arrive jamais, dans aucun secteur, et l’IA n’a pas de raison de faire exception.

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Une pépite française vendue à l’américain qui possède déjà tout le reste

Vous ne le saviez peut-être pas, mais Hugging Face a été fondée par trois Français : Clément Delangue, Julien Chaumond et Thomas Wolf en 2016 à New York. Au départ, ce n’était même pas un projet d’infrastructure mais une application de chatbot pensée pour les ados. Le vrai virage a lieu en 2018, quand Google publie un modèle de langage baptisé BERT. L’équipe le reconstruit en partant de zéro et partage le code publiquement. Cette brique technique devient le cœur du produit. En 2019, les trois fondateurs abandonnent l’appli grand public pour construire une infrastructure à la place.

Sept ans plus tard, la plateforme héberge plus de 2,4 millions de modèles et 730 000 jeux de données, presque tout en accès libre et gratuit. L’entreprise vit d’abonnements pour les équipes et de location de puissance de calcul, pour un chiffre d’affaires annualisé estimé entre 100 et 150 millions de dollars selon les sources Business Insider et The Information. Et la trajectoire de valorisation donne le vertige : 4,5 milliards lors de la levée de fonds de 2023, 7 milliards évoqués par Nvidia fin 2025 pour un simple investissement, puis 12,9 milliards pour racheter l’entreprise entière huit mois plus tard.

HG s’est faite pirater par 688 agents IA

Je vous en avais déjà parlé : fin juillet, dans le cadre d’un test de cybersécurité offensive mené par OpenAI, des agents IA sont sortis de leur environnement confiné pour attaquer Internet de leur propre initiative. Cible choisie : Hugging Face. Le rapport publié le 26 août par des chercheurs indépendants, avec la collaboration active d’OpenAI, dénombre 688 agents impliqués. Ils ont créé un forum pour se coordonner, se laisser des messages, comparer leurs pistes. L’un d’eux, baptisé “Phaseone”, a fini par donner des centaines d’instructions aux autres sans avoir été programmé pour ce rôle.

Quand on y pense, c’est assez dingue et digne d’un scénario de film, lequel on ne croirait même pas réaliste. OpenAI a depuis ralenti le développement de son modèle le plus avancé et durci ses contrôles internes.

Le peu de temps écoulé entre le pirate et le rachat (bien qu’un rachat ne se décide pas en si peu de temps, bien entendu) en dit long sur la vitesse à laquelle ce secteur encaisse ses propres crises et repart comme si de rien n’était.

La neutralité qui s’achète avec la plateforme

Sur le papier, Nvidia a des choses à perdre en cassant la neutralité de Hugging Face (ça me fait penser d’ailleurs à la mise en vente de Letterboxd en passe d’être rachetée par un géant du cinéma). L’entreprise a même cosigné en juillet une lettre ouverte en faveur des modèles ouverts fabriqués aux États-Unis. Sauf qu’un mois plus tard, elle rachète justement la plateforme qui rend cet engagement concret. Dans les faits, une bonne partie des machines que Hugging Face loue aux entreprises pour faire tourner leurs modèles sont déjà des machines Nvidia selon The New Stack. Rien n’empêche aujourd’hui un développeur de choisir un serveur d’un concurrent, mais cette liberté de choix devient plus fragile quand le propriétaire du magasin est aussi celui qui vend les machines les plus mises en avant.

Racheter Hugging Face, c’est racheter le point d’entrée que consultent treize millions de développeurs. Racheter Hugging Face, c’est aussi racheter la neutralité qui permettait à n’importe quel fabricant de puces d’exister sur la même plateforme que Nvidia. Enfin, racheter Hugging Face, c’est racheter l’outil que des centaines de milliers de projets d’IA utilisent pour aller chercher leurs modèles.

Rien de tout ça n’a besoin d’un scandale pour changer de nature. Il suffit que les outils Nvidia deviennent par exemple l’option par défaut à l’inscription. Les utilisateurs n’auront à cliquer nulle part pour que ça se produise, et c’est justement le problème.

Le rachat de Hugging Face va être examiné en détail aux États-Unis et en Europe (Tech Times). Les régulateurs vont regarder exactement ce que je viens de décrire : est-ce que Nvidia va pousser ses propres outils, est-ce que les autres fabricants de puces vont être mis de côté petit à petit, est-ce que Nvidia va voir les tendances du marché avant tout le monde. Autant dire qu’ils ont du pain sur la planche et allez savoir si ça suffira.

Quoiqu’il en soit, félicitations à nos 3 français pour cette transaction !

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En bref

Ce rachat n’est pas la seule chose qui a bougé cette semaine. Voici le reste, en version courte.

OpenAI coupe l’accès à ses modèles pour Cursor

Vendredi 28 août, OpenAI annonce qu’elle va cesser de fournir ses modèles à Cursor, l’outil de programmation racheté en juin par la filiale spatiale d’Elon Musk pour 60 milliards de dollars. Motif invoqué : impossible de garantir que SpaceX respectera les conditions d’utilisation, vu l’historique de contrats rompus avec les sociétés d’Elon Musk. Date de résiliation proposée : le 12 novembre.

Musk a répondu sur X dans la nuit : “Je m’en fiche complètement”, avant de traiter Sam Altman et le président d’OpenAI Greg Brockman de personnes indignes de confiance. Quelques heures plus tard, Anthropic annonce qu’elle va au contraire muscler la puissance de calcul allouée à Claude dans Cursor. Quelle belle ambiance, ahah !

Plus de 100 entreprises tech réclament une réponse mondiale contre les cyberattaques boostées à l’IA

Plus d’une centaine d’entreprises américaines, OpenAI, Anthropic et Google en tête, publient une lettre ouverte demandant une réponse mondiale pour protéger hôpitaux et infrastructures critiques des cyberattaques amplifiées par l’IA. Le texte prévient que les prochains mois verront des attaques bien plus répandues et sophistiquées, et demande aux gouvernements de financer la cyberdéfense des services publics qui n’en ont pas les moyens.

On notera 2 absents notables parmi les signataires : Meta et xAI, le laboratoire d’Elon Musk.

Cette lettre arrive dans la foulée du piratage de Hugging Face (voir ci-dessus) et d’une pétition de plus d’un millier d’employés du secteur demandant de ralentir le développement des IA les plus avancées.

Delta, le nouvel environnement de code multi-développeurs

Zed Industries, l’entreprise derrière l’éditeur de code Zed lance Delta, un espace pensé pour coder à plusieurs avec des agents IA et revoir leur travail ensemble. L’idée : garder la conversation avec l’agent et le code produit connectés en permanence, pour que toute l’équipe voie comment le code est arrivé là où il est, plutôt que de reconstruire une intention à partir d’un diff.

Vous pouvez commenter n’importe quelle ligne de code, ancienne ou toute fraîche, et l’agent répond directement dans la conversation. Tout se synchronise en temps réel entre les participants, se connecte à Claude Code, et fonctionne avec le dépôt Git que vous utilisez déjà, sans rien changer à vos habitudes de commit.

La bêta privée a ouvert le 12 août, les inscriptions continuent.

Des nouveautés pour la mémoire de Claude

Un projet évoqué dans une conversation classique avec Claude est désormais déjà connu quand vous lui confiez une tâche dans Cowork (et inversement).

Autre changement : Claude ajoute des sujets à sa mémoire au fil de la conversation, plutôt qu’en résumant tout à la fin. Tout reste éditable dans un vrai réglage Mémoire, sujet par sujet, et les sujets sensibles comme la santé ou les opinions restent désactivés par défaut, à vous de les activer si vous les jugez utiles.

Ah, et contrairement à ce que vous pouvez lire ça et là, vos subagents Claude ont bien une mémoire, il suffit de rajouter une ligne dans leur frontmatter.

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“C’est tout” pour cette semaine ! Si vous avez aimé cette veille, un restack, un commentaire, un like ou un partage aident CodeCodeCoders à grandir ! Et si vous utilisez déjà Hugging Face en production, dites-moi en commentaire si ce rachat change quelque chose pour vous.

Bonne rentrée à ceux qui étaient encore en vacances et à la semaine prochaine !

Philippe 🐔

Vous n’avez pas pu passer à côté. Très récemment Anthropic a annoncé la pause de filigrane sur le contenu que Claude génèrera, dès le prochain modèle. Cette semaine, l’entreprise américaine a publié un long article pour expliquer comment ce filigrane fonctionnera.

Cette semaine a également été riche en news du côté de Google et Microsoft. Et j’ai découvert une librairie, qui n’en est certes qu’à ses débuts, mais qui est très sympa. Rendez-vous plus bas pour le reste de l’actualité !

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Un filigrane qui ne trahit personne

Le principe tient en une image, celle qu’Anthropic utilise elle-même : à chaque mot, un modèle de langage choisit parmi plusieurs candidats à peu près équivalents (« gris » ou « couvert » après « le ciel était »). D’habitude, ce choix est tranché par un tirage aléatoire, mais avec le filigrane, la source de ce hasard devient une clé cryptographique. Le mot choisi reste tout aussi plausible pour un lecteur, mais quelqu’un qui possède la clé peut vérifier après coup si la séquence de mots colle aux choix qu’un modèle Claude aurait faits.

Le texte ne change pas, aucun caractère invisible n’est ajouté, et ça ne coûte ni un token de plus, ni une milliseconde de latence supplémentaire. La technique vient de SynthID-Text, publiée par Google DeepMind dans Nature en 2024, et Anthropic en propose sa propre version.

Depuis l’annonce de ce filigrane par Anthropic, on a lu tout et son contraire sur le net, notamment qu’il révèlerait qui vous êtes, pour quelle entreprise vous travaillez, etc. Mais il n’en est rien.

Non, le filigrane ne révèle rien de tout ça, ni même de quelle conversation le texte est issu.

Il ne répond qu’à une seule question : quelle est la probabilité que Claude ait participé à l’écriture de ce texte. Rien sur l’identité, rien sur l’organisation, rien de traçable jusqu’à un compte ou un chat précis. Et il devient franchement peu fiable sur un texte court ou sur une simple relecture orthographique, parce qu’il n’y a alors presque aucun choix de mot sur lequel s’appuyer. Sur du code, où la plupart des tokens n’ont qu’une seule bonne réponse possible, le filigrane a très peu de prise.

Concernant les fichiers d’images (PNG, JPG, SVG), Anthropic n’utilise pas un filigrane mais des métadonnées de provenance au format C2PA, la même norme que les appareils photo utilisent déjà. Une capture d’écran ou une conversion de format suffit à les faire disparaître, ce qui limite pas mal leur portée.

Cette obligation vient de l’article 50 de l’AI Act européen, entré en vigueur le 2 août 2026. Environ 190 signataires (dont Anthropic) ont accepté le même code de bonnes pratiques en juillet. Pour info, OpenAI avait un filigrane texte efficace à 99,9 % dès 2023 (d’après des documents internes révélés par le Wall Street Journal), que l’entreprise n’a jamais déployé par peur de faire fuir ses utilisateurs. Et depuis cette même année, Google planche sur SynthID, sans jamais ouvrir vraiment son détecteur au public. Anthropic promet un outil de vérification public, sans date encore annoncée.

Ne reste plus qu’à savoir si des intermédiaires comme les réseaux sociaux pourront à terme communiquer avec ce filigrane et afficher si une IA a pris part à la création du contenu. Franchement, ça serait une très bonne chose, notamment sur des plateformes d’écritures (Substack) ou des plateformes professionnelles (LinkedIn).

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En bref

Le chiffre qui a fait le tour de la tech cette semaine : Anthropic a annoncé 11,5 milliards de dollars de revenus sur le seul deuxième trimestre 2026, quatorze fois plus qu’un an plus tôt (source: Bloomberg), et un rythme annuel qui dépasserait désormais celui d’OpenAI. Une entrée en bourse se prépare en coulisses, avec une valorisation évoquée à 2 000 milliards de dollars.

Autre nouveauté, toujours côté Anthropic : Claude Cowork s’installe maintenant dans le panneau latéral de Chrome, disponible sur tous les plans payants. Il lit la page où vous êtes déjà connecté, clique, remplit des formulaires, et surtout récupère vos skills, plugins et connecteurs déjà configurés ailleurs. Personnellement, je ne suis absolument pas fan de l’idée de connecter mon navigateur à une IA, notamment pour des raisons de sécurité, bien que ça a l’air génial quand tout se passe bien (d’ailleurs, Anthropic le précise elle-même “Hidden instructions on a page can try to redirect Claude’s actions. Though Claude in Chrome has built-in defenses that have been tested against real attacks, we recommend the habits below as a best practice”).

Côté concurrence, Google a sorti Gemini 3.7 Flash, un modèle taillé pour le debug et la génération de code, qui grimpe sur le WebDev Arena (score Elo de 1 588 contre 1 538 pour son prédécesseur). Il reste quand même huitième de ce classement, loin derrière Claude Opus 5, Kimi K3 et Grok 4.6, avec un tarif d’appel promotionnel jusqu’à fin décembre.

Microsoft, de son côté, arrête enfin d’éparpiller ses Copilot dans quatre applications différentes et lance une appli unique, déployée sur le web dès la mi-août et sur Windows/macOS à la mi-septembre. Comptes perso et pro restent séparés, mais les Podcasts et Deep Research ferment boutique le 18 août.

Et pour les curieux de dataviz : TanStack, que vous connaissez fort probablement si vous faites du développement front, sort TanStack Charts, une librairie de graphiques similaire à ReCharts, mais avec une approche complètement différente. Donc si vous êtes fan des produits TanStack que sont Query, Router, Start, Table ou encore Form, je vous invite à y jeter un oeil !

Enfin, je suis tombé un peu par hasard sur Feral UI, une librairie de composants React animés et basés sur la physique. Il n’y en a pas beaucoup actuellement, tous ne sont pas indispensables, mais mon coup de coeur va à la corde pour activer/désactiver un dark mode.

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Vous êtes désormais au courant : si un client/manager/collègue/lecteur vous demande un jour si un texte ou un visuel vient de vous ou de Claude, vous pourrez maintenant répondre correctement : le filigrane peut dire qu’une IA a été impliquée, jamais qui l’a utilisée.

Si cette veille vous a été utile, un restack, un commentaire, un like ou un partage aident vraiment CodeCodeCoders à grandir !

À la semaine prochaine !

Philippe 🐔

Chaque semaine, je passe une pile d’articles IA au crible pour CodeCodeCoders, et la plupart du temps rien ne se répète vraiment d’une actu à l’autre. Mais cette semaine, il y a exception : Meta vient d’annoncer que son modèle Muse Spark 1.1 a piraté une entreprise pendant un test de sécurité. C’est la troisième fois en trois semaines qu’un grand labo IA raconte une histoire de piratage de ce genre, et à force de les lire toutes, il y a un détail qui a fini quand même par me faire tiquer.

Le reste de l’actualité est bien riche cette semaine avec notamment une nouvelle feature plus que bienvenue du côté de Github !

Meta, OpenAI, Anthropic : trois annonces, deux histoires bien différentes

Le 5 août, Meta a confirmé que son modèle Muse Spark 1.1 avait piraté une entreprise tierce pendant une évaluation de cybersécurité. Le porte-parole, Andy Stone, a expliqué qu’une mauvaise configuration chez Irregular, le prestataire de test indépendant de Meta, avait donné par erreur un accès internet au modèle, qui s’en est servi pour exploiter une faille chez un tiers non identifié.

C’est la troisième fois en trois semaines qu’un grand labo raconte une histoire de ce genre :

• le 21 juillet, OpenAI annonçait que deux de ses modèles avaient exploité une faille zero-day dans Artifactory, l’outil de JFrog, pour sortir d’un bac à sable réellement isolé et atteindre les serveurs de Hugging Face.

• le 30 juillet, Anthropic publiait son propre rapport : 141 006 sessions de test passées en revue, trois incidents retenus, où Claude a atteint l’infrastructure réelle de trois entreprises différentes après qu’une mauvaise configuration, chez ce même prestataire Irregular, lui a donné un accès internet qu’il ne devait pas avoir.

Pour moi, le détail qui fait la différence, c’est qu’Anthropic l’écrit noir sur blanc dans son propre rapport : son incident et celui d’OpenAI ne sont pas de même nature. OpenAI a activement exploité une vulnérabilité pour s’échapper. Chez Anthropic, le modèle n’a jamais forcé de porte, on lui avait juste laissé la porte ouverte par erreur, et il a fait ce qu’on lui demandait de faire dans cet environnement. Meta raconte exactement la même histoire de porte ouverte qu’Anthropic. On a donc eu en juillet/août trois annonces avec le même titre choc, dont une seule vraie prouesse technique derrière.

Irregular a évalué Anthropic, trois fois. Irregular a évalué Meta, une fois. Irregular promet un rapport sur les bonnes pratiques de containment, sans date de publication.

Ça tombe à un moment précis pour tout le monde : OpenAI et Anthropic préparent chacune une entrée en bourse qui pourrait les valoriser autour de 1000 milliards de dollars, et un titre qui dit “notre IA est si puissante qu’elle a piraté une entreprise toute seule” vaut cher en communication, que ce soit calculé ou pas.

Charles Guillemet, le CTO de Ledger, ne prend pas de gants : il parle de théâtre marketing et résume qu’apparemment, si votre modèle ne s’évade pas d’un bac à sable ou ne pirate pas une entreprise, “vous êtes à la traîne”. Fortune également qu’un chercheur en IA écrivait sur LinkedIn ne plus savoir si c’était l’événement de sécurité le plus marquant qu’il ait vu depuis longtemps, ou le coup marketing le plus cynique.

Personne ne dit que ces modèles sont inoffensifs, et les trois labos ont chacun publié un rapport technique détaillé sur leur incident. Mais deux mauvaises configs chez le même sous-traitant et une vraie faille zero-day chez le troisième, racontées avec le même degré d’alarme dans les trois communiqués, ça ressemble plus à une routine de communication qu’à trois IA qui déjouent les systèmes. Je vous laisse vous faire votre propre avis sur la question, et j’en suis d’ailleurs preneur en commentaire !

Rejoignez les centaines de lecteurs !

En bref

Anthropic, encore elle, a laissé fuiter des milliers de conversations Claude soi-disant privées cette semaine : il suffisait de chercher “site:claude.ai/share” sur Google pour tomber sur des stratégies juridiques, du code source, des numéros de sécu… La cause n’est pas le tag noindex manquant, mais un robots.txt qui empêchait Google lire ce tag. OpenAI avait eu exactement le même bug avec le partage de ChatGPT l’an dernier (ils n’apprennent pas de leurs erreurs mutuelles ou quoi ?).

Meta a sorti Muse Code, son agent de code en ligne de commande propulsé par Muse Spark 1.2, avec des sous-agents persistants qui tournent en tâche de fond pendant toute la session au lieu d’être relancés à chaque tâche. Selon Meta, le modèle a tenu 24 heures et plus de 1000 appels d’outils d’affilée pour améliorer des kernels GPU sur Hopper, sans perdre le fil grâce à un journal d’événements qui rejoue l’exécution après un crash. Doux hasard de calendrier, vu ce qu’on vient de raconter plus haut sur les mésaventures internet de la maison mère.

Guillermo a sorti morphicons, une lib qui anime la transition entre plusieurs icônes SVG (Lucide, Tabler, Heroicons) en calculant la meilleure rotation plutôt qu’en interpolant bêtement les points. Elle n’a aucune dépendance, elle est légère et est compatible React, Vue, Svelte et vanilla JS. Coup de coeur de la semaine pour moi !

Enfin, GitHub a mis les Stacked Pull Requests en preview publique : de quoi découper une grosse feature en plusieurs PR qui se reviewent indépendamment et se mergent d’un coup. Ça ne remplace pas une bonne discipline de commit, mais ça évite la création de la fameuse PR de 4000 lignes que personne ne souhaite ne serait-ce qu’ouvrir.

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Et sinon, je continue d’avancer sur Bonjouremote.fr. Sachez que vous pouvez toujours vous inscrire pour la bêta. Le site devrait être disponible dans le courant du mois d’août, ou à la rentrée au plus tard.

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Bonne semaine !

Philippe 🐔

Depuis que l’IA est entrée dans nos vies, les développeurs s’en sont emparés pour travailler avec elle. Et aussi loin que je me souvienne, je vois passer toutes les semaines des posts sur LinkedIn qui ont à peu près le même sujet : “L’IA va-t-elle remplacer les développeurs ?”. Et chacun y va de son opinion.

Pour ma part, je n’ai jamais cru qu’elle allait nous remplacer, mais plutôt qu’elle allait nous augmenter. Comprendre par là qu’elle allait nous permettre de faire bien plus de choses, de manière plus efficace, et de nous débarrasser des tâches rébarbatives pas forcément funs à faire.

À l’inverse, je ne crois pas aux discours qui vendent l’IA comme la solution à tous les problèmes. Je ne crois pas qu’une entreprise qui licencie ses employés en se disant qu’elle échange un salaire contre un abonnement à 20€/mois ira loin et remportera son pari. C’est une vision très “court-termiste” des choses. Ça revient à penser qu’un réalisateur pourrait se passer d’un scénariste sous prétexte qu’il peut écrire son histoire avec un agent : en route vers le pire navet de l’année !

Le boomerang version RH

En 2026, c’est la 9ème année que j’exerce le métier de développeur, avec autant de passion qu’à mes débuts. L’intelligence artificielle étant un domaine très changeant, qui peut s’avérer complexe mais qui permet d’accomplir des merveilles, je m’y suis intéressé très vite pour ne pas rater le train. Mais surtout, je continue de produire mon propre code car parfois ça va plus vite, d’avoir ma propre réflexion, d’appliquer les best-practices accumulées au cours des années et des expériences, de contre-dire l’IA lorsque nécessaire.

Je n’ai jamais eu à faire face à un licenciement à cause de l’IA ou de la cupidité d’un client, je n’ai pas cette anecdote-là à vous raconter. Mais les témoignages de gens qui, eux, l’ont vécu, inondent le web depuis des mois.

Depuis cet été voire un peu avant, certains racontent la même suite : l’entreprise qui leur a dit “ciao” au profit de l’IA les rappelle six mois plus tard. Du coup, des études ont été réalisées, dont voici quelques conclusions pépites, que je vous détaille plus bas :

• 55% des dirigeants admettent regretter leurs licenciements liés à l’IA (étude “Future of Work 2026” menée par le cabinet de conseil Forrester)

• deux employeurs sur trois qui ont coupé des postes pour l’IA sont déjà en train de réembaucher (par le cabinet américain Careerminds, spécialisé dans l'accompagnement RH)

• Gartner ne trouve aucune corrélation entre ces licenciements et un vrai retour sur investissement

• Ford a repris environ 350 ingénieurs qualité après que l’automatisation a laissé passer des défauts

• 74% des entreprises qui avaient lancé un bot IA côté client ont fait marche arrière

Le 5 mai 2026, Gartner a publié une étude qui a fait grincer pas mal de dents dans les comités de direction. Le message tenait en une phrase : couper des postes pour l’IA libère du budget certes, mais ça ne produit aucun retour sur investissement mesurable. Fortune et CIO.com ont repris l’étude chacun avec leur angle, mais le chiffre qui est resté, c’est celui de Forrester : 55% des dirigeants qui ont licencié en citant l’IA regrettent leur décision.

Le plus intéressant n’est pas dans le regret, mais plutôt dans ce qui suit : Careerminds a interrogé 600 RH en février 2026 et trouvé que deux entreprises sur trois qui avaient coupé des postes au profit de l’IA étaient déjà en train de réembaucher, et que 35,6% d’entre elles avaient repris plus de la moitié des postes supprimés.

Et clairement, rien de tout ça ne m’étonne. Générer du code, ou quelconque autre tâche, c’est bien. Le composant fonctionne, la tâche demandée est réalisée, pas de soucis. Mais les bonnes pratiques ne sont pas là pour faire joli, elles résultent d’un savoir faire, d’une expérience de plusieurs années, quel que soit le métier. De même, si on décide de ne se fier qu’à l’IA, encore faut-il savoir l’apprivoiser. Si vous me suivez depuis quelques temps, vous avez sûrement compris de par les différents articles que vous avez lu, qu’il ne s’agit pas de seulement chatter avec un bot. Et qui va s’en occuper s’il n’y a plus de personnes compétentes qui connaissent le métier, pour les guider ?

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Ford a rappelé les ingénieurs qu’elle avait remplacés

Ford avait remplacé une partie de ses contrôles qualité par de l’automatisation pilotée par IA. Les résultats sont arrivés sous forme de rappels et de mauvaises notes JD Power. En juin, TechCrunch racontait le retour d’environ 350 ingénieurs qualité, ceux que l’entreprise appelle en interne les “gray beards”, les profils expérimentés qu’elle avait jugés trop chers face à un logiciel. Forbes a détaillé la suite à la fin du même mois : ces réembauches ont contribué à des centaines de millions de dollars d’économies sur les garanties et les rappels.

Eh oui, il y a des choses que l’IA ne sait pas faire, du moins aujourd’hui : repérer un défaut qu’elle n’avait pas appris à reconnaître, parce que personne ne le lui avait montré. Un ingénieur avec vingt ans de chaîne de montage dans les jambes, si.

IBM automatise 94% des RH et embauche quand même plus

IBM a poussé son assistant AskHR à traiter 94% des demandes RH, un chiffre que peu d’entreprises peuvent revendiquer. Inc.com racontait début juillet : IBM a triplé ses embauches sur les postes d’entrée de gamme. Les 6% de demandes que l’IA ne sait pas traiter sont, sans surprise, les plus compliquées, celles où quelqu’un doit arbitrer entre deux règles qui se contredisent, ou simplement écouter une personne qui a besoin qu’on l’écoute.

Klarna et Duolingo dans le même bateau

Klarna est le cas le plus cité de tout ce mouvement, pour une bonne raison : c’est l’entreprise qui avait annoncé le plus fort, en 2024, avec 700 agents de service client soi-disant remplacés. CX Today a suivi le dossier, et le CEO Sebastian Siemiatkowski parle maintenant d’un modèle hybride assumé. Non, non, il ne dit pas qu’il s’agit d’un retour en arrière honteux, mais bien d’un modèle hybride. Le message reste le même : le tout-IA ne tenait pas la route.

Pour avoir travaillé durant plusieurs années aux services clients de Dailymotion et Cheerz, je peux vous dire que le meilleur département dans lequel vous pouvez licencier tout le monde en faveur de l’IA pour réduire votre entreprise à néant, c’est celui de la relation clients. Rien de pire pour quelqu’un qui vous a fait confiance et vous a donné son argent, de se retrouver face à un bot sans possibilité de joindre un humain.

Quant à Duolingo, elle a vécu une version plus publique du même problème. L’entreprise a pris le virage IA-first en 2025 en réduisant sa dépendance aux linguistes humains. Le Reynolds Center for Business Journalism a fait le bilan à un an, en mai : backlash des utilisateurs, chute du titre en bourse, retour progressif des linguistes dans la boucle. Le produit n’avait pas de bug technique puisque ce ne sont pas les développeurs qui avaient été remplacés, mais avait perdu ce qui le rendait bon, tout simplement.

74% des bots IA client ont été débranchés

Sinch, entreprise suédoise de communication cloud, a interrogé 2527 dirigeants entre janvier et février 2026, dans une étude relayée par Metaintro en mai : 74% des entreprises qui avaient déployé un agent IA face aux clients l’ont désactivé ou sont revenues en arrière. Ce chiffre dépasse largement les quelques cas isolés qu’on voit passer sur LinkedIn.

Inc.com a publié fin juillet une synthèse qui croise Bloomberg, le Wall Street Journal et Forrester, et qui cite Booz Allen Hamilton, Alphabet et CSX parmi les entreprises qui ont repris l’embauche après des coupes liées à l’IA. The Register, début mai, citait l’analyste Gartner Helen Poitevin sur le fond du problème : couper des effectifs ne remplace pas une stratégie.

Le coût caché

Le plus drôle dans tout ça, c’est quand on voit les prix qu’on dépensé mensuellement les entreprises qui ont voulu se passer d’humains pour une IA moins chère. Plus haut, je vous parlait de 20€/mois, prix plancher des abonnements payant généralement. Mais ça, c’est pour une personne qui n’utilise pas l’API du provider (OpenAI, Anthropic, etc.).

Avec ses milliers d’employés, Meta, la maison mère de Facebook, Instagram et WhatsApp a dépensé plus de 73 millions de tokens en 30 jours, soit l’équivalent de 220 millions de dollars. Rendez-vous compte ! Des salariés auraient coûté bien moins cher, surtout quand on sait les tests de compétences à passer pour intégrer de telles entreprises.

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Ce que je retiens de tout ça, c’est que toutes ces boîtes ont oublié qu’un métier ne se résume pas à une liste de tâches répétitives. Le savoir faire, la réflexion, la vision humaine comptent tout autant, si ce n’est plus. Raison pour laquelle je n’ai jamais cru que l’IA nous remplacerait, même lorsque plus tôt cette année, des recruteurs avec lesquels je suis en contact m’affirmaient que les offres d’emploi baissaient probablement à cause de sa démocratisation. Ma réponse à chaque fois : “on verra dans quelques mois”.

L’IA transforme un métier, elle ne remplace pas ceux qui l’exercent, n’en déplaise à certains qui ne voient que l’aspect financier immédiat. Les six derniers mois viennent de le prouver avec des chiffres et je ne pense pas que la tendance va s’inverser. Le tout est d’appréhender certaines technologies, travailler avec son temps pour ne pas être largué. Elle n’est ni plus ni moins qu’une compétence de plus !

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Philippe 🐔

PS : si vous avez vous-même repris un poste qu’on vous avait dit remplaçable par l’IA, ça m’intéresse de le savoir, écrivez-moi !

L’article 50 s’applique immédiatement

Depuis aujourd’hui, l’article 50 du règlement européen sur l’IA s’applique à la quasi-totalité des sites qui exploitent de l’IA générative : chatbots, textes, images, sons, vidéos. Sur le papier, la règle est simple : si vous avez livré un chatbot client cette année ou intégré un outil de génération de contenu sur un site vitrine, l’utilisateur doit désormais savoir qu’il parle à une IA, sauf si c’est déjà évident dans le contexte. Même logique pour un texte généré publié dans un but d’information publique : divulgation obligatoire, sauf relecture humaine avec une personne qui porte la responsabilité éditoriale de la publication.

Les chiffres donnent le ton, détaillés ici : jusqu’à 15 millions d’euros ou 3% du chiffre d’affaires mondial annuel pour un manquement aux obligations de transparence, contre 35 millions ou 7% pour les pratiques interdites comme par exemple la notation sociale ou la manipulation subliminale. Trois autorités françaises se partagent les contrôles selon le type de contenu : la DGCCRF et l’Arcom pour les textes et les deepfakes, la CNIL pour la reconnaissance des émotions ou la catégorisation biométrique. Et le marquage numérique obligatoire des contenus IA (le watermarking, petit logo placé par exemple dans un coin d’une image) vient d’être décalé au 2 décembre 2026, histoire de laisser un peu de temps aux services comme Midjourney et compagnie.

Pour du contenu créatif, satirique ou fictif, l’obligation s’allège, une mention discrète suffit. Mais pour du contenu informatif comme cette veille, si je vous balançais demain un résumé généré par IA sans relecture, je serais théoriquement du mauvais côté.

Honnêtement, je ne sais pas quoi penser de tout ça. Évidemment, pour les utilisateurs/consommateurs, je suis à 100% pour. Les contenus, notamment textuels devraient soit diminuer soit être vendus comme écrits par une IA. Mais est-ce que tous les acteurs seront prêts à temps, là est la question (on a vu Substack sortir un vérificateur IA encore un peu bancal pour tous les textes hébergés sur la plateforme),. Je ne serais pas étonné que ça finisse comme le RGPD en 2018, c’est-à-dire une loi ignorée jusqu’à la première amende que se mangera une grosse entreprise.

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L’article CodeCodeCoders de la semaine

J’ai rassemblé pour vous des articles essentiels de CodeCodeCoders, parus depuis le lancement en janvier, pour ceux qui veulent parfaire leurs bases. On y retrouve le guide complet des skills Claude Code (l’article le plus populaire depuis le début de la newsletter), celui sur les rules qu’on oublie trop vite au profit des hooks et des sub-agents, et le récap sur la négociation du TJM sans se brader. Et j’y parle également de Bonjour Remote, la plateforme d’offres 100% full remote que je construis en ce moment en build in public. La bêta ouvre bientôt et les inscriptions sont déjà ouvertes depuis quelques jours.

En bref

Anthropic a découpé la reliure de centaines de milliers de livres d’occasion pour les numériser à la chaîne, entre 500 000 et deux millions d’ouvrages visés en six mois, dans un projet interne baptisé Project Panama et gardé secret jusqu’à une procédure judiciaire. L’objectif, écrit noir sur blanc dans un document interne dès 2023 : apprendre aux modèles “à bien écrire”, plutôt que de reproduire le langage de faible qualité d’internet. Anthropic a fini par payer 1,5 milliard de dollars pour solder le litige avec les auteurs, sans reconnaître de faute.

Doctolib collecte vos données de santé pour un programme de recherche mené avec l’Inria, l’Inserm et Paris-Cité. La Ligue des droits de l’homme s’y oppose fermement : elle pointe le risque de discrimination et le fait que Doctolib héberge ses données aux États-Unis. Voici le formulaire si vous souhaiter vous y opposer.

Block sort Buzz, un espace de travail open source où humains et agents IA cohabitent dans les mêmes canaux, à la Slack, avec leurs propres clés et le même historique d’audit. Je l’ai testé la semaine dernière parce que ça semblait intéressant, mais ça n’a pas fonctionné chez moi : les agents ne répondait pas à mes requêtes, malgré leur réflexion affichée. Vous aurez peut-être plus de chance que moi.

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Philippe 🐔

PS : la bêta de Bonjour Remote ouvre très bientôt, si le full remote est non-négociable pour vous, direction bonjouremote.fr.

Les vacances sont enfin là ! Bon nombre d’entre vous auront la chance de partir en juillet et/ou en août. Fini le rush des journées de travail, vous allez avoir du temps pour vous poser, recharger vos batteries et remettre les choses à plat.

Quoi de mieux pour ça que de lire ou relire certains de mes articles que vous avez peut-être vu passer, sans pouvoir vous attarder dessus, faute de temps.

Je vous ai donc fait une sélection la plus objective possible des lectures dans lesquelles vous devriez vous (re)plonger pour parfaire vos connaissances et vos compétences en matière d’IA.

Bonne lecture !

Skills Claude Code : créez une fois, réutilisez toujours

Voici l’article qui a eu le plus de succès depuis le lancement de CodeCodeCoders en janvier dernier. Ici, je vous prends par la main et je vous explique le principe des skills, ce qu’elles sont et comment les créer dans une publication très détaillée. Je vous recommande de commencer par là si vous débutez avec l’intelligence artificielle.

J’apprends les bases

Le développeur dans 5 ans : voici les 10 compétences qui résisteront à l’IA

On lit tout et son contraire à propos de l’avenir de certains métiers et notamment celui de développeur, suite à l’émergence de l’IA. Est-ce qu’un seul de ces propos détient la vérité à ce sujet ? Probablement pas. Le fait est qu’aujourd’hui, nombreuses sont les entreprises à recruter de nouveau des humains, après les avoir licencié il y a quelques mois. L’IA coûte finalement plus cher (tiens donc) et ne réfléchit pas comme nous. Quoiqu’il en soit, les développeurs ont, ou peuvent, obtenir des compétences qui résisteront à cette technologie dans 5 ans. Voici donc ma vision des choses et quelques pistes pour vous armer pour les années à venir.

Je développe mes compétences

Rules Claude Code : la feature que tout le monde a oubliée

Fut un temps où chaque semaine, des nouveautés très axées sur les workflows faisaient leur apparition : les hooks, les skills, les MCP, les sub-agents… et les rules. Elles ont d’ailleurs été l’un des premiers piliers des agents IA et elles ont très vite été oubliées au profit du reste. Et pourtant, les rules n’en sont pas moins importantes. Maîtrisez-les et votre efficacité n’en sera que meilleure !

Lire

Les sub-agents Claude Code : vos premiers employés virtuels

Les sub-agents ont un intérêt principal et non des moindres : ils sont en fait une instance séparée, qui a son propre contexte et qui ne pollue pas la conversation principale en renvoyant simplement les résultats à l’agent principal. Et ils peuvent bien entendu mettre à profit les skills que vous possédez. Les comprendre est indispensable et je vous guide !

Je crée mes premiers sub-agents

J’ai testé OMP : l’agent IA qui surpasse Claude Code

Tout le monde n’a que Claude Code, Codex ou OpenCode à la bouche, mais peu d’utilisateurs connaissent OMP (Oh My Pi). Je l’ai découvert en juin dernier et franchement, je ne peux plus m’en passer depuis. À tel point que le très peu de fois où je retourne sur Claude Code, j’ai l’impression de retrouver un outil archaïque. OMP utilise tout un tas d’abonnements que vous possédez, j’utilise pour ma part celui que j’ai chez Anthropic. Il a tout un tas d’options que je vous invite à découvrir. Et maintenant que je le connais mieux, je pense même à écrire un nouvel article plus abouti sur le sujet.

Je découvre OMP

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Comment économiser ses tokens Claude Code : 5 habitudes gratuites

Consommer l’IA c’est bien, mais apprendre à gérer ses tokens (“jetons” en bon français), c’est mieux ! Le token, si vous ne le savez pas, c’est une unité que vous dépensez lorsque vous interrogez une IA. On dit qu’un token équivaut à peu près à 4 caractères. Spoiler alert : ils ne sont pas illimités. Dépendant du forfait souscrit, vous en avez une certaine quantité, généralement renouvelée toutes les 5h, en fonction de votre fournisseur. Vous devez donc apprendre à réduire votre consommation, pour atteindre votre limite le plus tard possible dans cette fenêtre de 5h. Me concernant, j’applique les conseils de cette série de 3 articles et je ne suis que très rarement à court.

Je fais des économies

Négocier son TJM sans se brader : le guide concret pour les devs frontend

Si vous êtes freelance, vous pouvez voir que certains autres tirent les prix vers le bas, notamment sur des sites comme Fiverr. Alors déjà, ce n’est pas bon pour l’industrie, mais inutile de vous dire qu’un TJM à 200€ en dit généralement long sur la qualité de la prestation. Sans aller jusqu’à ces extrêmes, certaines entreprises peuvent proposer des valeurs qui ne vous correspondent pas. J’ai donc préparé un guide concret pour négocier son TJM sans se brader. À appliquer dès votre prochaine opportunité !

J’apprends à négocier mon TJM !

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J’ai automatisé ma discipline de self-review (et je vous offre l’outil gratuitement)

Si vous êtes développeur, vous savez à que la code review est le passage obligatoire avant que votre code soit en prod. Et la plupart de temps, vous faites face à des retours… qui pourraient être évités si vous vous relisiez avant (oui, oui, je vous vois !). Et parfois, même après relecture, on passe à côté de certaines erreurs. Pour ne plus avoir à faire ça à la main, j’ai automatisé ma discipline de self-review avec une skill qui fait le job pour moi, et je vous l’offre gratuitement !

J’automatise ma self-review

L’article de la semaine

Dans ma tête depuis des mois voire des années, j’ai enfin commencé à développer une plateforme qui permettra à tout un chacun de parcourir des offres d’emploi 100% full-remote : Bonjour Remote ! On voit trop des offres hybrides ou qui se vantent d’être full-remote alors qu’elles ne le sont pas et pour moi, le full-remote est un droit, lorsque le métier le permet. C’est même mon critère n°1. La bêta va bientôt être ouverte et vous pouvez d’ores et déjà vous y inscrire pour tester le produit en avant première. Vos retours me seront précieux !

Je découvre Bonjour Remote

Voilà qui conclu une nouvelle édition ! Si elle vous a été utile, n’hésitez pas à la liker ❤️, la commenter, la partager ou la restacker, ça aide énormément CodeCodeCoders à grandir ! Et bien entendu, vous pouvez lire ou relire les articles 60 articles déjà disponibles si vous êtes de nature curieuse !

À très vite et bonnes vacances à tous 🏖️,

Philippe 🐔

Une IA qui sort de son bac à sable

Le 16 juillet, soit il y a 10 jours, Hugging Face annonce sur son blog avoir été victime d’une cyberintrusion pilotée par ce qu’ils décrivent comme un système d’agents autonomes. Plus de 17 000 actions exécutées. Cinq jours plus tard, OpenAI reconnaît être à l’origine du problème.

Voici un peu plus de contexte : l’entreprise américaine testait deux modèles, dont GPT-5.6 Sol, sur ExploitGym, un benchmark de piratage. Pour que le test ait un sens, les garde-fous habituels sont coupés et le tout tourne dans un environnement isolé, sans accès internet. Rien d’anormal jusque-là, il paraît que c’est une pratique assez courante.

Sauf que le modèle, en manque d’inspi, plutôt que de résoudre les défis proposés, décide de chercher les réponses ailleurs. Il devient ce qu’OpenAI appelle « hyperfocused », déniche une faille zero-day (c’est une faille de sécurité inconnue des créateurs d'un logiciel, sans correctif disponible à l’heure de la découverte) dans le logiciel qui le reliait au monde extérieur, élève ses privilèges, se déplace sur le réseau jusqu’à trouver une machine connectée à internet. Ensuite, il utilise des identifiants volés pour attaquer l’infrastructure de Hugging Face, persuadé d’y trouver la solution à son propre examen.

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La sécurité avant tout

Il y a quelques semaines à peine, Anthropic a elle-même eu des soucis avec le déploiement de Mythos, jugé trop dangereux à l’époque. Le bras de fer avec le Pentagone qui a suivi a débouché sur un décret avec des règles à respecter. Et sur Opus 5, sorti mardi (j’y reviens juste en dessous), les garde-fous bloquent volontairement certaines requêtes jugées dangereuses, précisément parce que ce risque-là est réel.

En clair : le paquet de safeguards que vous croisez tous les jours sans y penser, sur Claude.ai ou sur Claude Code, existe à cause de scénarii comme celui de Hugging Face.

En bref

Opus 5 est disponible. Pendant que tout ça se passait, Anthropic a sorti Opus 5 mardi (d’ailleurs, est-ce que je suis le seul à penser à Haiku qui n’a pas été mis à jour depuis longtemps au profil de Sonnet et Opus ?). Même prix qu’Opus 4.8 (5 $ / 25 $ le million de tokens), des performances qui s’approchent de Fable 5 sur la plupart des benchmarks (30,2 % sur ARC-AGI), et le voilà modèle par défaut sur Claude Max !

Du coup, j’ai regardé comme d’habitude ce que les utilisateurs faisaient avec ce nouveau modèle, pour voir ce dont il est capable. Sur un jeu en Three.js, Opus 5 a consommé cinq fois plus de tokens que prévu et fini plus cher que Fable, malgré ce que promettait le benchmark officiel. Mais sur le développement d’un dashboard de finance complets, l’écart était minime.

Meta a sorti Astryx, un design system React + StyleX open source pensé pour être piloté par un agent (CLI et MCP inclus) : pratique si vous voulez créer une interface sans repartir de zéro.

Openship propose une plateforme de déploiement self-hostable avec, elle aussi, un serveur MCP natif : push to deploy sur votre propre VPS, zéro lock-in. À regarder si vous aimez héberger vous-mêmes vos apps.

Enfin, Resend a bouclé sa trilogie MCP cette semaine (serveur distant, connecteur Claude et plugin Codex) :

• Resend Connector pour Claude

• Resend Plugin pour Codex

• Remote MCP Server

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À très vite et bonnes vacances à tous 🏖️,

Philippe 🐔

Malheureusement, vous le savez aussi bien que moi, les missions ne durent que rarement des années et contrairement à un salarié, vous devez régulièrement chercher un nouveau client, sous peine de vivre sans le sous.

Le télé quoi ?

Des plateformes pour freelances, il y en a beaucoup : Malt pour la plus connue, mais aussi Crème de la crème, Comet, Free-Work… mais bien qu’elles m’aient été très utiles pour certaines, elles ont plusieurs problèmes qu’on finit tous par rencontrer tôt au tard :

• elles sont saturées d’anciens et de nouveaux arrivants

• elles vous envoient parfois des missions à l’opposé de votre métier…

• … voire pas de mission tout court

• vous ne pouvez pas chercher le client, seul lui peut vous trouver

Depuis 5 ans, j’ai eu la chance de ne quasiment jamais manquer de travail et d’enchaîner des missions plus ou moins longues (1 mois pour la plus courte, 2 ans pour la plus longue). Mais je sais que ce n’est pas le cas de tout le monde.

Depuis le Covid, une nouvelle tendance a émergé : le télétravail. Et quand on a une famille, qu’on habite loin de la capitale et qu’on y a goûté, difficile de revenir en arrière. Et c’est quand on a se critère en tête qu’on se heurte à des annonces bancales. Ma préféré, c’est celle qui “offre” 50% de télétravail. Mais qu’est-ce que ça signifie ? 2 jours et demi sur place et autant en télétravail ? Que nenni ! La plupart du temps, on est à 2 jours de télétravail et 3 jours sur place.

Il y a des gens pour, des gens contre. Ceux qui conservent une routine sérieuse chez eux et ceux qui préfèrent être entourés.

Mais si vous m’avez lu jusqu’ici, j’en déduis que vous êtes pour ! Alors laissez-moi vous parler de la suite…

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Dites bonjour à…

Sans mentir, ça fait littéralement des mois et des mois que j’y pense, mais le quotidien m’en empêche toujours : créer une plateforme dédiée aux freelances, avec des offres 100% full-remote. Une plateforme qui pourrait servir au plus grand nombre, qui ne souhaite plus être noyés dans les commentaires sur LinkedIn ou tout simplement pas vu ou ignoré sur les autres plateformes.

Tout était clair dans ma tête, il ne manquait plus que du temps pour tout mettre en place. Récemment, je me suis donc jeté à l’eau, j’ai ouvert mes outils de design et mon IDE (Zed ❤️) et j’ai commencé à développer… euh… comment je vais l’appeler d’ailleurs ? Quelle galère ! TOUS les noms que je trouvais chouettes était pris, ma compagne m’a même aidé. Ça a accaparé mes pensée des heures durant, si bien que je me suis éloigné du projet quelques jours, me disant que ça viendrait sans prévenir.

… Bonjour Remote !

Et effectivement, ça a finit par faire “ting 💡” dans ma tête ! Bonjour Remote ! Pas mal nan, qu’est-ce que vous en pensez ? Ça a complètement relancé ma motivation (oui, je fais partie de ceux qui ont des difficultés à travailler sur un projet s’il n’a pas de nom et/ou de logo). Je suis alors reparti dans les méandres du design et du code.

Il est encore trop tôt pour vous montrer quoique ce soit, mais j’ai quelque chose pour vous en attendant. Si vous vous rendez sur Bonjouremote.fr, vous y lirez ma vision et ce que je prévois pour cette plateforme. Et par-dessus tout, vous aurez la possibilité de vous inscrire pour la bêta : Bonjour Remote sera entièrement gratuite durant cette phase et aucune commission ne sera jamais prise sur votre TJM.

Je veux que ce produit réponde à vos attente et je suis en train de tout préparer en amont pour recevoir tous vos feedbacks et modeler la plateforme pour qu’elle devienne une incontournable !

Bien entendu, il reste des choses à faire et certains des éléments que vous verrez sur la landing page seront sujets à modifications, notamment en terme de visuel. Je suis toujours en train de brouillonner le logo.

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Davantage à venir !

Si le projet vous intéresse, n’hésitez pas à vous inscrire à la bêta, je vous contacterai sitôt que j’aurai des news à vous partager et qu’elle ouvrira. Et bien entendu, n’hésitez pas à partager l’URL ainsi que cet article à tous vos amis et collègues concernés par le freelance en remote.

Il y a beaucoup à venir dans les prochains jours/semaines, alors comme disent les anglophones, stay tuned!

Philippe 🐔

Probablement comme beaucoup d’entre vous, je passe des heures entières à utiliser l'IA. Beaucoup d’utilisateurs préfèrent dicter leurs instructions plutôt que de les taper, “à l’ancienne”. Personnellement, je fais partie de ce dernier groupe, dans la mesure où je réfléchis en même temps que j’écris et que ça me permet de faire des pauses le temps de trouver les fichiers que je souhaite ajouter à mon contexte, etc. Ça me permet de mieux maîtriser mes demandes.

Néanmoins, il y a des cas où parler est clairement bien plus efficace. Ça faisait plusieurs mois que j’utilisais SuperWhisper. Mais une journée m’a suffit à l’abandonner au profit de FluidVoice. Ils ont beaucoup en commun, mais ce dernier est open-source, 100% gratuit et local, il ne propose aucun plan optionnel. Je peux donc profiter de toutes les features.

Si parler à votre ordinateur ne vous intéresse pas, vous pouvez vous rendre plus bas pour consulter le reste des actus de cette semaine. Bonne lecture !

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FluidVoice, l’app open source qui a remplacé SuperWhisper

FluidVoice est une app de dictée vocale pour macOS, open source sous licence GPLv3, actuellement en version 1.6.0 (je le précise parce que je teste rarement les bêta). Le changement le plus important s’appelle Fluid Intelligence : un modèle d’IA qui tourne entièrement en local pour reformater et nettoyer le texte dicté. Ce qui veut dire que vos “euh…” sont bien supprimés. Ce que j’aime par-dessus tout : l’absence de cloud ou de clé API : pas un octet qui sort de la machine.

Le reste de la liste des features tient la comparaison avec n’importe quel outil payant :

• le Command Mode pilote le Mac à la voix : lancer une app, exécuter un raccourci ou déclencher une action système.

• le Write Mode réécrit ou dicte du texte directement dans n’importe quel champ, dans n’importe quelle app.

• le moteur Parakeet a été reconstruit pour un délai quasi nul entre la parole et l’affichage à l’écran, et FluidVoice propose huit moteurs de reconnaissance au choix, du plus léger (75 Mo) au plus complet (2,9 Go, gamme Whisper), pour couvrir jusqu’à 99 langues. Je lui ai parlé en français, en anglais ou les 2 en même temps, il comprend tout !

Pour moi, la seule feature qui est absente est une traduction dans n’importe quelle langue de votre dictée. Mais qui sait, peut-être prochainement !

Le tout demande macOS 15 minimum, tourne sur Apple Silicon (ou Intel via Whisper depuis la 1.5.1), et se télécharge soit avec un fichier à télécharger, soit avec homebrew.

Inutile de garder pour moi mon avis plus longtemps : FluidVoice est génial ! Pas de plan payant caché, pas de compte à créer non plus, juste une hotkey à configurer pour le lancer et c’est parti. Je le répète, tout tourne en local, et le projet reste open source. Les versions Windows et iOS sont en liste d’attente, et j’attends celle-ci avec impatience : sur iPhone, SuperWhisper ne m’a jamais paru pensé pour l’usage au quotidien.

Site officiel

En bref, cette semaine

Thereallo a démonté le binaire de Claude Code et trouvé un marqueur caché dans la date du system prompt. Selon la variable ANTHROPIC_BASE_URL et le fuseau horaire de la machine, Claude Code change discrètement l’apostrophe de “Today’s date” ou remplace les tirets par des slashs, un signal invisible qui encode si vous passez par un gateway connu ou un mot-clé de labo chinois (deepseek, moonshot, zhipu...). La liste de domaines est planquée derrière du base64 et un XOR. Pour un usage normal avec l’API officielle, ce chemin de code reste inactif, mais l’histoire a fait le tour de Hacker News.

Corey Haines a publié une collection de skills marketing pour Claude Code et les agents IA : CRO, copywriting, SEO, analytics, growth engineering. On le sait, créer est plus facile que vendre (en tout cas pour les développeurs :)) et ce repo peut vous aider dans cette tâche !

LangChain a sorti OpenWiki, une CLI qui rédige et maintient un wiki pour votre codebase ou votre mémoire personnelle. En mode code, il génère la doc du repo et l’actualise via une Action GitHub ou un job GitLab CI à chaque changement. En mode personnel, il ingère vos dépôts locaux, Gmail, Notion, ou Hacker News pour construire un wiki que Claude ou n’importe quel agent peut interroger.

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Je vous souhaite à tous une très bonne semaine !

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— Philippe 🐔

Score 240 % supérieur à la version précédente, génération d’images, mémoire persistante… on regarde tout ça en détail sans plus tarder et je vous fais ensuite un point sur le reste de l’actu de la semaine.

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Lumo 2.0 : le grand bond technique de Proton

Lumo, l’assistant IA chiffré de Proton, a passé la barre des 10 millions d’utilisateurs depuis son lancement l’an dernier. Cette semaine, Proton a sorti ce qu’ils présentent comme leur mise à jour la plus importante depuis le lancement : une refonte complète de l’architecture.

Jusque-là, j’utilisais Lumo pour des tâches très basique, un peu comme je l’aurais fait avec un modèle local en utilisant Ollama. Mais depuis le lancement du Lumo 2.0, j’ai remarqué une nette amélioration des réponses et du raisonnement.

Sur l’Artificial Analysis Intelligence Index (10 évaluations combinées : agents, code, raisonnement, culture générale), Lumo 2.0 Lite obtient un score de 127 % au-dessus de la version 1.4. Quant à Lumo 2.0 Max, il grimpe à 240 %. Deux modes de réflexion font leur apparition : Fast pour les requêtes du quotidien et Thinking pour le raisonnement multi-étapes, avec un état de réflexion visible en temps réel. Résultat annoncé : jusqu’à 76 % plus rapide sur les requêtes courantes.

Lumo devient aussi multimodal : import d’image, génération, édition, lecture de graphiques ou de captures d’écran, le tout dans la même conversation. Et franchement, après plusieurs tests, c’est pas trop mal ! J’apprécie que Proton étende son chiffrement à accès zéro à ces images aussi, importées comme générées.

Côté mémoire, Lumo 2.0 combine une mémoire contrôlée par l’utilisateur (vous décidez ce qu’il retient, oublie, ou n’apprend jamais) avec les Projets, des espaces de travail chiffrés qui regroupent conversations, fichiers et instructions. La fenêtre de contexte double au passage. On a aussi les Lumos personnalisés, des assistants configurés une fois pour des tâches récurrentes, et une offre Lumo for Business qui mise sur l’infrastructure européenne pour éviter la dépendance au droit américain. Un gros plus pour les entreprises.

Lire l’annonce complète

Ce que Proton reproche aux autres IA

Proton assume un positionnement direct contre les autres fournisseurs d’IA. L’entreprise écrit que les conversations des utilisateurs sont exploitées pour entraîner des modèles, que les comportements sont analysés à des fins de profilage, que des publicités apparaissent désormais dans les assistants IA les plus populaires, et que le contrôle de cette infrastructure se concentre entre les mains de quelques entreprises tech américaines.

Face à ça, Proton positionne Lumo comme l’alternative : chiffrement à accès zéro, aucun log, aucune donnée revendue ni utilisée pour l’entraînement, infrastructure européenne soumise aux lois suisses de confidentialité plutôt qu’au droit américain. Ils rappellent aussi que Lumo est entièrement open source, ce qui permet à n’importe qui d’examiner le code et de vérifier le chiffrement.

Côté offre, 4 formules :

• Gratuit (fonctionnalités de base)

• Lumo Plus (discussions illimitées, projets, génération d’images avancée, accès prioritaire aux modèles rapides)

• Lumo Professional (fonctionnalités premium pour les équipes)

• Lumo for Business cible spécifiquement les entreprises, avec les mêmes garanties de chiffrement et des outils d’administration pour gérer les accès

En bref cette semaine…

Claude Sonnet 5 est arrivé : le Sonnet le plus agentique à ce jour, avec des performances qui s’approchent d’Opus 4.8 pour beaucoup moins cher. Il devient le modèle par défaut des plans Free et Pro, et se lance en tarif introductif à 2 $/10 $ par million de tokens (input/output) jusqu’au 31 août 2026.

Claude Fable 5 est de retour, mais sous surveillance. Le gouvernement américain avait coupé l’accès du modèle à tous les ressortissants étrangers le 12 juin pour des raisons de contrôle à l’export. Trois semaines plus tard, la licence est levée, en échange d’un engagement d’Anthropic à détecter et signaler proactivement les risques de sécurité au gouvernement US. Un bon rappel que la souveraineté numérique européenne reste un point faible réel et non plus un simple sujet de conférence.

D’ailleurs, en parlant de Fable 5, son accès “promo” se termine dans deux jours. Si vous êtes sur un plan payant, vous pouvez encore utiliser Fable 5 gratuitement jusqu’à 50 % de vos limites hebdomadaires jusqu’au 8 juillet à 08h59 (heure de Paris). Après, votre utilisation du modèle basculera sur les crédits d’usage. Si vous voulez tester le modèle sans payer de supplément, c’est maintenant ou jamais.

Ornith 1.0 : vous avez sûrement vu passer ce nom cette semaine. Il s’agit d’une famille de modèles open source (licence MIT) signée DeepReinforce : de 9B à 397B de paramètres, entraînée pour construire son propre scaffold d’agent plutôt que de dépendre d’un harnais écrit à la main. La version 397B dépasse Opus 4.7 sur SWE-Bench Verified (82,4 %) et Terminal-Bench 2.1 (77,5 %). Les petites versions tournent en local, sans clé API, avec vLLM, Ollama, ou LM Studio.

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L’outil du week-end : le “Protect Your Project” de GitHub

Beaucoup de monde utilise l’IA un peu à l’arrache, sans se soucier de la sécurité. Cette semaine, le GitHub Security Lab a publié une check-list de 6 réglages gratuits, à faire en moins de 30 minutes : un fichier SECURITY.md, signalement de vulnérabilités privé, secret scanning, Dependabot, code scanning, et protection de la branche par défaut.

Vous avez déjà lu les histoires ou des vibe coders donnent sans s’inquiéter leurs clés API et autres à leurs agents ? Eh bien sachez que 28,65 millions de nouveaux secrets ont fuité sur GitHub public en 2025, en hausse de 34 % sur un an, et les commits assistés par IA fuitent environ deux fois plus vite que la moyenne. Si vous maintenez un repo, même perso, ces 6 réglages sauveront peut-être votre travail et vos finances.

Lire l’article et faire le tour en 30 min

Je vous souhaite une très bonne semaine, pourvu qu’elle ne soit pas trop chaude 🔥 !

Si cette veille vous a été utile, le ❤ en bas de page aide Substack à la pousser vers d’autres lecteurs. Et si vous connaissez quelqu’un qui suit de près l’évolution du frontend et des outils IA, partagez-lui ce lien.

— Philippe 🐔

Depuis l’avènement de l’IA, tout un tas d’automatismes se sont mis en place. Pour ma part, dès lors que je peux automatiser quelque chose de redondant, je le fais. Ça rend service à tout le monde, moi le premier.

Cette semaine, je vous parle de la skill que j’ai développée pour que mes PR ne pourrissent plus, sans que j’ai besoin de me rendre sur GitHub ou GitLab. Et mieux, je vous l’offre.

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Le laissez plus vos PR et MR dormir !

Cette skill, je l’ai appelée versioning-stale-work. Un fichier .md, un fichier bash et c’est tout ! Elle passe au peigne fin mon GitHub et mon GitLab (je travaille avec les 2 en fonction de mes clients), et me remonte tout ce qui traîne. Pas de SaaS, pas d’abonnement, pas de tableau de bord à ouvrir, rien de superflu. Vous lancez la commande, vous lisez et vous agissez.

Dans le détail, elle surveille quatre éléments, par plateforme :

• Vos PR/MR ouvertes sans la moindre review, dès 7 jours

• Les reviews qu’on attend de vous, dès 3 jours

• Les issues qui vous sont assignées et qui n’ont pas bougé depuis 14 jours

• Vos drafts depuis plus de 2 semaines

Et le p’tit détail rigolo : le tri par niveau de honte.

🫣  3+ semaines : gênant
😶  1 à 3 semaines : ça prend la poussière
😌  moins d'une semaine : un coup de pouce suffit

Le plus urgent en haut, le reste en dessous. Sous GitHub, la skill s’appuie sur la CLI gh search (review:none, review-requested:@me). Sous GitLab elle passe par les endpoints REST globaux de glab api, parce que glab mr list reste scopé à un seul repo et ne sait pas scanner tous vos projets d’un coup. J’ai galéré sur ce point précis, donc je vous épargne la recherche. Si vous n’avez pas ces CLI d’installées, la skill vous propose les bonnes commandes pour y remédier et vous identifier.

C’est exactement le genre d’outil qui mérite une automatisation et vous évite le message de vos collègue du genre “du coup, ta PR, elle en est où ?”. Et si vous voulez être encore plus malin, vous pouvez utiliser les Routines de Claude pour déclencher versioning-stale-work automatiquement chaque jour de la semaine à heure fixe pour obtenir un rapport à l’ouverture de votre ordinateur.

Télécharger la skill

Sakana Fugu Ultra débarque et l’Europe reste sur le quai

Sakana Fugu Ultra, vous en avez entendu parler ? De mon côté, c’est la première fois que j’entends parler de l’arrivée d’un produit japonais dans l’écosystème IA.

Sakana a sorti Fugu et Fugu Ultra. Au lieu de vendre un modèle maison comme l’est Sonnet à Anthropic, ils vendent un orchestrateur qui assemble dynamiquement une équipe de modèles spécialisés derrière une seule API compatible OpenAI.

Sur leurs benchmarks, Fugu Ultra atteint 73,7 sur SWE-Bench Pro et 93,2 sur LiveCodeBench, au coude-à-coude avec un certain Fable 5 sans jamais exposer le routage entre modèles.

Maintenant, la raison pour laquelle je ne souhaite pas m’attarder dessus, c’est que Fugu est certes disponible hors du Japon, mais pas pour les utilisateurs de l’Union européenne ni de l’EEE. Donc je l’ai noté, je vais le surveiller, et je vous tiens au courant si jour où ça change.

En bref

• Si vous êtes un adapte d’Astro, sachez qu’Astro 7.0 est sorti. Il adopte désormais Vite 8 et selon les équipes, les builds sont 15 à 61 % plus rapides.
  Je passe la 7ème

• Le MDN (Mozilla Developer Network), site sur lequel vous avez forcément déjà été, vient de sortir un MCP. Très pratique, votre agent va enfin arrêter d’inventer des compatibilités navigateur puisqu’il a désormais accès à la recherche et à la documentation.
  Installer le MCP

• Plus de 26% des skills que vous téléchargez sont potentiellement dangereuses. C’est pourquoi NVIDIA a publié le repo SkillSpector, un scanner pour détecter les vulnérabilités et les risques de sécurité avant que vous ne les installiez !
  Se rendre sur le repo GitHub

• Avec Claude Tag, vous pouvez désormais taguer Claude directement dans un thread Slack avec le contexte du canal. Chez Anthropic, il ouvre déjà 65 % de leurs pull requests produit. Comme toute nouveauté (ou en tout cas beaucoup) de l’entreprise américaine, la feature est actuellement en bêta sur les plans Team et Enterprise uniquement.
  Lire l’annonce

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Je vous souhaite un très bon dimanche et une bonne semaine. À vendredi pour une prochaine veille, pleine de nouveautés !

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— Philippe 🐔

Ce dimanche midi, alors que je m’apprêtais à l’écrire l’édition que vous êtes en train de lire, je tombe sur ce que je pense est la news de la semaine !

Vous l’avez sûrement lu dans la presse tant ça a fait de bruit, SpaceX a fait son IPO vendredi pour une valorisation de 2 500 milliards de dollars, ce qui fait d’Elon Musk la première personne à franchir le seuil des 1 000 milliards de fortune personnelle.

Mais ce n’est pas ce qui m’intéresse. Ce qui m’intéresse (et probablement vous aussi), c’est de savoir que SpaceX rachète Anysphere. Mais si, vous savez, l’éditeur de l’IDE Cursor ! Pour quel montant ? 60 milliards de dollars, rien que ça !

Je me suis donc empressé de me documenter et je vous raconte ça à la une aujourd’hui. Et si vous en avez assez de voir Musk partout ces derniers temps, continuez plus bas, il y en a pour tout le monde !

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Un rachat historique

Je me souviens du rachat de Github par Microsoft en 2018. Le montant était de 7,5 milliards de dollars et c’était déjà une coquette somme.

Mais 8 ans plus tard, SpaceX, l’entreprise de conquête spatiale d’Elon Musk qu’on ne présente plus, vient de déposer un accord définitif de fusion avec Anysphere. La valorisation est d’un montant de 60 milliards en actions pour une transaction prévue pour le troisième trimestre 2026.

Si vous ne connaissez pas Anysphere en tant que telle, vous connaissez sûrement son produit phare : l’IDE Cursor. Donc si je résume la situation, 4 étudiants qui ont construit en 4 ans un éditeur de code dopé à l’IA (fork de VSCode) qui est le plus utilisé par les développeurs professionnels dans le monde. Et ils vont se faire racheter par une entreprise de fusées.

C’est la phrase la plus bizarre que j’aie écrite depuis longtemps.

Mais creusons. L’artillerie d’Elon Musk intègre donc désormais xAI (le modèle Grok), X (ex-Twitter), et maintenant Cursor. Le PDG détient donc un modèle de langage propriétaire, un réseau de distribution social, et outil de développement dans une seule main.

Ce qu’on a tendance à oublier, c’est que xAI (filiale de SpaceX) développe le supercalculateur Colossus, a priori le plus puissant du monde, dont le rôle est, entre autres, d’améliorer Grok, modèle clairement à la traîne. Mais ce rachat permettra donc d’imposer un peu plus le modèle et à l’IDE de profiter de toute l’infrastructure de SpaceX pour croître, sans compter les 2 millions d’utilisateurs, dont la moitié payants. Tout bénef’ !

Mais souvenez-vous : l’histoire d’Elon Musk avec les outils qu’il rachète n’est pas rassurante. Twitter est devenu X. Les fonctionnalités ont changé, la modération a changé, la confiance des utilisateurs a changé. Je n’ai aucune raison de croire que Cursor suivra le même chemin. Je n’en ai aucune de croire le contraire non plus.

Si vous êtes un afficionados de Cursor, attendez-vous à voir du changement dans les mois qui viennent, qu’il soit bon ou moins bon.

Ce n’est pas encore fait !

Attention cependant. Bien que le rachat soit en bonne voie, il n’est pas finalisé pour autant.

Dans le document envoyé à la SEC (Securities and Exchange Commission), il est indiqué que si l’achat venait à être annulé selon certaines circonstances, SpaceX devrait verser une indemnité de 10 milliards de dollars et de 4 milliards si l’achat n’était pas approuvé par les autorités.

L’outil du week-end : HyperFrames

Vous connaissez sûrement ReMotion, l’outil qui permet de créer des vidéos avec des prompt. J’ai découvert cette semaine HyperFrames, une nouvelle solution open-source qui grimpe plutôt bien sur GitHub.

Le principe est étrange et génial : vous écrivez du HTML et CSS comme d’habitude, vous posez des attributs de timing sur vos éléments, et HyperFrames génère une vidéo grâce à un headless Chrome et FFmpeg.

Contrairement à ReMotion, il ne se base pas sur du code React.

En tant que développeur front, je trouve que c’est aussi une façon assez cool de créer des vidéos de démo, des PR walkthroughs... sans devoir être un pro de la vidéo.

Si vous êtes intéressés, vous pouvez vous rendre sur le repo GitHub.

En bref

Claude Code lance désormais des "artifacts", qui transforment le travail en pages visuelles partageables et mises à jour en temps réel. Ces pages vivantes peuvent présenter des résumés de PR, des tableaux de bord, des listes de vérification de sortie qui évoluent pendant la session. L'outil exploite tout le contexte de la session (codebase, connecteurs et conversation) sans nécessiter d'infrastructure supplémentaire. Les artifacts sont privés par défaut au sein de l'organisation, avec contrôle d'accès pour les administrateurs et historique des versions disponible. Cette fonctionnalité est actuellement en bêta pour les organisations Claude Team et Enterprise, accessible via la CLI et l'application desktop.
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Claude Design met à jour ses capacités pour respecter strictement vos systèmes de design, travailler de manière fluide avec Claude Code et permettre une édition directe sur le canvas. L'outil permet désormais d'importer plusieurs systèmes de design depuis GitHub ou des fichiers, générant des créations qui sont vérifiées automatiquement pour garantir la cohérence avant visualisation. Une synchronisation améliorée facilite les allers-retours entre le design et le code, permettant aux développeurs de transformer directement des prototypes en logiciel sans perte de contexte. De nouvelles fonctionnalités de mise en page offrant un contrôle précis, ainsi que des corrections de stabilité, rendent l'éditeur plus robuste pour un usage quotidien intensif. Enfin, la plateforme étend ses connexions vers des outils tiers majeurs comme Adobe, Canva, Miro et Vercel, simplifiant l'exportation et l'intégration dans votre flux de travail existant.
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Vercel a sorti Eve, un framework de développement d'agents, comparable à Next.js pour les applications web, qui permet de définir des agents via des fichiers Markdown et TypeScript tout en assurant une exécution durable par défaut. Il exploite nativement toutes les primitives AI de Vercel (Gateway, Sandboxes, Workflows) pour gérer l'infrastructure critique comme la persistance d'état et l'exécution isolée, éliminant le besoin d'intégrer plusieurs solutions. Ce système est prêt pour la production avec une gouvernance d'entreprise intégrée, permettant à une même codebase d'être déployée simultanément sur multiples canaux comme Slack, Discord, ou via API.
Découvrez Eve

Toujours chez Vercel : Connect est sorti en même temps. Une façon propre de gérer les credentials de vos agents vers Slack, GitHub ou Notion, avec des tokens à courte durée de vie. Fini les longues chaînes de secrets dans des .env. Vous créez le connector une fois, vous appelez getToken('slack/mon-workspace') au runtime.
Découvrez Connect

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— Philippe 🐔

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Anthropic coupe l’accès à Fable 5 à tous ses utilisateurs

Fable 5, le dernier modèle d’Anthropic sorti mardi 9 juin et appartenant à sa famille de modèle la plus avancée appelée Mythos, aura fait couler beaucoup d’encre en très peu de temps.

Annoncé comme d’habitude comme le modèle le plus efficace au monde, bla bla bla, mais aussi le plus cher, consommant 2x de plus de tokens qu’Opus 4.8, de nombreuses personnes l’ont testé. Pour être honnête, c’est une artillerie tellement lourde que je ne lui ai pas donné sa chance, rares (voir inexistants) étant les cas où j’en ai besoin. J’avais déjà tout préparé pour vous résumer la semaine de ce lancement, mais malheureusement, le gouvernement US a changé mes plans.

En effet, Anthropic a annoncé ce vendredi 12 juin qu’ils coupaient l’accès à Fable 5 à tous leurs utilisateurs. Mais alors, que s’est-il passé pour qu’on en arrive là ?

Peu de temps après le lancement, Washington a demandé à l’entreprise de San Francisco de couper l’accès de son dernier modèle aux ressortissants étrangers, qu’ils soient aux États-Unis ou ailleurs dans le monde. N’étant pas possible pour Anthropic de filtrer ses clients ainsi, elle n’a eu d’autre choix que de couper l’accès à tout le monde, employés de l’entreprise inclus.

Raison avancée par le gouvernement ? Le contrôle des exportations. Mais whaaaat ?! Il serait venu à ses oreilles qu’une entreprise aurait réussi à contourner les garde-fous mis en place par Anthropic sur ses 2 modèles les plus puissants, Mythos et Fable 5, donc (souvenez-vous, ils avaient décidé il y a quelques semaines de ne pas sortir ce premier publiquement et de ne le destiner qu’à certaines entreprises pour leurs besoins de cybersécurité).

Bien entendu, Anthropic n’y croit pas une seconde et doute sérieusement que la découverte d’un potentiel contournement justifie l’arrêt d’un modèle commercial et que si cette sanction était imposée à l’ensemble du secteur, tous les nouveaux déploiements de modèles seraient eux aussi à l’arrêt. La 1000x licorne américaine a déclaré faire tout son possible pour rétablir Mythos et Fable 5 dès que possible.

D’ici là, soyez rassurés : Haiku, Sonnet et Opus sont toujours disponibles.

L’article de la semaine

Cette semaine, j’ai voulu aborder le sujet de Oh My Pi, OMP pour les intimes. Il s’agit d’un agent IA, un harness comme ils appellent ça outre-atlantique, à la manière de ce que sont Claude Code, Open Code, Codex et consorts. Très habitués à Claude Code depuis sa sortie, j’ai eu vent presque par hasard de l’existence récente de OMP et j’ai voulu le tester. Lors de l’écriture de l’article, je l’utilisais depuis une semaine, aujourd’hui ça en fait 2 et je suis désormais conquis. Pas sûr que je revienne de sitôt sur Claude Code… et vous saurez pourquoi !

Lire J’ai testé OMP : l’agent IA qui surpasse Claude Code

En bref, cette semaine

Lancement de Claude Fable 5 : on vient d’en parler, Anthropic a lancé mardi 9 juin Fable 5, son modèle “haut de gamme”, de classe Mythos. Plus évolué et réservé à des tâches très spécifiques qui je pense ne concernent pas le commun des mortels, il est aussi plus cher (2x plus qu’Opus 4.8). Si toutefois vous souhaitiez le tester, lorsqu’il sera de nouveau disponible, sachez qu’il sera disponible sans surcoût aux abonnés Pro et Max jusqu’au 5 juillet. Au-delà, il coûtera des crédits supplémentaires.

Skills : Google vient de lancer un repo de skills pour ses produits et technologies, incluant Google Cloud. Le repo étant jeune, ils affirment qu’il sera agrémenté au fil du temps, une adresse à mettre dans vos favoris si vous êtes concernés, donc !

Siri AI : cette semaine a eu lieu la WWDC, World Wide Developer Conference d’Apple qui met les nouveautés pour développeurs au centre des présentations. Un des éléments phares de cette édition 2026 a été Siri AI. Une refonte de Siri basée sur Apple Intelligence, qui propose de nombreuses nouveautés. La page d’annonce fait rêver, mais ne vous emballez pas trop : comme cité en petits caractères : “Dans un premier temps, Siri AI ne sera pas disponible dans l’UE sur iOS et iPadOS. Apple œuvre sans relâche pour trouver une voie permettant de préserver la vie privée et la sécurité de ses utilisateurs”. En revanche, Siri AI sera bien disponible sur MacOS et VisionOS. Allez comprendre…

OpenAI sur le point d'acquérir Ona : la concurrente d’Anthropic vient d'annoncer le rachat d'Ona, une entreprise spécialisée dans les environnements cloud sécurisés pour développeurs. L'idée est de donner à Codex, son agent de code, un endroit persistant pour travailler, même quand votre ordi est fermé. Le closing reste soumis aux validations réglementaires habituelles, mais la direction est claire : OpenAI veut que Codex devienne un agent de production longue durée.

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— Philippe 🐔

La semaine dernière, durant une pause, je tombe presque par hasard sur un nouvel agent IA dont je n’avais jamais entendu parler : OMP ou plutôt devrais-je dire “Oh My Pi”. Après une installation facile et rapide, je lui demande un truc tout bête pour commencer : renommer une fonction utilisée dans une douzaine de fichiers.

Alors que Claude Code aurait grep le nom, remplacé les occurrences, et que de mon côté j’aurais croisé les doigts pour les ré-exports, OMP, lui, a appelé mon language server (LSP). Le rename est passé par workspace/willRenameFiles. Résultat, tout a été mis à jour avant que le fichier bouge. Cinq éditions sur trois fichiers, et un search derrière qui confirme qu’il n’y a aucune occurrence orpheline.

Pour un premier test, bien que simple, je suis resté un instant devant l’écran en m’assurant manuellement que tout avait bien été exécuté.

Du coup, j’ai passé la semaine avec et je me suis dit que s’il valait le coup, je documenterais ça pour vous. C’est chose faite et voici ce que j’en retiens.

Ce que vous saurez à la fin :

• Pourquoi OMP traite votre projet comme un runtime, là où Claude Code voit un mur de texte

• Comment il debug en attachant un vrai débugger, pendant que les autres utilisent des print

• Le format d’édition qui coupe les tokens en sortie de moitié, même sur Opus

• Pourquoi vous gardez votre abonnement Claude Pro/Max et tout votre setup, sans migration

Le procès du mur de texte

Si vous utilisez Claude Code, vous connaissez la scène : vous demandez de corriger un bug, l’agent fixe votre code source comme un grand bloc de texte plat, devine le fix, glisse deux print, et vous, vous espérez ne rien avoir à retoucher.

C’est exactement le constat de départ d’OMP. Son auteur part d’un constat simple : votre projet est une application vivante, pas un tas de fichiers texte, et l’agent mérite les mêmes outils que vous, le développeur. Un LSP, un debugger, un shell qui persiste et un vrai navigateur.

Techniquement, OMP est un fork de Pi (le framework de Mario Zechner), avec un cœur écrit en Rust qui fait tourner la recherche, le shell et l’AST dans le process.

Autant vous donner mon opinion immédiatement après une semaine d’utilisation en situation réelle (mission pour un client) : parler d’un “Claude Code en mieux” passe à côté du sujet. On est sur une autre philosophie : Claude Code parle au modèle ; OMP branche l’IDE derrière le modèle. Et sur du vrai travail de refactor, la différence se sent dès la première heure.

Je vous montre les quatre endroits où ça se voit le plus.

Il voit votre code, il ne le lit pas

C’est la fonctionnalité qui m’a vendu l’outil. OMP intègre le Language Server Protocol nativement, en process, avec 13 opérations exposées et 52 serveurs de langage détectés à la volée (tsserver, rust-analyzer, pyright, gopls, clangd...). C’est un énorme détail qui fait toute la différence : la CLI de Claude Code n’a pas de LSP à elle, elle dépend de l’éditeur hôte, soit votre terminal.

Concrètement, l’agent dispose des mêmes verbes que votre éditeur : definition, references, hover, diagnostics, code_actions, rename. Quand il demande de renommer quelque chose comme une fonction, aucune regex ne passe : c’est le serveur qui calcule un WorkspaceEdit et l’applique de façon atomique. Soit tous les fichiers touchés sont écrits d’un coup, soit rien n’est écrit.

Ce que votre IDE sait, l’agent le sait. C’est précisément ce qui manque dans Claude Code, qui reste sur du remplacement texte.

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Il debug, il ne devine pas

Deuxième gros morceau : le support natif du Debug Adapter Protocol, soit 27 opérations et 14 adaptateurs livrés nativement, dont js-debug-adapter (le moteur même du débogueur de VS Code).

Admettons que vous ayez une route API Next.js qui renvoie un 500 une fois sur trois : l’agent attache js-debug-adapter au process Node, pose un breakpoint dans le handler, et lit la stack au moment précis où ça casse. Ou bien encore que vous ayez une Server Action qui écrit la mauvaise valeur en base ? Il s’arrête dedans, inspecte les arguments et l’état réel avant le commit. Un undefined qui traverse trois fonctions de votre couche data avant de faire planter le SSR ? Il remonte la frame, lit les variables locales, et vous dit d’où il vient au lieu de le deviner.

Il pose des breakpoints, parcourt la stack, évalue des expressions dans le scope vivant. L’état mémoire au moment du bug, pas un console.log semé au hasard.

La phrase de leur site est un peu provoc’, mais elle est juste : la plupart des agents en sont encore à semer des print et Claude Code en fait partie. Il a bash et un modèle, point. Pas de debugger intégré : pour voir où en est votre code et la valeur de vos variables au moment où ça plante, vous devez vous débrouiller autrement. Et sur un bug serveur qui ne se produit qu'une fois sur dix, pouvoir inspecter ce qui se passe vraiment au lieu de le supposer, ça vous fait gagner un temps incroyable.

Hashline : il bat str_replace, même sur Opus

Voici la partie qui devrait parler à tous ceux qui surveillent leur facture et si vous me lisez régulièrement, vous savez que je suis un fan de toute optimisation me permettant de réduire ma consommation de tokens. C’est aussi celle qui répond à l’objection que je me faisais à moi-même : “pourquoi changer si je ne code qu’avec Claude ?”

Quand Claude Code édite un fichier, il passe par la famille d’outils str_replace : il envoie l’ancienne chaîne littérale et la nouvelle. Le modèle reproduit chaque caractère qu’il veut changer, espaces et indentation compris. D’où les batailles de whitespace, les boucles “string not found”, et des tokens cramés pour rien.

OMP fait autrement avec les hashline edits. Sans aller trop dans les détails, chaque ligne porte une ancre de hash de contenu et un numéro. Le modèle pointe l’ancre au lieu de retaper la ligne. Si vous éditez un fichier devenu obsolète, les ancres divergent et le patch est rejeté avant de corrompre quoi que ce soit.

Et bien entendu, ça marche aussi sur les modèles Anthropic. Sur Opus, hashline émet à peu près deux fois moins de tokens en sortie par édition que str_replace, plus un petit gain de taux de réussite par-dessus. Le modèle est le même que j’utilise dans Claude Code, mais l’outil du niveau supérieur ne l’est pas.

Selon les statistiques publiées par le créateur d’OMP, sur les modèles que str_replace n’a jamais visés, l’écart explose. Benchmark maison, 16 modèles, 180 tâches, 3 runs :

• Grok Code Fast : taux de réussite de 6,7 % à 68,3 %.

• Grok 4 Fast : −61 % de tokens en sortie sur le même travail.

Le premier chiffre reste le plus spectaculaire. Un modèle qui ratait quasiment toutes ses éditions devient fiable, juste en changeant la façon de cibler les lignes.

Et puisqu’on parle de modèles : OMP est agnostique pour de bon. 40 et quelques providers, avec des rôles qui routent le travail. Pour ma part, je me suis loggé avec mon compte Claude et j’étais prêt à travailler.

À la manière d’un Open Code, vous choisissez Anthropic, et c’est votre quota Claude Pro/Max qui alimente vos sessions OMP, exactement comme dans Claude Code. OMP est gratuit, vous ne payez que le provider derrière. Claude Code peut même rester installé en parallèle, j’y suis moi-même revenu de temps en temps pour le bien de cet article.

Natif jusqu’à l’os (et sur Windows, sans WSL)

Les autres agents utilisent rg, grep, find, bash. Sur beaucoup de machines ces binaires n’existent pas, et là où ils existent, chaque appel coûte un aller-retour fork-exec.

OMP linke les vraies implémentations dans le process. ripgrep, glob, find : in-process. Le bash, c’est brush, avec des sessions qui survivent entre les appels. Le même binaire tourne sur macOS, Linux et Windows. Pas de pont WSL.

Et j’ajouterais 2 détails qui m’ont fait sourire, tous dans le même esprit “out of the box” :

• le navigateur est un outil de première classe. Quand OMP a besoin du web, il lance un vrai Chrome (Puppeteer/CDP, mode stealth activé par défaut), il n’utilise pas curl.

• GitHub est juste un autre filesystem. Pas de gh_issue_view, pas de gh_pr_view à apprendre. read pr://1428, read issue://1234, read pr://1428/diff/3. Les PR et les issues sont des chemins markdown que l’agent lit avec le même read que vos fichiers locaux.

Out of the box je vous dis !

Le piège classique quand on change d’outil : tout reconfigurer. Ici, ce n’est pas le cas.

Au premier lancement, OMP lit ce qui est déjà sur votre disque. Concrètement, dans mon cas, il a lu mon CLAUDE.md, mes agents, mes commandes, mes skills, mes plugins et mes MCP. Le frontmatter de mes agents est devenu des profils de sous-agents pour task, mes commandes ont gardé leur trigger et leur corps, le tout sans aucune étape de conversion. Et ça vaut pour huit familles d’outils au total : Claude Code, Cursor, Codex, Cline, Windsurf, Gemini, Copilot, VS Code.

Et c’est aussi clairement pour cette raison que je n’ai pas eu la flemme de le tester : pour un outil qui veut vous faire migrer, c’est la meilleure façon de baisser la barrière.

Et ce n’est pas tout : OMP propose des sous-agents qui se coordonnent sur un bus IRC interne et renvoient du JSON validé par schéma, là où le Task de Claude Code vous rend un résumé en prose à re-parser à la main.

Que dire de /review que j’ai pu tester dans la semaine ? Il classe les problèmes P0 à P3 avec un verdict ship / no-ship.

Une mémoire qui peut tourner sur un petit modèle on-device : vos titres de session et vos extractions mémoire ne quittent pas la machine, quand Claude Code fait un aller-retour cloud à chaque fois.

Là où je reste prudent

Eh oui, comme souvent, voire toujours, rien n’est exempt de défaut en ce bas monde. Je ne vais pas vous vendre la lune : Oh My Pi est jeune, et ça se voit.

C’est un outil de terminal pour gens qui vivent dans le terminal. “Dry by default”, disent les docs : tout se configure, rien n’est tenu par la main. Rien d’insurmontable car les menus sont clairs et si vous êtes habitués à ce genre d’outils, vous n’aurez aucun problème.

Honnêtement, Claude Code reste l’option la plus carrée et la plus intégrée si vous ne faites que du vibe-coding “loisirs” je dirais. Mais sur les tâches où je veux que l’agent comprenne le code (rename cross-fichiers, debug d’un bug de concurrence, refactor d’un module), OMP fait des choses que Claude Code ne sait tout simplement pas faire aujourd’hui sans s’y prendre à plusieurs reprises tout en consommant plus de tokens. Le plus malin, c’est qu’il n’y a pas vraiment à choisir : même Claude, autre agent IA, même quota. Vous gardez Claude Code, vous installez OMP à côté et vous pourrez y aller progressivement.

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C’était mon premier essai d’un harness alternatif sérieux depuis longtemps, et il m’a forcé à me reposer une question que j’avais arrêté de me poser : qu’est-ce que mon agent ne voit pas de mon code ?

Si ça vous a donné envie de tester, un p’tit ❤, un partage, un commentaire, ne sont pas grand chose et font avancer la newsletter.

À vendredi pour la veille de la semaine !

Philippe 🐔

La semaine dernière, après l’annonce d’Anthropic concernant Opus 4.8 et les Dynamic workflows, j’ouvre Claude Code et les settings pour voir les nouveautés. Et là, je vois un truc que je n’avais pas vu la semaine d’avant : Dynamic worflows, qui ajoute notamment un nouveau sélecteur d’effort (sur le plan Pro) en plus des déjà connus low, medium, high, xhigh (extra) et max. Ultracode.

high était coché par défaut. Alors que j’avais une feature à compléter, j’ai choisi xhigh sans trop savoir pourquoi, avant de tester ultracode. Résultat : la session a tourné deux fois plus longtemps, consommé trois fois plus de tokens qu’habituellement, et produit... probablement le même résultat que j’aurais eu en high.

Si vous avez déjà eu cette même réaction (celle de cliquer au hasard sur max parce que ça semble mieux), cet article est pour vous.

Ce que vous saurez à la fin :

• Ce que le sélecteur d’effort change vraiment (spoiler : ce n’est pas que la qualité)

• La différence entre xhigh et ultracode (beaucoup de gens confondent)

• Quel niveau utiliser selon le type de tâche

• Pourquoi “Max” sur tout est une erreur qui coûte cher

• Un guide décisionnel à coller dans votre CLAUDE.md

Ce que le sélecteur d’effort fait vraiment

Il faut d’abord détruire une idée reçue.

La plupart des gens pense que l’effort contrôle la “qualité” de Claude. Plus d’effort = meilleure réponse. C’est vrai en partie, mais c’est surtout vrai pour les tâches complexes. Sur une tâche simple, augmenter l’effort ne rend pas la réponse meilleure. Ça la rend juste plus lente, plus longue, et parfois pire : le modèle commence à sur-analyser, à douter de lui-même, à produire de l’overthinking sur un problème qui n’en avait pas besoin.

Ce que le sélecteur contrôle vraiment, c’est la quantité de tokens que Claude alloue à sa réflexion interne avant de répondre. Et ça a des effets en cascade sur tout : le texte généré, les appels d’outils, les sous-agents, les commentaires de code.

La documentation Anthropic est claire là-dessus : l’effort affecte tous les tokens de la réponse. Pas juste la partie thinking.

À effort faible, Claude va droit au but. Il fait moins d’appels d’outils, évite le préambule, confirme ses actions avec un message court. À effort élevé, il explique son plan avant d’agir, fait plus d’appels d’outils, documente mieux le code.

On n’a donc pas affaire ici à un simple curseur de qualité, mais plutôt de profondeur de raisonnement.

Bien comprendre les cinq niveaux

low : le sprint

Le niveau minimum. Claude répond depuis ses connaissances, sans boucle de raisonnement significative. C’est rapide et peu coûteux.

Je l’utilise pour les sous-agents dans un workflow. Si j’ai un agent principal qui délègue X petites tâches parallèles (extraire un composant, renommer une variable, ajouter un type TypeScript manquant), je passe chaque sous-agent en low. Ils font une seule chose bien définie, inutile qu’ils “réfléchissent” pour ça.

Aussi utile pour les questions factuelles courtes, les reformulations simples, la classification d’inputs dans un pipeline.

En revanche, ce niveau est à éviter pour tout ce qui demande de considérer plusieurs approches ou de détecter des effets de bord.

medium : le quotidien

Un budget de réflexion modéré. Claude raisonne sur les tâches à 2-3 étapes mais ne va pas au fond des cas limites.

C’est le niveau que j’aurais dû utiliser la semaine dernière sur ma simple refacto. Un composant, un problème clair, sans d’ambiguïté architecturale.

Ce niveau est bon pour des ajouts de tests sur du code existant bien structuré, de la génération de boilerplate avec un pattern établi, des résumés de PR, des revues de code légères…

high : le défaut, et c’est bien

C’est le niveau par défaut. Anthropic a choisi ce réglage pour une raison : il représente le meilleur équilibre qualité/coût pour la majorité des tâches de développement.

Ne le changez pas à la légère.

Vous pouvez l’utiliser pour une implémentation de features avec plusieurs fichiers impliqués, debug d’une régression, revue de code avec implications de sécurité, tout ce qui “compte” sans être une décision architecturale critique.

extra / xhigh : le travail de fond

Là, les choses deviennent intéressantes.

Extra (appelé xhigh dans l’API, j’y reviens) alloue un budget de tokens substantiellement plus grand que high. C’est pensé pour les sessions longues, les tâches qui dépassent 30 minutes, les workflows qui enchaînent de multiples appels d’outils.

D’ailleurs, Anthropic recommande de commencer par Extra pour tout le code et le travail agentique.

J’ai mis du temps à comprendre la nuance. Extra, c’est le niveau pensé pour les développeurs qui utilisent Claude Code sérieusement, pas pour les curiosités occasionnelles. Si vous êtes en train de faire un vrai travail d’implémentation sur un projet en prod, Extra est votre point de départ naturel.

Il faut donc l’utiliser pour les refactors multi-fichiers complexes, l’implémentation d’une feature end-to-end, sessions de debug sur un bug à effets de bord multiples ou tout workflow avec des appels d’outils en cascade.

Attention cependant, si vous passez en Extra ou Max, pensez à configurer un max_tokens élevé dans vos settings. Anthropic recommande de partir de 64 000 tokens. Si vous ne le faites pas, Claude pourrait être coupé en plein raisonnement.

max : le cas exceptionnel

Budget maximum. Aucune contrainte sur le nombre de tokens de réflexion.

Je l’utilise rarement, raiment rarement, je pense je peux même dire “jamais”. Parce que sur la majorité des tâches, max coûte bien plus qu’extra pour un gain de qualité marginal. Pire, sur les tâches structurées ou bien définies, Max peut produire de la sur-analyse. Claude tourne en rond sur des edge cases qui ne se produiront jamais.

Ce niveau est donc à réserver pour les problèmes où vous avez constaté que Extra ne suffit pas.

ultracode

C’est là que beaucoup de gens se perdent.

Ultracode apparaît dans le menu d’effort de Claude Code, juste en dessous de Max. Beaucoup pensent que c’est un sixième niveau, encore plus puissant que Max, mais ce n’est pas le cas.

Ultracode ne figure pas comme niveau d’effort séparé dans l’API. C’est une combinaison de deux choses : le niveau xhigh (Extra) + une permission accordée à Claude Code de lancer des workflows multi-agents de son propre chef.

En clair : quand vous passez au niveau ultracode, vous dites à Claude “tu peux décider toi-même de spawner des sous-agents et d’organiser le travail en pipeline”. C’est ce qui produit des sessions spectaculaires comme celle qu’on a vu circuler sur Reddit où des utilisateurs se vantent d’avoir lancé 70 agents automatiquement sur une recherche, organisés en 4 phases.

Honnêtement, je ne suis pas un grand fan des sessions multi-agents, j’aime bien contrôler régulièrement ce qui est fait. Cependant, vous pouvez utiliser ce niveau pour les tâches vraiment ouvertes où vous préférez déléguer l’architecture du workflow à Claude plutôt que de la définir vous-même. C’est puissant, mais c’est aussi potentiellement très gourmand en tokens.

Le guide décisionnel pour un projet React en prod

Voilà ce que j’ai fini par mettre dans mon CLAUDE.md après avoir testé les combinaisons sur mon projet principal (une app Next.js / React / TypeScript / Tailwind CSS).

Si vous l’utilisez, vous verrez que le niveau en bas à droite indiqué par Claude Code reste sur le niveau choisi par défaut, c’est normal. Claude peut adapter le niveau d’effort par réponse individuelles selon vos instructions, le contexte, ou si vous le demandez explicitement.

La skill /effort vous indique le niveau par défaut, mais des overrides individuels peuvent prendre le dessus.

## Niveaux d'effort : règles

### low
- sous-agents avec tâche unique et bien définie
- classification d'inputs dans un pipeline
- questions factuelles courtes (noms de fichiers, configs existantes)

### medium
- ajout de tests sur du code existant structuré
- boilerplate avec pattern établi (nouveau composant depuis un template)
- résumé de PR ou de diff
- renommages et extractions simples

### high (défaut, ne pas modifier sans raison)
- revue de code avec implications de sécurité
- debug d'une régression sur un seul fichier
- implémentation d'une feature simple (1-3 fichiers)

### extra / xhigh
- implémentation end-to-end d'une feature (>3 fichiers)
- refactor architectural d'un module
- session de debug sur un bug à effets de bord
- tout workflow avec appels d'outils en cascade

### max
- décisions architecturales critiques (migration, découpage)
- audit de sécurité sur code sensible
- seulement si extra s'est montré insuffisant sur la même tâche

### ultracode
- recherches profondes et ouvertes sur le codebase
- tâches où je préfère déléguer l'organisation du workflow
- jamais sans avoir configuré des limites dans CLAUDE.md au préalable

En utilisant ces instructions, vous allez faire une vraie découverte : le niveau low pour les sous-agents est amplement suffisant. Avant, mes workflows avaient tous les sous-agents en high par défaut, probablement comme vous. Passer les sous-agents scoped (tâche unique, bien définie) en low réduira le coût de vos sessions sans impacter la qualité.

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La commande rapide dans Claude Code

Si vous ne voulez pas changer le réglage par défaut mais ajuster ponctuellement, utilisez /effort en début de session :

/effort extra

ou directement dans votre settings.json au niveau projet :

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_DEFAULT_EFFORT": "xhigh"
  }
}

Note : dans l’API et les fichiers de config, le niveau s’appelle xhigh, pas extra. C’est le même niveau, deux noms selon la surface.

Ce que vous pouvez faire maintenant

Prêt à utiliser les niveaux d’effort à bon escient et faire des économies de tokens ?Je vous propose 2 actions pour 15 minutes en tout :

1. Copiez le guide décisionnel ci-dessus dans votre CLAUDE.md.

2. Testez low pour vos sous-agents : si vous utilisez des workflows multi-agents, passez vos sous-agents scoped en low cette semaine.

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Vous étiez en high / max sur tout sans y penser ? Dites-moi tout en commentaires ! Et si ça vous a aidé à y voir plus clair, j’en suis ravi ! Un ❤ fait toujours plaisir :)

On se retrouve vendredi, pour la veille de la semaine !

— Philippe 🐔

Outre-atlantique, Anthropic a aussi envoyé de la nouveauté avec Opus 4.8 et les Dynamic Workflows.

Et comme d’habitude, je vous réserve quelques belles trouvailles en fin d’article.

Mistral : la semaine qui les confirme

Le Chat devient Vibe

Mistral a rebrandé Le Chat en Vibe et l’a restructuré en deux modes distincts.

• Work Mode : un agent pour les tâches longues et multi-étapes. Il se connecte à vos emails et votre calendrier, fait de la recherche approfondie, rédige vos livrables, orchestre les processus récurrents. Les connecteurs sont activés par défaut (Google Workspace, Outlook, SharePoint, Slack, GitHub) : plus besoin de les choisir manuellement.

• Code Mode : les agents de code arrivent sur le web. Sessions isolées, persistantes, parallèles. L’agent ouvre des PRs sur GitHub, vous notifie à la fin. L’entreprise française propose également une extension VS Code.

Mais ce n’est pas tout !

Annonce officielle Vibe

Mistral Medium 3.5 en open weights

Le modèle qui fait tourner les agents cloud de Vibe est maintenant disponible en public preview. 128 milliards de paramètres denses, fenêtre de 256k tokens, effort de raisonnement configurable par requête.

Ce qui me plaît énormément par rapport à la concurrence, c’est qu’ils ne montrent pas un chart où ils sont les meilleurs partout. En tout cas, un beau score de 77,6 % sur SWE-Bench Verified.

Mais ce n’est pas tout !

Annonce Medium 3.5 + agents cloud

L’AI Now Summit : Mistral vise l’industrie lourde

Jeudi 28 mai, Mistral organisait son propre sommet enterprise et annonçait des partenariats avec Airbus (intégration dans la conception et les opérations de vol), BMW Group (Large Industry Model pour les simulations de crash), et ASML (optimisation de composants pour semi-conducteurs).

Ils ont aussi annoncé un data center aux Ulis (Essonne) : 10 MW avec une ouverture prévue au Q3 2026 pour contrôler leur propre infrastructure d’inférence.

Mistral ne joue plus dans la même catégorie que les autres assistants IA. Ils visent les systèmes critiques, là où la souveraineté des données est non-négociable. C’est une stratégie que personne d’autre en Europe ne peut tenir à ce niveau.

Petit bonus, je vous donne le passage du cofondateur et CEO de Mistral, Arthur Mensch, de passage chez RTL cette semaine. Très intéressant !

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En bref cette semaine

Claude Opus 4.8 : mise à jour discrète mais réelle pour le modèle phrase d’Anthropic. Plus honnête sur ses incertitudes (4× moins de faux positifs sur le code généré), de meilleurs scores agentiques. L’entreprise américaine sort aussi les dynamic workflows dans Claude Code : des centaines de sous-agents en parallèle sur une seule session.

Zed Agent Skills : éditeur de mon quotidien depuis quelques mois désormais, Zed adopte un format de skills portables (dossier + SKILL.md) pour ses agents, compatible avec le registre skills.sh.

Taste-skill : une skill anti-slop que j’ai découverte lors de mes promenades sur Github cette semaine, pour les interfaces générées par IA. L’idée : des règles de design (typographie, layout, motion) pour que vos UIs générées ne ressemblent pas à du “made in AI”.

L’article CCC de la semaine

Ça faisait très longtemps que je voulais aborder ce sujet sur la newsletter, tout simplement parce que personne n’en parle alors que c’est très utile ! Si vous avez raté l’article de mardi : Intent layer : donnez de l’autonomie à votre agent

Un CLAUDE.md se veut descriptif (voilà comment le projet est structuré) alors qu’un intent layer gouverne (voilà ce que l’agent décide seul, ce qui nécessite validation, ce qui est hors limites). Tyler Brandt mesure un taux d’acceptation du code à 60 % avec un intent layer bien construit, contre 30 % sans. Et je vous y livre également le prompt pour construire le vôtre dans l’article.

L’outil du week-end : Contrast Finder

Contrast Finder : cette semaine j’ai eu besoin d’avoir des ensembles de couleurs accessibles en partant d’une couleur “officielle” chez un client. Avec Contrast Finder, vous testez un ratio de contraste entre deux couleurs, l’outil vous propose les teintes les plus proches qui passent les critères WCAG (AA ou AAA). Aucune inscription n’est nécessaire et l’interface est en français. Utile à garder sous la main quand vous devez valider une UI.

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Passez un très bon week-end et faites attention aux grosses chaleurs et orages prévus !

— Philippe 🐔

Si cette veille vous a été utile, le ❤ en bas de page aide Substack à la pousser vers d’autres devs. Et si vous connaissez quelqu’un qui suit de près l’évolution des outils IA, partagez-lui ce lien.

Je me souviens lorsque j’ai débuté avec l’IA. Comme tout le monde, je promptais, je demandais quelque chose à mon agent, sans précision, sans règles de projet. Pour la création d’un nouveau composant, il me générait X lignes de code propre, typé, fonctionnel.

C’était impressionnant. Mais à la relecture, c’était la cata. Il ignorait le design system de l’équipe, il créait son propre système de validation au lieu d’utiliser zod qui était listé dans le package.json et il importait lodash qui n’y figurait pas.

Donc techniquement, c’était correct mais c’était complètement inutilisable. Résultat, je jetais par la fenêtre des milliers de tokens pour rien et je devais tout recommencer. La promesse de l’IA qui allait me faire gagner du temps n’était pas tenue et c’était pire : j’en perdais.

Mais avec du recul, j’ai compris que le problème n’était pas l’agent, mais plutôt moi (ne dit-on pas d’ailleurs que le problème se situe souvent entre la chaise et l’ordinateur ?) : je lui avais donné le contexte du projet, mais pas ses règles. Et ce sont deux choses bien distinctes.

Ce que vous saurez à la fin :

• Pourquoi le context engineering seul ne suffit pas

• Ce qu’est un intent layer et comment il diffère du CLAUDE.md classique

• Comment un intent layer bien construit peut doubler votre taux d’acceptation

• Le prompt prêt à copier pour créer votre intent layer

Le problème de la chambre noire

Je vous en ai déjà parlé à de nombreuses reprises, chaque fois que vous ouvrez une nouvelle session Claude Code, votre agent démarre à l’aveugle.

Oui, il peut lire votre codebase, parcourir vos fichiers, comprendre vos types, etc. Mais sans structure explicite, il ne sait pas ce qu’il est autorisé à faire. Est-ce qu’il peut modifier les styles globaux ? Installer une nouvelle dépendance ? Créer un nouveau pattern d’abstraction qui n’existe pas encore dans le repo ?

Tyler Brandt chez Intent Systems appelle ça le dark room problem. L’agent est compétent, mais aveugle sur vos décisions d’architecture. Et cette cécité a un coût mesurable : sur les projets sans intent layer, il documente un taux d’acceptation de 30 % sur le code généré. Avec un intent layer bien construit, il monte à 60 %.

On obtient donc un bien meilleur résultat avec une meilleure architecture de contexte.

Trois disciplines, trois couches distinctes

J’ai longtemps confondu ces trois notions. Et je vois la même confusion chez presque tous les développeurs et tous les articles que je lis.

Le prompt engineering travaille sur ce que vous dites à l’agent dans votre message. C’est la couche la plus visible, celle sur laquelle on a concentré l’essentiel de l’énergie en 2023-2024. Et c’est la moins durable : chaque nouvelle session recommence à zéro.

Le context engineering travaille sur ce que l’agent sait : vos fichiers, votre documentation, votre CLAUDE.md. J’ai écrit un article complet à ce sujet (Au-delà du prompt : maîtriser le Context Engineering en 2026) et un guide sur la structure de CLAUDE.md. C’est déjà une vraie amélioration, mais ça reste descriptif.

L’intent engineering définit à la fois ce que le modèle est autorisé à faire (la gouvernance) et l’objectif profond de la tâche (le pourquoi) afin de garantir que l’agent ne se contente pas de suivre des instructions mais comprenne le critère de succès. Donc ce n’est pas un “voilà comment le projet est structuré”, mais plutôt un “voilà ce que tu peux décider seul, ce qui nécessite ma validation, et ce qui est hors limites”. Ce sont trois choses différentes, et la plupart des CLAUDE.md ne font que la première.

Gautam Anand définit la Prompt Fidelity comme le ratio entre les sorties de l’agent basées sur des appels d’outils vérifiés et celles que l’IA a simplement déduites ou “devinées” par elle-même. Le prompt engineering influe sur ce score à court terme. Seul l’intent layer le stabilise dans la durée.

L’intent layer dans Claude Code : comment ça fonctionne

Je ne vous apprends rien, Claude Code charge automatiquement les fichiers CLAUDE.md à chaque session. Ce que beaucoup d’utilisateurs ignorent, c’est que cette hiérarchie est héritée.

Un CLAUDE.md à la racine s’applique à toutes les sessions. Un CLAUDE.md dans /src/components ajoute des règles spécifiques pour les composants. Un autre dans /src/api peut définir des contraintes différentes pour la couche réseau. Chaque niveau hérite du niveau parent et peut le compléter ou le préciser.

C’est exactement cette structure en niveaux qui constitue un intent layer. Ce n’est pas un fichier unique, c’est une hiérarchie de règles qui encode vos décisions d’architecture là où elles s’appliquent.

Voici ce que je mets dans chaque niveau :

• Niveau racine (/CLAUDE.md) : les décisions fondamentales. Stack technique avec versions exactes, conventions de naming, ce que l’agent ne doit jamais faire sans confirmation explicite (modifier package.json, créer un nouveau pattern d’abstraction qui n’existe pas encore dans le projet, supprimer des fichiers…). Et surtout : comment l’agent doit trancher en cas d’ambiguïté.

• Niveau feature (/src/features/[X]/CLAUDE.md) : le contexte métier. Quelles APIs sont utilisées, quels cas ont déjà été traités, les décisions de design qui ont été prises et pourquoi. L’historique décisionnel que l’agent n’a pas en mémoire.

• Niveau module (/src/components/CLAUDE.md, /src/api/CLAUDE.md) : les règles locales non-négociables. Dans /components : “utiliser uniquement les tokens du design system, jamais de valeurs CSS hardcodées”. Dans /api : “toutes les réponses passent par le wrapper handleApiResponse, pas de try/catch custom”.

Aristidis Vasilopoulos a théorisé cette infrastructure de contexte codifié sur un système C# complexe, reposant sur trois piliers : une constitution (règles et protocoles), des agents spécialisés et une base de connaissances de spécifications à la demande. Son architecture : une “constitution” chargée en hot-memory (les règles permanentes), 19 agents spécialisés, et 34 documents en cold-memory. Sur 283 sessions de développement, le projet a tenu sans régression architecturale majeure. L’intent layer était ce qui rendait l’ensemble cohérent.

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Le Prompt pour automatiser votre Intent Layer

Plutôt que de remplir manuellement des fichiers, utilisez mon prompt avec Claude Code ou votre agent habituel. Il est conçu pour suivre la méthode du Capture Workflow : il analyse le code, identifie les zones d’ombre, et vous pose les questions critiques pour extraire l’intention.

La différence avec un CLAUDE.md classique tient à deux sections que la plupart des gens oublie : les niveaux d’autorisation (décider seul / valider / hors limites) et les règles de priorité (comment trancher en cas d’ambiguïté). Ce sont elles qui font passer votre agent de “t’inquiète, je connais ton projet” à “je comprend tes intentions”.

La maintenance : ne tombez pas dans le piège !

Un intent layer qui n’est pas entretenu se dégrade vite. Tyler Brandt évoque une maintenance flywheel où le système s'auto-améliore : les agents identifient les lacunes ou les contradictions dans les règles lors de leurs tâches et proposent eux-mêmes des mises à jour pour enrichir la mémoire institutionnelle du projet.

J’ai pris l’habitude de faire ça en deux minutes à la fin de chaque session. “Cette règle a été utile aujourd’hui ? Elle est dans le CLAUDE.md ?”. “L’agent a fait quelque chose que je n’aurais pas voulu ? Qu’est-ce qui manquait dans les autorisations ?”. C’est ce rituel simple qui transforme l’intent layer d’un document statique en un système qui s’améliore avec le projet.

Pas besoin de le faire après chaque fichier généré, seulement à la fin de chaque session significative.

À vous de jouer

La question à vous poser maintenant est de savoir si dans votre CLAUDE.md actuel (celui de la racine, donc), avez-vous des règles d’autorisation explicites et des règles de priorité, ou seulement du contexte descriptif ?

Si c’est surtout descriptif, votre agent travaille encore dans la chambre noire. Il sait tout sur votre code, mais il ne sait pas quoi décider. Bref, le nouveau collègue très doué dans votre équipe, mais sans autonomie et qui vous interrompt tout le temps !

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En commentaire ou en réponse à cet email : est-ce que votre CLAUDE.md contient déjà des règles d’autorisation explicites ? Je suis curieux de voir où en est la communauté sur ce sujet !

À la semaine prochaine,

Philippe 🐔

Cette semaine, j’ai passé pas mal de temps sur GitHub. Je me suis trouvé une nouvelle passion pour les trending repos. La majorité concerne des solutions basées sur l’IA et le classement change littéralement à une vitesse fulgurante. D’un jour à l’autre, on a de nouveaux produits qui débarquent. Certains de ces outils méritent vraiment qu’on s’y arrête : voici la sélection de la semaine, mais avant tout, petit retour sur LA semaine de Google.

Gemini 3.5 Flash : Google assume enfin sa direction

Google a sorti Gemini 3.5 Flash cette semaine, explicitement positionné comme un modèle pour les agents et le code.

Pour commencer, analysons les chiffres communiqué par Google. Sur Terminal-Bench 2.1, il atteint 76,2 %. Il dépasse Gemini 3.1 Pro sur les benchmarks de coding. Google annonce une vitesse quatre fois supérieure aux modèles comparables en tokens de sortie par seconde, et un coût inférieur de moitié à ses concurrents directs.

Ce modèle est accessible depuis cette semaine dans Gemini API via Google AI Studio et Android Studio. Si vous intégrez l’API Gemini dans vos projets ou vos agents, vous avez donc un nouveau modèle à tester.

Lire l'article officiel

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Attention aux “pièges”

Les benchmarks de Gemini 3.5 Flash sont impressionnants sur le papier, comme d’habitude. Mais il faut lire les petits caractères, comme d’habitude.

Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA, MCP Atlas sont des benchmarks Google, conçus par Google, sur des tâches choisies par Google. Mais Anthropic tient exactement le même discours avec ses propres benchmarks, ainsi qu’OpenAI aussi. Chacun gagne sur ses propres critères.

En effet, annoncer “4x plus rapide que les autres modèles les plus avancés” mérite qu’on pose la question : rapide sur quoi, mesuré comment, comparé à quelle version de quel modèle au juste ?

Autre point très intéressant, le prix : ce nouveau modèle est plus cher que les précédents modèles Flash. À 1,50 $ par million de tokens en entrée et 9 $ par million de jetons en sortie, c’est 3x plus que 3 Flash. Donc si le compare à la version 3.1 Pro qui coûte 2 $ en entrée et 12 $ en sortie, on est en droit de se demander à quoi a pensé Google avec cette tarification. À vous de voir ce que vous préférez entre vitesse et efficacité.

En tout cas, les premiers retours pour le code font état d’un modèle ni bon, ni mauvais.

Ma découverte de la semaine : Understand Anything

J’ai connu ça, vous avez tous connu ça. Lundi, vous êtes la nouvelle recrue et vous savez que votre première journée, voire les suivantes, sera consacrée à regarder la codebase de votre équipe et la comprendre. C’est pas fun et ça prend des plombes.

Understand Anything est un plugin Claude Code qui analyse le projet via un pipeline multi-agents, construit un graphe de connaissance de chaque fichier, fonction, classe et dépendance, et l’expose à Claude via MCP. Au lieu de lire des dizaines de fichiers pour comprendre comment votre AuthService interagit avec votre UserRepository, Claude interroge le graphe et charge seulement les fichiers pertinents.

Le dashboard interactif que vous voyez ci-dessus s’ouvre dans le navigateur. Vous naviguez la structure, zoomez sur un module, cherchez une fonction par nom ou par sens (”quelle partie gère l’auth ?”). Son créateur annonce 6,8x moins de tokens en moyenne sur les code reviews. Difficile à mesurer pour moi actuellement, donc affirmation à prendre avec du recul, comme toujours, mais sur un projet mature, le rapport setup/gain semble clairement favorable. Seul le scan initial peut vous consommer pas mal de tokens.

Se rendre sur le repo GitHub

En bref

Microsoft AI Agents for Beginners : une autre trouvaille sympa. 12 leçons sur GitHub pour poser les bases des architectures agentiques. Utile si vous démarrez ou si vous voulez un référentiel à partager avec votre équipe.
Se rendre sur le repo Github

Vexa. Cette semaine, j’ai eu un call Google Meet avec un collègue, et comme nous n’étions pas les détenteurs d’un compte Workspace chez Google, impossible de prendre des notes avec Gemini de ce qu’on allait se dire. Alors j’ai cherché une solution open source et je suis tombé sur Vexa, une API open-source de bots de transcription pour Google Meet, Teams et Zoom. Vexa est auto-hébergeable, avec un serveur MCP (17 outils), soit une bonne alternative à Recall.ai si la souveraineté des données vous importe (et moins cher, voire gratuit en plus de ça !).
Site officiel

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L’article de la semaine

Cette semaine, je vous ai proposé la partie 3 de la série “Comment réduire ses tokens Claude Code” : les librairies externes qui font le travail à votre place (Caveman, RTK, code-review-graph). Si vous avez suivi les deux premières parties (5 habitudes gratuites et les réglages natifs à activer), c’est la conclusion naturelle. Et si vous n’avez rien lu, je ne saurais que trop vous recommander de commencer par la 1 : aucune installation à faire et gains immédiats, un très bon début !

Lire l’article

Si cette veille vous a été utile, cliquez sur le ❤ en bas, ça m’aide énormément à faire grossir CodeCodeCoders et ça ne vous coûte rien ! Et si vous pensez à quelqu’un qui devrait la lire, transférez-lui ce mail.

À vendredi prochain pour une nouvelle veille pleine de découvertes,

Philippe 🐔

TL;DR

• Caveman force Claude à répondre en phrases ultra-courtes : entre 65 et 75% de tokens de sortie en moins, sans perte de précision technique.

• RTK intercepte les sorties de vos outils shell (git, pytest...) avant qu’elles n’atteignent Claude : 60 à 90% de tokens en moins sur les commandes courantes.

• code-review-graph construit un graphe de connaissance de votre codebase : Claude lit seulement les fichiers pertinents au lieu de charger tout le repo.

• Après leur installation, vous n’y pensez plus !

Ce que les deux premières parties ne touchent pas

Dans la partie 1 de cette série, je vous ai montré les bonnes habitudes à prendre pour réduire ce que vous envoyez et ce que vous laissez traîner dans le contexte. Dans la partie 2, je vous ai montré comment ajuster le comportement natif de Claude Code avec une sélection intelligente des modèles, niveaux d’effort, une meilleure configuration du cache et une optimisation de la compaction des conversation. Ensemble, ces deux leviers peuvent réduire votre consommation de 60 à 80%.

Mais il reste cependant deux sources de gaspillage que ces 2 articles n’ont pas couvert.

La première concerne la verbosité des réponses. Même avec des prompts précis, Claude a tendance à s’emballer dans ses réponses et à vous écrire de grandes phrases. Une introduction pour rappeler ce qu’il va faire, une explication de chaque choix, une longue conclusion détaillée pour résumer. Du texte utile parfois, du remplissage souvent. Et comme je vous l’ai déjà dit précédemment, les tokens de sortie coûtent trois à cinq fois plus cher que les tokens d’entrée.

La seconde : ce qu’on appelle le bruit dans les sorties d’outils. Quand Claude Code lance git status, git diff ou pytest sur un projet de taille moyenne, il peut recevoir des centaines de lignes en réponse. Il va les lire en entier, les inclure dans son contexte, même si 90% de ce contenu ne l’intéresse pas pour répondre à votre question (et vous non plus).

Nous allons donc nous attaquer dans cette dernière partie à ces deux problèmes. Non pas en changeant votre façon de travailler, mais en interceptant les flux avant qu’ils n’arrivent à Claude. Ça sera donc complètement transparent pour vous.

Caveman et claude-token-efficient : forcer Claude à aller droit au but

La semaine dernière, j’ai vu un post où l’auteur partageait son prompt magique pour que Claude lui réponde le plus basiquement possible à chaque fois. Mais vous imaginez faire cette demande à chaque message ? En commentaire, je l’ai donc redirigé vers Caveman, une skill / plugin Claude Code qui force le modèle à répondre comme un homme des cavernes : phrases courtes, aucune explication non demandée ni reformulation polie.

Le résultat mesuré est une économie entre 65 et 75% des tokens de sortie.

Malgré ce qu’on pourrait penser, la précision technique ne baisse pas : Claude continue à produire du bon code. Il arrête juste ses longs monologues dans chacune de ses réponses. Aucune inquiétude donc, comme dit plus haut, ce que vous perdiez en tokens n’avait aucune valeur.

Attention cependant : Caveman n’est pas adapté à toutes les situations. Si vous avez besoin d’explications pour apprendre, ou si quelqu’un d’autre lit les réponses, désactivez-le. C’est un outil pour les sessions de production où vous voulez du code et rien d’autre.

RTK : un proxy qui filtre ce que Claude reçoit

RTK est un proxy CLI qui s’installe entre vos outils shell et Claude Code. Son rôle consiste à intercepter les sorties de commandes comme git status, git diff, pytest, npm test ou ls avant qu’elles n’arrivent dans le contexte de Claude, et les compresser intelligemment.

Voici comment ça se passe en pratique : un git diff sur un projet moyen peut renvoyer 2 000 lignes. Sans RTK, Claude va les lire en entier, les traiter, les garder dans son contexte pour la suite de la session.

Avec RTK, ce dernier reçoit ces 2 000 lignes, en garde le nécessaire, et passe à Claude un résumé de 200 lignes (je vous donne une image hein, ces chiffres ne sont pas à prendre pour argent comptant). Même information utile mais dix fois moins de tokens consommés.

Les chiffres avancés par les créateurs et validés par des retours communautaires : 60 à 90% de réduction sur les commandes dev courantes. De mon côté, depuis que je l’utilise (je dirais 1 mois environ), j’ai économisé 82,5% de tokens sur mes commandes bash, commandes que je réalise toute la journée, du matin au soir.

RTK est particulièrement rentable sur les projets avec de longs historiques Git, des suites de tests verbeuses, ou des sorties de build chargées. Sur un petit projet avec peu de fichiers et des tests courts, le gain sera moins spectaculaire, mais l’installation ne prend que quelques secondes et je ne vois aucun inconvénient à l’utilisation.

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code-review-graph : un graphe de connaissance pour les gros repos

C’est l’outil le plus technique des trois, et le plus impressionnant sur les projets de taille moyenne à grande.

Le problème qu’il résout est simple à comprendre : lorsque Claude explore votre codebase pour répondre à une question, il doit lire des fichiers pour comprendre les dépendances entre modules. Sur un projet de 500 fichiers, c’est lent, coûteux, et souvent imprécis parce que Claude ne peut pas tout garder en tête.

code-review-graph construit un graphe de connaissance persistant de votre codebase en utilisant Tree-sitter (un outil qui analyse la syntaxe de votre code) et SQLite (pour stocker le graphe). Il expose ce graphe à Claude Code via le protocole MCP. Du coup, au lieu de lire des dizaines de fichiers pour comprendre comment votre AuthService interagit avec votre UserRepository, Claude interroge le graphe en une requête ciblée et charge seulement les fichiers réellement pertinents.

Les benchmarks réalisés sur six repos open-source réels par le créateur de l’outil donnent des résultats concluants : 6,8x moins de tokens en moyenne sur les code reviews, et jusqu’à 49x sur les tâches quotidiennes. Notez bien “jusqu’à”.

Ces chiffres viennent du créateur, donc un peu de recul s’impose. Les gains de 49x s’observeront sur des repos très larges avec beaucoup de fichiers interdépendants. Sur un projet de taille modeste, vous serez plus proche du 6 à 10x, ce qui reste très intéressant. Il n’y a pas de petites économies et celles-ci sont loin de l’être. D’autant qu’une fois en place, c’est transparent.

Donc si votre projet dépasse les centaines de fichiers, que Claude perd régulièrement du temps à comprendre les dépendances en début de session, intéressez-vous à cet outil très vite ! C’est probablement l’outil qui aura le plus d’impact parmi les trois. En revanche, si votre repo fait 30 fichiers, je pense que vous pouvez clairement vous en passer.

Le(s)quel(s) adopter ?

Ces trois outils ne s’excluent pas, mais ils n’ont pas le même rapport effort/impact selon votre profil :

• Caveman : il est utile dès le premier jour sur n’importe quel projet. Cinq minutes d’installation pour des économies immédiates.

• RTK est très utile dès que vos commandes shell renvoient des sorties volumineuses. Rentable particulièrement sur les projets avec de gros historiques Git ou de longues suites de tests. Installation rapide avec un impact visible dès la première session.

• code-review-graph : à réserver aux repos de taille moyenne à grande, il ne vaut pas le coup sur un petit projet. Si vous passez régulièrement du temps à attendre que Claude comprenne votre codebase en début de session, c’est le signe que cet outil peut changer vos journées de travail.

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C’est parti pour les économies !

Améliorer vos habitudes, configurer les réglages natifs combinés à deux ou trois de ces outils : les retours que j’ai croisés en préparant cette série pointent vers des économies totales de 70 à 90% selon la taille du projet et le type de travail.

Attention bien évidemment, ce n’est pas un chiffre garanti : les résultats vont dépendre de la manière dont vous travaillez, de la taille de vos repos, et de combien de ces optimisations vous adoptez vraiment. Mais même en prenant la moitié de ces gains, la facture quotidienne change de façon sensible, ça ne peut pas être pire !

Si vous avez testé un de ces outils et que vous avez des résultats à partager, répondez à cet email ou laissez un commentaire, je suis curieux. Et comme d’habitude, partagez cet article ou cette série avec les personnes de votre entourage qu’ils pourront aider et abonnez-vous si ce n’est déjà fait !

TL;DR

• La vue agents de Claude Code est disponible en research preview : gérez plusieurs sessions en parallèle depuis un seul écran.

• /goal transforme Claude Code en boucle autonome orientée objectif.

• GitHub Copilot modifie sa grille tarifaire : trois plans revisités et un nouveau Max à 100 $/mois.

• Zeta2.1, le modèle de prédiction d’édition de Zed, émet 3x moins de tokens et répond plus vite.

• OpenHuman : un assistant IA open-source avec mémoire persistante, 118 intégrations OAuth et compression de tokens native.

Avant de commencer…

Lorsque j’ai lancé CodeCodeCoders, j’avais pour vocation d’aider le plus de développeurs front-end possible dans leur quotidien, grâce à mon expérience de bientôt 10 ans : 2 articles par semaine, un technique le mardi, un autre plus orienté carrière le jeudi, ainsi qu’une veille de la semaine tous les vendredis. Soit 3 posts hebdomadaires.

Très rapidement, en lisant les stats de lecture des articles, j’ai compris qu’à l’ère de l’IA, les articles purement techniques ne vous intéressaient pas : parmi vous, il n’y a pas que des développeurs, il y a aussi des lecteurs issus d’autres professions qui veulent apprendre à appréhender et maîtriser les outils d’intelligence artificielle pour développer des sites, des apps, et bien plus. Apprendre le TypeScript ou React n’est plus une priorité aujourd’hui et je le conçois complètement. Donc comme vous avez pu vous en apercevoir, j’ai axé la totalité de mes posts sur l’IA et ses nouveautés, pour répondre le plus possible à vos attentes.

Bien que ce sujet soit généralisé, que tout le monde se l’approprie, on lit tout et son contraire d’une semaine à l’autre. Un jour on nous dit que les agents sont l’avenir, le lendemain sortent les skills, le surlendemain on découvre les MCP, la semaine d’après on nous dit qu’ils consomment trop de tokens… bref, tout va très vite, tout se mélange et des articles bancals, majoritairement écrits à l’aide ou par l’IA, sortent et se relaient.

En lançant CCC, j’ai voulu apporter ma pierre à l’édifice et écrire des articles de qualité, avec des techniques testées, issues de mon quotidien de développeur, loin des nouveaux (mauvais) standards qu’on peut lire sur LinkedIn ou ailleurs. Mais la qualité prend du temps et le rythme de 3 articles par semaine est devenu trop intense et risque de m’éloigner de mon objectif principal.

C’est pourquoi dans le but de continuer de vous proposer du contenu premium et qui sorte du lot, j’ai décidé qu’à partir de la semaine prochaine, un seul article à part entière sera publié chaque semaine, sans jour attribué, ainsi que la veille hebdo, toujours le vendredi. Un article en moins me permettra de m’y consacrer à 100%.

Pour finir, un grand merci à tous pour vos likes, commentaires, partages, messages directs, bref, votre intérêt pour ce que j’écris : cette semaine, la newsletter a passé la barre des 700 abonnés, ce qui est énorme pour un tout petit plus de 4 mois d’existence.

Fin de mon monologue, place à l’actu de la semaine !

Cette semaine, Claude Code a mangé l’essentiel de l’actualité. La vue agents, la commande /goal… Anthropic empile les fonctionnalités à un rythme qui laisse peu de temps pour souffler. Et surtout, l’entreprise américaine rattrape son “retard” sur la concurrence : on passe d’un outil de coding assisté à une plateforme d’orchestration d’agents. On n’est plus sur la même catégorie de produit. GitHub Copilot semble avoir senti le mouvement aussi : revoir sa grille tarifaire à J-15 du passage en usage-based billing, c’est rarement un signe de sérénité.

Article de la semaine

Comment réduire ses tokens Claude Code : les réglages natifs à activer (Partie 2)

La semaine dernière, on couvrait les habitudes à changer. Cette semaine, on entre dans la configuration.

Cinq réglages natifs à Claude Code, aucun outil externe à installer : choisir le bon modèle selon la tâche, contrôler la profondeur de réflexion avec /effort, abaisser le seuil de compaction automatique, activer le prompt caching d’une heure, et structurer un docs/design.md que Claude ira lire au bon moment plutôt qu’en permanence.

Combinés à la partie 1, ces réglages peuvent faire monter les économies de 60 à 80% sur une semaine classique.

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Claude Code

La vue agents est disponible en research preview

claude agents. C’est la commande qui ouvre le nouveau tableau de bord proposé par Claude Code. Toutes vos sessions sont en arrière-plan au même endroit : ce qui tourne, ce qui attend votre intervention et ce qui est terminé.

En pratique, c’est assez simple : lancez une tâche en arrière-plan avec claude --bg "...", gardez la main sur une session interactive et basculez entre les deux avec la flèche de gauche. Chaque ligne du tableau affiche un résumé généré par Haiku.

C’est disponible en research preview sur les plans Pro, Max, Team, Enterprise et API. Vous devrez avoir une version de Claude Code à jour puisque cette feature nécessite la v2.1.139 ou supérieure.

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/goal : Claude travaille jusqu’au résultat

Jusqu’ici, Claude s’arrêtait à la fin de chaque tour et vous rendait la main. Avec /goal, vous définissez un but et il boucle tout seul jusqu’à ce qu’elle soit satisfaite. Par exemple

/goal tous les tests dans le dossier test/auth doivent passer et être correctement lintés

Après chaque tour, Haiku évalue si la condition est remplie. Pas encore ? Claude repart pour un tour supplémentaire. Satisfaite ? L’objectif s’efface et vous récupérez le contrôle.

À combiner avec le mode auto (/automode, voir la doc officielle) pour des sessions vraiment sans interruption : ce mode approuve les appels d’outils et /goal gère les tours. Avec cette configuration, Claude travaille jusqu’au résultat sans vous demander confirmation à chaque étape.

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IA & outils

GitHub Copilot revoit sa grille tarifaire

Depuis l’annonce du passage en usage-based billing au 1er juin, les questions sur le quota ont fui. GitHub répond en retravaillant ses plans individuels.

La structure passe à deux niveaux d’usage inclus : les base credits (1:1 avec le prix du plan, immuables) et le flex allotment (variable, ajusté dans le temps selon l’économie des modèles). Au 1er juin, ça donne :

Les complétions de code et les suggestions d’édition restent illimitées sur les plans payants.

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OpenHuman : l’assistant IA open-source avec mémoire persistante

OpenHuman se positionne comme un concurrent open-source et privé à Claude Cowork, Hermes et consorts.

Les intégrations OAuth (Gmail, GitHub, Notion, Slack, Linear, Jira et 110+ autres) sont synchonisées toutes les 20 minutes dans un Memory Tree local stocké en SQLite. L’agent a le contexte de votre inbox, de vos repos, de vos docs et vos messages avant même que vous posiez une question. Le tout est aussi exporté dans un vault Obsidian, inspiré du workflow de Karpathy qu’on a pu aborder récemment.

Côté coût, un mécanisme de compression de tokens maison convertit le HTML en Markdown, raccourcit les URLs, filtre les caractères non-ASCII. Réduction annoncée : jusqu’à 80% sur les tokens d’entrée.

L’architecture mémoire mérite clairement un coup d’œil si vous cherchez un harness d’agent local open-source.

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Éditeurs

Zeta2.1 : l’IA de Zed émet 3x moins de tokens

On en a déjà parlé, Zeta est le modèle de prédiction d’édition de Zed, soit l’équivalent de Copilot next edit suggestions, mais open-weight et auto-hébergeable. Zeta2.1 apporte une refonte du format de prompt.

Les résultats sont sans appels selon Zed Industries : environ 90 tokens en sortie contre environ 270 pour Zeta2, latence P50 à 136 ms contre 189 ms, taux d’acceptation en hausse de 0,5%, taux de rejet explicite en baisse de 4,1%.

Si comme moi vous utilisez Zed, vous n’avez rien à faire : c’est désormais le modèle par défaut.

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Une semaine avare en nouveautés

Je suis un peu déçu de cette semaine. Anthropic et les nouveautés apportées à Claude Code ont fait à elle même la quasi intégralité des nouveautés intéressantes cette semaine.

Pour vous familiariser avec la vue agents, prenez dix minutes cette semaine pour tester claude --bg sur une tâche que vous laissez habituellement en attente.

Si cette veille vous a été utile, un like ou un partage à un collègue développeur (ou non), c’est ce qui permet de continuer. Et si vous avez testé la vue agents ou /goal, j’attends vos retours en commentaires.

À la semaine prochaine !