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Brève d’une software developer - l’IA, ce tigre dans le moteur qui propulse et bouscule le développement agile
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Dans le développement agile, l'IA générative donne un coup d'accélérateur aux équipes de dév. Ce gain de vitesse n'est pas sans conséquence pour le reste des acteurs du cycle agile. Comme dans un moteur auquel on injecte un surplus de puissance, il faut s'assurer que le reste du système en tire bénéfice, sinon gare à la surchauffe, voire la casse.

CR Duck Conf: L'IA générative ne supprime pas les goulots d'étranglement du développement logiciel : elle les déplace. Spécification, feedback, adoption deviennent les nouveaux facteurs limitants. 5 apprentissages concrets pour adapter les pratiques d'architecture à l'ère agentic.

L’intelligence artificielle promet de transformer le développement logiciel. Mais que change-t-elle réellement lorsqu’elle s’applique à des systèmes existants, souvent complexes, imparfaits et hérités d’années d’évolution ?

Le vieux monde se meurt, le nouveau monde tarde à apparaître et dans ce clair-obscur surgissent les monstresCahiers de prison (1983) de Antonio GramsciAujourd’hui, dans le monde du développement logiciel, l’IA générative suscite de nombreux fantasmes. Le plus répandu est sans doute l’idée que coder ne servirait bientôt plus à rien, puisque l’IA

Les tests d'architecture sont un outil puissant pour automatiser la vérification des patterns d’architecture, des standards, de valider les choses qu’un linter ne peut pas aisément valider.

Lors d’une récente mission client, j’ai eu l’opportunité d’expérimenter une approche de développement que je n’avais encore jamais rencontrée : la Breakthrough Method for Agile Development (BMAD), combinée à l’usage d’agents IA spécialisés.
Qu’est ce qui pourrait ralentir la progression fulgurante de l’IA générative dans nos sociétés ?
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Personne n’a envie de se faire disrupter par l’IA. Familier de la technologie, nous surestimons la vitesse de sa diffusion organisationnelle et sociétale. Repenser les processus avant d’y intégrer efficacement l’IA. Et si le pouvoir politique s’en mêlait.
Détection d'anomalies visuelles automatique : faut-il apprendre du défaut ou de la normalité ?
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Comment bien choisir son modèle de détection d'anomalie visuelles ? La réponse dépend du coût de vos erreurs. Cet article compare deux approches sur un cas industriel, et guide votre choix selon vos contraintes opérationnelles.

L'Etat Plateforme s'évertue depuis 10 ans à rendre les services publics plus adaptés aux besoins des usagers. Et si les Model Context Protocol (MCP), technologie interconnectant des services avec les IA, étaient le chaînon manquant pour franchir une nouvelle étape ?

Vous êtes-vous déjà demandé combien consomment réellement vos projets intégrant de l’IA générative ? Et surtout, comment en réduire l’impact environnemental ?Ces questions ont été au cœur d’une série de conférences que nous avons animées dans plusieurs villes en France, que nous synthétisons dans cet article.