Par exemple, un truc qu'on peut estimer chiant, c'est aller chercher dans du code un endroit spécifique. Pour donner un exemple concret et récent, j'ai voulu comprendre pourquoi le cluster Openshift que j'ai installé hier sur AWS n'avait pas d'IP v6 en frontal sur son ELB.
La réponse est ici, l'ELB n'est pas crée en dual stack. J'ai mis 1 à 2h à piger en partant de l'outil en ligne de commande (et j'ai fait le saut de la CLI à "y a une API" à "ça doit utiliser un controlleur" par moi même). J'ai pas utilisé de LLM pour trouver ce bout de code, mais je suis sur que si j'avais eu le setup en place, ça aurait été sans doute plus vite.
Y a des gens qui aiment ça (clairement moi), et des gens qui trouvent ça sans doute chiant.
Lire du go, ça m'horripile un peu, j'aime pas. Essayer de trouver ou est la doc d'AWS avec l'inefficacité des moteurs de recherches en 2026, c'était pas terrible non plus. Donc même si j'aime, je vais classer ça dans "chiant".
Et si j'avais eu un llm sous la main, j'aurais sans doute tenté de demander "ou est le code qui crée l'ELB parmi tout les dépots", parce que grep, ça marche, mais c'est pas en cherchant sur 3 lettres que je vais avoir des supers résultats.
Et limiter l'usage des LLMs à "écrire du code", c'est se tromper sur ce qui est faisable, et sur ce que chacun aime ou trouve chiant.
D'ailleurs, c'est aussi ce que l'article dit. L'auteur écrit son code à la main, mais utilise Claude pour avoir une relecture de son code (c'est du pattern matching, donc ça colle pas mal). Il tente de corriger les bugs à la main, mais il lance aussi Claude à coté qui va parfois plus vite. Quand il fait écrire le code par l'IA, il va quand même le relire. Donc il y a trouve un intérêt.
Parfois, le truc chiant, c'est juste d'attendre la réponse de quelqu'un d'autre, et pour ça, un programme est pas mal.
Parfois, la partie chiante, c'est de se taper les merdes du web et le triste état des moteurs de recherches pour la doc, et je pense que pour le moment, les résultats des LLMs semblent mieux.
Parfois, la partie chiante, c'est d'avoir 0 tutorial et avoir un truc qui te ponds un exemple, ça semble pas mal (même si du peu d'experience que j'ai eu, il ne faut pas non plus trop en attendre).
J'aime coder, mais parfois, ça me saoule et si je pense que je vais rien apprendre, ç'est pas le fait d'aimer coder qui va me bloquer pour demander à faire un truc rapide. Exemple, j'ai commencé par demander à Gemini de faire ce script pendant une conférence (à la demande des orgas pour afficher le programme sur les portes). Il n'y a rien de magique, c'est juste une boucle qui affiche de l'HTML à partir de json, mais faire le CSS, ça me fatigue, faire ça quand il fait chaud et que j'ai autre chose à faire (en l'occurence, participer à la conf), ça me fatigue.
J'ai corrigé à la main pour faire évoluer le brouillon par rapport à ce que je voulais, mais l'angoisse de la page blanche, ç'est pas que pour les gens qui font des livres.
Et quitte à être un hérétique, je dirais même qu'avoir un modèle de langage spécialisé, moins large et moins coûteux mais capable d'indexer de façon efficace la doc des libs utilisés sur une base de code, ça serait pas mal. Et c'est dans le domaine du possible, Ariadne Conill a expliqué sur son compte mastodon comment elle a entraîné son propre modèle en 2 semaines sur du matos chez elle avec des logs IRCs. Je me souviens du temps ou pour compiler Openoffice, il fallait utiliser 5 machines en dual core pendant 12 à 24h (vers 2004), donc c'est pas totalement impossible d'imaginer ça par des projets upstream dans un futur pas trop distant.
[^] # Re: résumé
Posté par Misc (site web personnel) . En réponse au lien xfwl4 et l'utilisation des LLMs dans la réécriture en Rust du Window Manager de Xfce. Évalué à 4 (+1/-0).
Bah ça dépend de ce qu'on trouve chiant.
Par exemple, un truc qu'on peut estimer chiant, c'est aller chercher dans du code un endroit spécifique. Pour donner un exemple concret et récent, j'ai voulu comprendre pourquoi le cluster Openshift que j'ai installé hier sur AWS n'avait pas d'IP v6 en frontal sur son ELB.
La réponse est ici, l'ELB n'est pas crée en dual stack. J'ai mis 1 à 2h à piger en partant de l'outil en ligne de commande (et j'ai fait le saut de la CLI à "y a une API" à "ça doit utiliser un controlleur" par moi même). J'ai pas utilisé de LLM pour trouver ce bout de code, mais je suis sur que si j'avais eu le setup en place, ça aurait été sans doute plus vite.
Y a des gens qui aiment ça (clairement moi), et des gens qui trouvent ça sans doute chiant.
Lire du go, ça m'horripile un peu, j'aime pas. Essayer de trouver ou est la doc d'AWS avec l'inefficacité des moteurs de recherches en 2026, c'était pas terrible non plus. Donc même si j'aime, je vais classer ça dans "chiant".
Et si j'avais eu un llm sous la main, j'aurais sans doute tenté de demander "ou est le code qui crée l'ELB parmi tout les dépots", parce que grep, ça marche, mais c'est pas en cherchant sur 3 lettres que je vais avoir des supers résultats.
Et limiter l'usage des LLMs à "écrire du code", c'est se tromper sur ce qui est faisable, et sur ce que chacun aime ou trouve chiant.
D'ailleurs, c'est aussi ce que l'article dit. L'auteur écrit son code à la main, mais utilise Claude pour avoir une relecture de son code (c'est du pattern matching, donc ça colle pas mal). Il tente de corriger les bugs à la main, mais il lance aussi Claude à coté qui va parfois plus vite. Quand il fait écrire le code par l'IA, il va quand même le relire. Donc il y a trouve un intérêt.
Parfois, le truc chiant, c'est juste d'attendre la réponse de quelqu'un d'autre, et pour ça, un programme est pas mal.
Parfois, la partie chiante, c'est de se taper les merdes du web et le triste état des moteurs de recherches pour la doc, et je pense que pour le moment, les résultats des LLMs semblent mieux.
Parfois, la partie chiante, c'est d'avoir 0 tutorial et avoir un truc qui te ponds un exemple, ça semble pas mal (même si du peu d'experience que j'ai eu, il ne faut pas non plus trop en attendre).
J'aime coder, mais parfois, ça me saoule et si je pense que je vais rien apprendre, ç'est pas le fait d'aimer coder qui va me bloquer pour demander à faire un truc rapide. Exemple, j'ai commencé par demander à Gemini de faire ce script pendant une conférence (à la demande des orgas pour afficher le programme sur les portes). Il n'y a rien de magique, c'est juste une boucle qui affiche de l'HTML à partir de json, mais faire le CSS, ça me fatigue, faire ça quand il fait chaud et que j'ai autre chose à faire (en l'occurence, participer à la conf), ça me fatigue.
J'ai corrigé à la main pour faire évoluer le brouillon par rapport à ce que je voulais, mais l'angoisse de la page blanche, ç'est pas que pour les gens qui font des livres.
Et quitte à être un hérétique, je dirais même qu'avoir un modèle de langage spécialisé, moins large et moins coûteux mais capable d'indexer de façon efficace la doc des libs utilisés sur une base de code, ça serait pas mal. Et c'est dans le domaine du possible, Ariadne Conill a expliqué sur son compte mastodon comment elle a entraîné son propre modèle en 2 semaines sur du matos chez elle avec des logs IRCs. Je me souviens du temps ou pour compiler Openoffice, il fallait utiliser 5 machines en dual core pendant 12 à 24h (vers 2004), donc c'est pas totalement impossible d'imaginer ça par des projets upstream dans un futur pas trop distant.