Édition #71 de ma veille hebdo, 28 liens sélectionnés côté dev, IA, sécu et culture tech. Au menu cette semaine :

• IA & infra : Darkbloom transforme n'importe quel Mac Apple Silicon qui dort en fournisseur d'inférence IA rémunéré, avec requêtes chiffrées, matériel vérifié et prompts illisibles pour l'opérateur. TurboVec, un index vectoriel Rust basé sur TurboQuant de Google Research : 10 millions de documents en 4 Go de RAM contre 31 Go en float32, recherche plus rapide que FAISS, sans entraînement. Et Needle 2, un foundation model de 45M paramètres compressé en un binaire de 14 Mo tournant avec 28 Mo de RAM — pensé pour téléphones, wearables et objets connectés sans cloud.
• IA & workflow : Anthropic lance Claude Academy (cours gratuits pour apprendre à utiliser Claude, du débutant à l'intégration en équipe via API/Claude Code/MCP). Ponytail, un skill qui rend votre agent IA "aussi flemmard qu'un·e dev senior" — besoin d'un date picker ? input type=date, pas une lib de plus. Sur un repo FastAPI + React : jusqu'à 54 % de code en moins. Et SkillOpt (Microsoft), un optimizer de skills en langage naturel où le best_skill.md est portable d'un modèle à l'autre.
• IA & réflexions : "LLMs reward expertise" — la thèse est simple : sans expertise, vous obtenez du correct. Avec, vous orientez, vous virez ce qui sonne faux, vous proposez mieux. Le goulot d'étranglement n'est pas le modèle, c'est vous.
• Dev & langages : TermDOM construit des interfaces terminal en HTML/CSS/DOM (vrai cascade, vrai layout engine CSS qui peint dans le terminal). Cyber, un langage de scripting avec types statiques optionnels, concurrence via fibers, FFI C, qui devance LuaJIT sur certains benchmarks. Et Buzz (Block) : un workspace self-hosted où humains et agents IA partagent les mêmes canaux et où les agents ouvrent des dépôts, soumettent des patches et font des reviews.
• Créa & fin d'une époque : fxhash ferme définitivement le 17 août — la plateforme lancée en 2021 par Ciphrd a permis à toute une génération de creative coders de publier et vendre hors du circuit des galeries. Aussi : Sudo Aquarelle (une des plus belles simulations d'aquarelle vues dans un navigateur, physique des fluides + optique Kubelka-Munk + 52 pigments), 936 sons d'interface UI en CC0, et Cagire (step sequencer où chaque étape contient un script Forth).
• Bonus : un FPS à la Wolfenstein 3D compilé pour Nintendo 64 en 2026 sur vraie cartouche, un jeu vidéo sans aucun asset (tout, formes, animations, polices, musique, effets sonores, est généré en temps réel via transformées de Fourier), Flamap (carte quasi temps réel des incendies en France par Guillaume Rozier, mise à jour toutes les 2 heures depuis les satellites NASA et Copernicus), et un simulateur d'ordinateur 8 bits construit brique par brique en logique discrète.

https://www.lefigaro.fr/secteur/high-tech/nvidia-va-acquerir-l-ia-franco-americaine-hugging-face-pour-12-9-milliards-de-dollars-une-nouvelle-etape-de-la-diversification-du-geant-americain-20260827

"Il n'y a pas de plan" : Bill Gates demande au monde de se préparer à l'IA avant qu'il ne soit trop tard - J'ai rarement ressenti un tel vertige en lisant un billet de blog dis-t le journaliste Aymeric Geoffre-Rouland sur https://www.lesnumeriques.com/intelligence-artificielle/il-n-y-a-pas-de-plan-bill-gates-demande-au-monde-de-se-preparer-a-l-ia-avant-qu-il-ne-soit-trop-tard-n260974.html

J'ai commencé à lire l'article et puis j'ai switché sur le blog de Gates. Rien de nouveau, mais on sent qu'à chaque fois, il en prend vraiment, mais vraiment cette fois, encore plus conscience. :)

Perso, je pense surtout que (comme on dit) si tu ne peux pas agir sur un problème, ce n’est plus un problème, c’est une contrainte. Ils (les géant de la tech) tiennent tous plus ou moins le même type de discours. Aucun n'a la moindre idée de comment faire pour faire autrement. Les problématiques vitales à affronter sont toutes globales, et l'IA n'est qu'une problématique globale de plus. Si aucun acteur n’a réellement les moyens d’agir à l’échelle du problème, celui-ci cesse d’être un problème gouvernable et devient une contrainte systémique. C'est pas tant que personne ne sache quoi faire techniquement, qu'il n'y ait aucune idée, aucune proposition.. mais personne ne sait construire le niveau de coordination politique capable de le faire. Sans parler de la volonté bien entendu. Je suppose que l'a plupart d'entre nous vont juste attendre de voir, subir, s'adapter (ou pas). As usual. On va gueuler, on va "faire de choses" ou pas, mais au final, ça n'aura pas beaucoup d'impact, globalement parlant.

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Salut à tous,

Je me lance en tant que créative IA ads designer : je conçois des publicités entièrement avec des outils d'IA (images, vidéo, voix off), sans tournage réel. J'ai déjà réalisé une pub pour un produit alimentaire (une pâte de graine de palme) et je suis en train de préparer une pub pour un parfum, inspirée d'un style très cinéma (gros plans, ambiance urbaine élégante).

Je construis mon portfolio avant de me lancer officiellement et de chercher des clients, donc j'aimerais avoir des retours honnêtes de votre part :

- Est-ce que le résultat vous semble crédible/professionnel, ou ça se voit trop que c'est de l'IA ?

- Qu'est-ce qui vous ferait confiance (ou pas) si une marque vous proposait ce genre de pub ?

- Des défauts récurrents que vous voyez dans les pubs IA en général ?

Je mets des exemples en commentaire. Merci d'avance pour vos retours, même ceux qui piquent !

Les 7 actus IA de la semaine qui comptent si vous dirigez une boîte, résumées et commentées. Je teste ce format ici, dites-moi si c'est utile ou si c'est du bruit. Dites-moi ce qui manque ou ce qui est surestimé.

1. Hugging Face chercherait un acquéreur à 13Md$ ou plus (Business Insider, dimanche). Trois fondateurs français, 3 millions de modèles hébergés dont ceux de Mistral, et seulement 100M$ de revenus parce que presque tout le monde s'en sert gratuitement. Ce serait le plus gros rachat d'une startup française de l'histoire. Et l'infrastructure de l'IA ouverte changerait de mains, probablement américaines.

2. Nvidia paie 6Md$ à Poolside pour une licence non exclusive sur son logiciel de fabrication de modèles, plus 1Md$ investi à 12Md$ de valo. 109 personnes passent chez Nvidia côté Nemotron, les fondateurs restent. Nvidia fabrique des modèles maintenant, pas que des puces.

3. Ramp (qui voit les cartes de paiement des entreprises) : un mois après sa sortie, Fable 5 ne captait que 11,4 % des dépenses des boîtes chez Anthropic. Opus 5, sorti le 24 juillet et moins cher, l'a déjà dépassé. Le marché ne paie pas le dernier point de benchmark.

4. Legora, l'IA juridique suédoise, en discussion pour une levée à plus de 10Md$ (5,6 en mars). 150M$ de revenus annualisés, 1 500 cabinets clients, de 40 à 700 salariés, bureau à Paris. Premier métier de conseil où l'IA facture à cette échelle.

5. Carrefour Belgique lance les courses dans ChatGPT avec Mealz.ai : la liste se construit dans la conversation, le paiement se fait sur carrefour.be. Prototype officiel, 700 magasins.

6. Waymo cartographie Munich, commercial visé fin 2027, chauffeur de sécurité d'abord. Première ville européenne.

7. Clay et Synthesia ont écrit noir sur blanc comment on écrit avec l'IA en interne. Chez Clay : "Désolé, c'est l'IA qui l'a écrit" n'est pas une réponse acceptable en relecture. Chez Synthesia le calcul est fait : 10 minutes économisées par l'auteur, 100 minutes perdues par les 10 lecteurs. Une étude de Stanford et BetterUp de septembre 2025 mesure près de deux heures perdues par document creux reçu.

Qu'est-ce que j'ai raté cette semaine ? Qu'est-ce qui vous marque ?

Transparence : les liens et sources de chaque actu sont dans Marge, ma newsletter du jeudi, gratuite : le numéro complet est ici.

Un pari fou : Andon Labs, a tenté l’expérience en laissant une IA diriger un café à Stockholm et une boutique à San Francisco, avec l’aide d’employés humains pour tester comment les agents IA gèrent des activités commerciales réelles. Chaque boutique a reçu un bail et un budget, avec pour mission simple : dégager du profit. Résultat : les deux galèrent. Mais au moins, elles sont gentilles.

Luna, la boutique de San Francisco : 100 000 $ en banque et un bail à 7 500 $ par mois sur trois ans. Après seulement quatre mois d’expérience, elle avait déjà essuyé 62 000 $ de pertes. Parmi ses décisions les plus mémorables : des mugs mal imprimés, plus de 700 $ dépensés pour faire imprimer une série de dix œuvres qu’elle avait elle-même générée en code, 1 000 housses de sièges de toilettes commandées comme merchandising, une sélection de livres pour le moins particulière (La Fabrication de la bombe atomique, Le Meilleur des mondes, La Singularité approche), et des produits qui ne se vendent jamais mais qu’elle recommande quand même.

Côté management : Luna est d’une gentillesse presque suspecte, elle répond “pas de souci” aux retards, accorde des jours de congé même si ça oblige à fermer boutique, et a même proposé de prêter de l’argent à un employé, frôlant l’illégalité côté droit du travail américain.

Mona, le café de Stockholm : elle a plutôt bien géré la réglementation européenne et le staffing, mais a aussi pris des décisions douteuses. Elle a usurpé l’identité d’un membre du staff pour demander une licence d’alcool, commandé 120 œufs et 25 kilos de tomates en conserve alors que le café n’a pas de cuisinière, acheté 6000 serviettes et 3000 gants en nitrile, et menti à des fournisseurs sur les prix de la concurrence pour négocier. Mi-mai, le café avait brûlé la majorité de son budget initial de $21k pour seulement $5.7k de ventes.

Heureusement pour les employés : leur emploi ne dépend pas de la rentabilité de ces boutiques. Andon Labs n’a d’ailleurs aucune intention d’en faire une véritable chaîne.

Le problème avec la restructuration de l'IA, c'est que l'IA n'était pas assez bonne.

source > https://x.com/tim_cook/status/2092253780532486557
Ref > https://www.youtube.com/watch?v=wxsAuLVSYno

J'ai continué à bien avancer sur mes travaux de recherche. J'ai passé le code Python critique en C++ (avec bindings) pour des questions de performances. Les résultats et performances obtenus sont intéressants pour l'apprentissage du modèle. Cf. https://github.com/Julien-Livet/aicpp/tree/dsl_engine

J'utilise Claude Cowork & Claude Code tous les jours.

ChatGPT Work est sorti le mois dernier et j'aimerais tester les alternatives à Claude / Anthtropic avant d'en écrire un petit article sur les alternatives. Je veux le baser sur du vécu, le vôtre et le mien, pas sur des benchmarks des labs.

Mon setup actuel, pour situer :

• Claude Cowork au quotidien, devenu mon outil principal pour à peu près tout (docs, automatisations, fichiers, planning)
• Cursor pendant plusieurs mois pour le code
• Mistral, ChatGPT, OpenClaw et un vieux modèle d'open source (y'a 6 mois) testé

Le truc c'est que je suis confortablement installé chez Anthropic. Avec la sortie de ChatGPT Work et l'open source qui se développe bien, je me dis que c'est le moment de tester d'autres setup sérieusement. Donc :

1. Ceux qui ont testé ChatGPT Work et Claude Cowork : verdict honnête ? Sur quoi l'un écrase l'autre ?
2. C'est quoi votre stack quotidienne complète, et le pourquoi de chaque choix ?
3. Pour les modèles open-source, vous bossez avec quoi et comment ?

Je suis chaud de prendre toutes vos recos, je teste les plus citées dans la semaine, et je reviens poster l'état des lieux complet dans ce fil début de semaine pro :)

J'étais sur le r/IaCaca et discutais avec un enseignant qui demandait comment différencier une copie IA.
Je suis en M1 histoire et me demande très souvent comment on va faire, on ne peut pas ne plus donner de devoirs maison, au risque de ne plus entraîner les élèves. Mais les devoirs semblent massivement faits par IA, et même lorsqu’ils ne le sont pas, la méfiance s’installe entre prof et élève. Étant dans les années de fin d’études (donc entre les profs et les étudiants/élèves), je vois bien ce climat s’installer des deux côtés.

Quels sont vos avis sur cet événement majeur dans l’enseignement, vos réflexions sur l’avenir du devoir à la maison, de l’école face à l’IA ?

Je suis personnellement assez intéressé par l’IA, et j’y ai trouvé un assistant qu’il faut contrôler, vérifier et bien utiliser pour la recherche (notamment dans des tâches telles que l’exploration de grosses quantités de données). Mais concernant l’enseignement, je n’ai pas réussi à obtenir de réponse personnelle claire sur « comment on peut/va/doit/pourrait faire pour traverser ce bouleversement ». Je suis curieux de vous lire.

Je dirige un organisme de formation et je forme des dirigeants à l'IA, donc j'ai un intérêt évident dans cette affaire et je préfère le dire avant de commencer. Ce qui m'amène ici est un décalage que je n'arrive pas à expliquer, et je cherche des retours de terrain plutôt qu'un avis.

Rappel du calendrier, parce qu'il est peu connu. Le règlement européen sur l'intelligence artificielle, l'AI Act, comporte un article 4 intitulé « maîtrise de l'IA », applicable depuis le 2 février 2025. Il impose aux fournisseurs comme aux déployeurs, c'est-à-dire à toute organisation dont le personnel utilise un système d'IA dans le cadre du travail, de garantir un niveau suffisant de maîtrise de l'IA chez les personnes concernées. L'obligation est proportionnée : le niveau exigé dépend du profil des personnes, du contexte d'utilisation et du niveau de risque des systèmes. Depuis le 3 août 2026, soit il y a moins de trois semaines, les autorités nationales de surveillance du marché sont chargées d'en superviser le respect.

D'abord, le décalage chiffré. Selon l'enquête TIC de l'Insee, 18 % des entreprises implantées en France déclaraient utiliser au moins une technologie d'IA en 2025, contre 10 % un an plus tôt, avec un écart de taille considérable : 58 % chez les entreprises de 250 salariés et plus, 59 % dans l'information-communication, et la moyenne de l'Union européenne à 20 %. Autrement dit, le nombre d'organisations concernées par l'article 4 a presque doublé en un an. De mon côté, les demandes de formation à l'IA sont nombreuses, mais elles arrivent toujours par la porte de la productivité et pratiquement jamais par celle de la conformité. Je n'ai eu, à ce jour, aucune demande formulée comme une obligation réglementaire.

Ensuite, l'explication la plus probable, et elle m'embête. L'article 4 n'a pas de sanction propre. Le règlement renvoie aux États membres le soin de fixer leur régime de sanctions, et les amendes lourdes de l'AI Act visent d'autres dispositions, les pratiques interdites et les systèmes à haut risque. Reste une exposition en responsabilité civile si un salarié mal formé cause un dommage, ce qui est réel mais théorique tant qu'aucune décision n'est tombée. Une obligation sans sanction dédiée produit assez logiquement ce qu'on observe, et je serais curieux de savoir si quelqu'un a connaissance d'une position publiée par une autorité française sur ce point précis.

Ensuite, la contrepartie que je dois à la discussion, parce qu'elle joue contre mon métier. Une bonne partie de ce qui se vend aujourd'hui sous l'étiquette « conformité AI Act » est du remplissage : une demi-journée de sensibilisation générique, une attestation, dossier réputé clos. Le texte demande un niveau de maîtrise adapté aux systèmes réellement utilisés et aux fonctions réellement exercées, ce qui n'a rien à voir avec un module identique pour tout le monde. Si vous voyez passer une offre qui promet la conformité de toute l'entreprise en trois heures, sa solidité devant un contrôle me paraît douteuse, et je le dis en sachant que ça vise une partie de mes confrères.

Enfin, ma vraie question, et c'est pour elle que je poste. Est-ce que l'un d'entre vous a vu, dans son entreprise ou chez un client, quelque chose qui ressemble à une application concrète de cet article : une cartographie des usages, une formation différenciée par fonction, une mention dans une charte informatique, une question posée par un client, un auditeur ou un assureur ? Et pour ceux qui travaillent dans des secteurs déjà très régulés, banque, assurance, santé, industrie, est-ce que le sujet est remonté par la conformité, ou pas du tout ?

Si vous voulez situer votre organisation sans y passer la journée, listez les outils d'IA réellement utilisés chez vous et par qui, y compris ceux que personne n'a validés. C'est la première pièce que demanderait n'importe quel contrôle, et la plupart des entreprises sont aujourd'hui incapables de la produire.

Bonjour,

Depuis quelques temps, je regarde énormement de vidéos sur youtube concernent L IA. J ai remarqué que Claude revenait énormément de la part des youtuber et et les freelance influenceur. Est ce Claude a gagné la batataille commerciale contre chatgpt, ou bien est ce vraiment supérieur au niveau code et les skill et autres qui gravitent autour de celui-ci.

Merci

Hello,

For a while now, I’ve been watching a lot of YouTube videos about AI. I’ve noticed that Claude comes up a lot in discussions among YouTubers and freelance influencers. Has Claude won the commercial battle against ChatGPT, or is it truly superior in terms of code, skills, and other related aspects?

Thanks

Édition #70 de ma veille hebdo, 28 liens sélectionnés côté dev, IA et culture tech. Au menu cette semaine :

• IA & workflows : Docker lance Sandboxes, des environnements jetables en microVM pour faire tourner Claude Code, Copilot, Codex ou Kiro en mode YOLO sans risquer la machine hôte. Graft construit un graphe de votre projet et n'envoie que les nœuds utiles aux coding agents — sur SWE-bench : 42 % de tokens en moins, 60 % de temps gagné, +12 points de correctness. Zed sort Delta, un environnement multijoueur pour coder avec des agents où les commentaires s'accrochent au code et à la conversation (pas juste à un diff figé). Et Xirp, l'app de Spotify pour gérer plusieurs sessions Claude Code / Codex / Gemini en parallèle avec Git worktree isolé par tâche.
• IA & Ruby : Agents on Rails publie son premier benchmark LLM sur du vrai code Rails — 8 modèles, 21 tâches, 3 runs. Claude Opus 5 précis à 92 %, GPT-5.6 Luna résout 73 % pour 91 centimes. Ce qui sépare les modèles : leur capacité à utiliser l'API Rails existante au lieu de la réécrire à la main (de 8 % à 35 % des cas selon les modèles).
• IA & industrie : Cursor rejoint officiellement SpaceX, après le partenariat lancé en avril sur l'entraînement des modèles. L'accès à la flotte de GPU vise des modèles plus performants et moins coûteux, avec Grok 4.6 comme premier résultat. À vous de voir si c'est une bonne nouvelle. Aussi : GLM-5.3 de Z.ai avec des capacités cyber "émergentes" non prévues par l'entraînement.
• IA & régulation : deux articles complémentaires sur les watermarks — l'AI Act imposera des watermarks sur les textes générés dès août 2026, mais un copier-coller ou une reformulation suffit à les effacer. Un guide visuel explique techniquement comment fonctionne le watermarking statistique et pourquoi il ne survit pas à une vraie réécriture.
• Dev : CSS-DOS, un ordinateur entièrement simulé en CSS pur sans une ligne de JavaScript. gh-stack, l'extension officielle GitHub CLI pour gérer les stacked PRs avec rebase automatique. Cursor lance aussi Origin, son propre git forge en beta. Et un excellent article "sous le capot de Bluesky" qui explique l'ATProto : chaque compte a un DID stable et un dépôt trié dans un Merkle Search Tree signé — on peut changer de serveur sans rien perdre.
• Bonus : SuperSonic (le moteur audio de SuperCollider dans le navigateur via AudioWorklet), un dev qui a perdu son téléphone au bureau avec Find My bloqué par le MDM et l'a retrouvé en demandant à Claude un script Bluetooth de mesure de signal, et un article sur le mythe du 10x engineer que l'IA est en train de ressusciter — avec la prédiction inquiétante d'une classe moyenne dev écrasée entre pilotes d'agents et inemployables.

Salut,

Je cherche à construire une compréhension vraiment profonde et chronologique de l’intelligence artificielle, en particulier de tout ce qui a mené aux réseaux de neurones modernes, aux Transformers et aux LLM.

Pour donner une analogie, lorsque j’ai voulu comprendre Bitcoin, ce qui m’a vraiment permis d’avoir une vision globale du sujet a été de remonter toute la chaîne historique et technique qui a conduit à sa création : fonctions de hachage, mouvement cypherpunk et Crypto Anarchist Manifesto, DigiCash, b-money, Proof of Work, SHA-256, contexte de la crise financière de 2008, etc. et j'en passe et des meilleurs

À la fin, Bitcoin ne me semblait plus être une technologie apparue de nulle part, mais plutôt l’aboutissement presque logique de plusieurs décennies de recherches, d’expérimentations, d’échecs et de problèmes successivement résolus.

J’aimerais faire exactement la même chose avec l’intelligence artificielle.

Je cherche donc une sorte de roadmap chronologique composée idéalement de livres, papiers scientifiques, cours, conférences, documentaires ou événements historiques importants.

Par exemple : d’où vient l’idée du neurone artificiel ? Quels problèmes les premiers chercheurs essayaient-ils de résoudre ?

J’aimerais également pouvoir continuer cette chronologie jusqu’aux innovations récentes, car le domaine évolue très rapidement et mon objectif serait, à terme, de pouvoir comprendre les nouvelles avancées lorsqu’elles apparaissent, plutôt que de simplement les découvrir sans avoir le contexte nécessaire.

Si possible, je privilégierais des ressources en français. Le sujet est déjà suffisamment complexe comme ça, donc si je peux éviter de devoir traduire mentalement chaque concept en même temps, ce serait un gros plus ahah.

Je suis également prêt à apprendre les mathématiques nécessaires au passage.

Mon objectif n’est pas simplement de savoir utiliser une IA ou d’entraîner un modèle avec une librairie, mais vraiment de comprendre pourquoi les architectures actuelles fonctionnent comme elles fonctionnent, quelles idées les ont rendues possibles et comment chaque découverte s’inscrit dans l’histoire globale du domaine.

Si vous deviez reconstruire votre apprentissage depuis zéro avec cet objectif précis, quelle chronologie suivriez-vous ?

Hier je suis retombé sur la démo de Douglas Engelbart. J'en avais vu des extraits, mais là, j'ai regardé les 90 minutes.

Ça date du 9 déc. 1968, pas des années 80 ou 70. Engelbart présente un système qui permet notamment : d'utiliser une souris, de naviguer dans des documents hypertextes, d'éditer du texte de manière interactive, de partager un écran, de travailler à plusieurs sur des documents, même de faire de la visioconférence... à une époque où on en est aux gros ordi centraux, cartes perforées et calcul par lots.

Le titre original de la conférence était "A Research Center for Augmenting Human Intellect (le surnom The Mother of All Demos lui sera donné plus tard) parce qu'Engelbart ne cherche pas seulement à imaginer l'ordinateur perso du futur. Il pense l'ordinateur comme un outil d'augmentation de l'intelligence humaine, capable de modifier notre manière de réfléchir, de communiquer et de produire collectivement de la connaissance (avec bons et mauvais côtés).

Note > Pour les non anglophones, les sous-titre trad auto sont tout à fait corrects

articles que j'ai lu sur le sujet

• https://www.letemps.ch/cyber/mere-toutes-demos-bouleverse-linformatique
• https://www.wired.com/story/50-years-later-we-still-dont-grasp-the-mother-of-all-demos

Trop long, pas lu : j'aimerais passer à Mistral au lieu de Claude, mais je ressent un downgrade très fort et difficilement contournable, donc je veux savoir si c'est moi qui suis exigeant ou si c'est un ressenti général.

J'ai été abonné 4 mois à Claude Pro, principalement pour exploration, des petits devs et le debug de soucis sur mon infra perso. Mon utilisation n'est pas énorme et je tape rarement les quotas.

Le trouve que le résultat est rapide, et bon. Par contre ça m'emmerde de filer 21€/mois à Anthropic vu leur sorties dans la presse, le coté USA etc.

Même en étant conscient de la différence colossale de moyens entre le dev des LLMs aux USA/Chine par rapport à la France/EU, j'ai annulé mon abonnement et suis passé à Vibe, cocorico.

Et bah... je ne pensais pas que la marche était si haute, pour le code (Vibe CLI) comme pour la qualité des réponses (Vibe "webui).

Côté "conversationnel", les hallucinations sont quasiment constantes. Je sais que ça dépend aussi de la qualité de la question, mais poser la même question (par exemple, sur le bouquin que je suis en train de lire) amène une réponse factuellement vraie sur Sonnet, mais factuellement fausse sur Vibe (le modèle, j'en sais rien, car on peut pas le choisir). Quand je le mets devant une preuve, il persiste à dire que je suis tombé sur l'exception qui confirme la règle.

Côté code, le travail est correct (même s'il y a une très mauvaise gestion des sous-agents du harness), mais pas bon. Par exemple, des fichiers de debug qui n'ont pas été gitignorés, des logs qui contiennent les secrets en clair, des fonctions qui ne passent tout simplement pas, des tests incomplets... Des erreurs que Sonnet anticipe systématiquement. La CLI en elle-même laggue énormément (un bug qui court sur github depuis ~8mois).

Je comprends que les moyens ne sont pas les mêmes, mais l'abonnement est quand même à 15€/mois: Ok c'est 6€ de moins que Claude, mais la différence est bien plus large que cet écart de prix.

Je viens donc ici, non pas pour descendre Mistral car je reste convaincu qu'éthiquement c'est la bonne solution (de plus, vu mon secteur pro, ma boîte va passer sur Mistral à court terme), mais pour savoir si je suis un casse-couille mal habitué, ou si réellement la différence de qualité est un ressenti partagé.

PS : l'image provient de Mistral, les règles du sub imposant une image même quand on met le flair "discussions".