Programmer avec l'IA : Créer des Apps en 5 min, mon avis.
Sans écrire 1 ligne de code
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Voici le sommaire de la semaine :
💼 Programmer avec l’IA : bullshit or not bullshit ?
🗞️ 3 actus importantes : Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.5, OpenAI, débat sur l’open source
🔎 Zoom sur Deep Research
⏳ Temps de lecture : 10 min
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💼 Programmer devient accessible à tous avec l’IA
Pendant longtemps, la création d'une application web était réservée aux développeurs. Choisir une stack technique, coder, débugger... Un processus qui pouvait prendre des semaines, voire des mois. Mais tout cela est en train de changer avec l'essor des outils d'IA générative capables de transformer de simples instructions textuelles en applications web fonctionnelles.
Alors je vous arrête tout de suite, l’IA ne va pas tout faire, mais on va le voir, elle permet de dépasser des barrières qui était auparavant insurmontable !
Un exemple avec un simple prompt :
Créez une landing page d'un saas extrêmement bien conçu. avec tous les composants requis
Est-ce qu’il y a un intérêt ? est-ce que ça aide à construire des apps, se lancer, mettre les mains dans le cambouis ?
Il suffit de jeter un oeil aux retours d’expériences des utilisateurs
Voici encore un autre exemple avec la création d’une app Mac Donalds :
Les modèles d’IA sont très bons en programmation, et deviennent meilleurs
Il y a plusieurs semaines, j’ai partagé l’annonce de Sam Altman sur LinkedIn qui partage que l’IA va prochainement devenir le meilleur développeur au monde. Pour ceux qui veulent revoir la vidéo, elle est ici.
Voici l’évolution de performance des modèles IA en programmation :
1ᵉʳ modèle de raisonnement = top 1 000 000 développeurs
o1 (sept. 2024) = 9 800ème
o3 (janvier 2025) = 175ème
Dernier modèle interne = 50ème développeurs
Ce n’est qu’une question de temps avant l’IA soit le meilleur programmeur au monde.
Le dernier modèle de Claude 3.7 montre encore une avancée significative sur le benchmark mesurant la puissance des modèles en programmation :
Les modèles continuent d’être plus performants en programmation et les couches applicatives que l’on va creuser maintenant, ne font qu’en profiter.
🚨 Certaines critiques peuvent être le fait que les modèles sont comparés théoriquement sur des exercies sans être plongé dans la réalité complexe du développement entreprise.
→ OpenAI a lancé SWE-Lancer pour tester les modèles sur des missions freelances de la correction de bugs jusqu'à la prise de décisions managériales.
Avec une corrélation directe entre performance technique et rémunération réelle, les modèles vont continuer de se faire une place par rapport à des développeurs humains.
Contre toute attente, les IA surpassent leurs performances en codage pur dans les tâches de management
Pour en savoir plus : SWE Lancer
De l'idée au produit en quelques minutes
Des solutions comme Bolt, Lovable ou v0 permettent aujourd'hui de générer des sites web interactifs et des applications sans écrire une seule ligne de code.
Le fonctionnement est simple :
l'utilisateur fournit une description de son projet en langage naturel
l'IA génère automatiquement l'architecture de l'application
Il est possible d’éditer le code ou le déployer instantanément.
Pour cartographier le marché, les outils mentionnés plus haut sont des outils qui permettent de passer du texte à l’application, un similaire à des solutions comme SquareSpace ou Hostinger où l’on peut créer des sites statiques depuis un texte avec l’IA.
🔍 Exemple concret : Cet utilisateur parle d’un design sur Figma et l’importe sur v0 comme point de départ. En quelques secondes, l’IA va créer l'interface.
Aller plus loin avec un copilot IA dans son IDE
Si les outils de génération de sites web sont révolutionnaires, les devs peuvent également profiter d'IA plus avancées directement dans leur environnement de développement (IDE).
Cursor est justement un IDE boosté à l'IA. Actuellement, l'application a la croissance la plus rapide avec un chiffre d'affaires récurrent de 100 millions de dollars par an.
Il permet aux développeurs d'obtenir des suggestions de code en temps réel, d'optimiser leur syntaxe et même de débugger plus efficacement.
J’ai fait une vidéo dédiée sur l’outil sur ma chaine YouTube.
Ce type d'outil améliore non seulement la productivité, mais également la qualité du code produit, en limitant les erreurs et en proposant des alternatives intelligentes.
Un exemple d’utilisation de Cursor qui utilise même la fonction de recherche_web pour mettre à jour un framework.
Avantages & limites : dans quoi on s’embarque ?
Comme vous pouvez le voir, les avantages de la programmation assistée par IA sont nombreux :
Plus besoin de maîtriser les langages de programmation.
Un projet qui prenait des semaines peut être réalisé en quelques heures.
Les outils permettent d'exporter le code pour des modifications avancées.
Le coût est réduit, en lien avec le besoin en ressources de développement.
Mais, ces outils cachent aussi parfois des limites et frustrations qu’il est important d’anticiper. Si ces outils facilitent la création, ils ne sont pas sans limites dont :
des difficultés d’intégration (paiements, bases de données, authentifications…) peut être complexe
→ À l’avenir, les outils pourraient proposer des intégrations en un clic avec les services les plus utilisés, réduisant ainsi le besoin d’API et de configurations techniques.
des problèmes de débugage, car certaines erreurs persistent et peuvent entraîner une boucle infinie de corrections.
un manque de contrôle, les modifications profondes nécessitent toujours des compétences en développement. Ces outils ne remplacent pas les développeurs.
→ Les outils actuels imposent souvent un design par défaut avec peu de flexibilité.
Je pense que des outils vont émerger pour offrir un contrôle plus fin, permettant aux utilisateurs de modifier l’interface avec la précision d’un outil comme Figma, avant de convertir ces ajustements en code. (voir la vidéo avec v0 plus haut).
Il y a auss un autre problème dont je n’ai pas parlé : la clarification des prix.
La plupart des outils ont un modèle de tarification basé sur l’usage (tokens ou crédits). Et c’est difficile pour les utilisateurs d’anticiper la consommation réelle.
L’avenir ?
Une question clé est de savoir si ces outils resteront indépendants ou s’intégreront dans des plateformes existantes.
Des acteurs comme Replit (avec Replit Agent) montrent déjà comment l’intégration de ces fonctionnalités dans un écosystème plus large peut simplifier le processus (authentification, bases de données, etc.).
Figma creuse le sujet pour transformer un design en site web interactif, et les outils d’IA pour développeurs pourraient proposer des interfaces plus accessibles. On l’a vu avec v0.
Les grands acteurs de l’IA (OpenAI, Anthropic) pourraient également entrer dans ce marché, en ajoutant des interfaces pour générer et déployer des applications → c’est le cas de Claude Code
La programmation de demain ?
L'intégration du mode vocal dans les assistants IA de programmation marque une évolution majeure. Andrej Karpathy, un des créateurs d’OpenAI, partageait son utilisation du mode vocal pour guider l’IA :
L’IA serait alors un véritable collègue de travail capable d’interagir avec l’environnement de travail en direct, d’analyser le contexte global d’un projet et d’assister les développeurs avec précision, sans qu’ils aient à toucher le clavier.
Cette transformation redéfinit les méthodes de travail et ouvre la voie à une programmation plus fluide, proactive et intuitive.
Concrètement, un développeur pourra verbaliser une demande et voir l’IA interpréter, ajuster ou proposer du code en conséquence, en tenant compte du contexte du projet.
L’avantage ? accélérer accélère les itérations et réduire les interruptions liées aux recherches ou aux corrections manuelles.
En bref, comment tirer parti de ces outils ?
Si vous souhaitez tester ces solutions, voici quelques conseils :
Commencez simple : un site vitrine ou une application basique pour apprivoiser l'outil.
Expérimentez plusieurs outils : Bolt et Lovable sont parfaits pour générer rapidement des applications, et Cursor est plus adapté à des personnes avec une base technique plus avancé.
Optimisez votre prompt : plus votre description est précise, plus le résultat sera pertinent.
Testez et ajustez : utilisez ces outils comme un point de départ et affinez ensuite selon vos besoins.
🗞️ 3 actus importantes
Anthropic dévoile Claude 3.7 Sonnet et Claude Code : un nouveau bond en avant
Anthropic annonce Claude 3.7 Sonnet, son modèle d’IA le plus avancé à ce jour, intégrant un raisonnement hybride capable d’alterner entre réponses instantanées et réflexion approfondie. Cette flexibilité améliore les performances en mathématiques, en physique et en développement logiciel.
Les premiers retours sont très positifs, voici une comparaison des benchmarks :
Anthropic annonce également Claude Code, un outil en ligne de commande permettant aux développeurs de déléguer des tâches complexes directement à Claude. En phase de test, Claude Code peut lire, modifier et tester du code, interagir avec GitHub et exécuter des commandes, réduisant drastiquement le temps de développement.
Ce qu'il faut retenir : Avec Claude 3.7 Sonnet, Anthropic poursuit sa stratégie d’IA raisonnée et intégrée, tout en renforçant son positionnement dans le développement logiciel. L’arrivée de Claude Code pourrait marquer un tournant dans l’automatisation en programmation.
OpenAI dévoile GPT-4.5, un modèle plus intelligent et plus naturel en conversation
OpenAI annonce GPT-4.5, son modèle le plus avancé à ce jour, axé sur un apprentissage non supervisé à grande échelle. Ce modèle améliore significativement la reconnaissance des motifs, la compréhension du monde et la fluidité des interactions.
Les avancées majeures de GPT-4.5 :
✅ Réduction des hallucinations grâce à une meilleure précision des connaissances
✅ Amélioration de l’intelligence émotionnelle ("EQ"), rendant les réponses plus intuitives et engageantes
✅ Performances accrues sur les tâches de rédaction, de programmation et de résolution de problèmes
✅ Disponible pour les abonnés ChatGPT Pro, avec une extension progressive à d’autres plan ensuite …
Contrairement aux modèles focalisés sur le raisonnement logique, GPT-4.5 mise sur l’apprentissage à grande échelle pour affiner sa compréhension du monde et offrir des conversations plus naturelles. OpenAI le teste encore pour mieux cerner son potentiel et ses limites, notamment en API, où il pourrait se révéler utile pour des applications nécessitant créativité et planification avancée.
Deep Research d'OpenAI désormais accessible aux abonnés payants
OpenAI déploie progressivement sa nouvelle fonctionnalité Deep Research pour les utilisateurs payants de ChatGPT, dont les plans Plus. Je parle de cette nouvelle capacité agentique plus bas qui permet d'effectuer des recherches complexes en plusieurs étapes sur le web, analysant et synthétisant des centaines de sources pour produire des rapports approfondis.
Cette avancée s’inscrit dans la stratégie d'OpenAI pour développer des agents IA capables d'effectuer du travail autonome, marquant une nouvelle étape vers l’AGI.
Pour l’instant, le quota de Deep Research sur le plan à 20$/mois est de 10 utilisations par mois…. Très limité encore. Il y a d’autres apossibilités dans la section suivante dont je parle.
DeepSeek relance le débat sur l’open-source en IA
DeepSeek, qui a secoué le marché avec son modèle R1, a publié son code détaillant les bases de son LLM orienté raisonnement. Une initiative rare qui vise à permettre aux développeurs d’exploiter ces techniques avancées pour leurs propres modèles.
Par ailleurs, l’Open Source Initiative (OSI) a dévoilé une définition stricte de l’open-source en IA, exigeant l’accès aux données d’entraînement, au code et aux paramètres des modèles. Cette approche entre en conflit avec des acteurs comme Meta, qui limite l’accès aux données de Llama sous prétexte de sécurité et de compétitivité. Cette nouvelle norme pourrait accentuer la pression sur les entreprises revendiquant une approche ouverte, sans en respecter pleinement les principes.
👉 Source Reuters / Source The Verge
🔎 Zoom sur Deep Research
Quasiment tous les modèles d’IA ont maintenant la fonctionnalité Deep Research.
J’ai fait une newsletter dédiée sur le sujet pour partager à quel point c’est une fonctionnalité utile quand on veut faire une recherche avancée. J’avais mis en avant des solutions open-source, mais depuis on retrouve beaucoup d’alternatives gratuites directement sur les modèles.
J’ai creusé le sujet sur 4 solutions que l’on voit ci-dessous, avec la différence que les solutions gratuites (à gauche) sont souvent autonomes. Alors que Gemini et OpenAI valide la structure définie par le modèle (validation humaine) avant de faire les recherches.
Pour mieux comprendre le fonctionnement de ces agents IA de recherche, voici un petit schéma où l’on distingue la différence entre une recherche classique et une recherche avancée : elle réside dans la réflexion sur l’étape de recherche. Ces itérations vont permettre d’améliorer la qualité de la réponse.
En utilisant les fonctionnalités au sein des modèles, on ne peut malheureusement rien personnaliser :
pas de choix du modèle de raisonnement
pas de choix d’une validation humaine et si oui, à quelles étapes ?
pas de choix du nombre de requêtes et de recherches
pas de choix du moteur de recherche utilisé
pas de choix du nombre d’itérations
pas de choix de la structure de format de sortie
Tout ça pour dire que si vous générez des rapports sur un format spécifique en masse, alors l’automatisation se fera à travers les modèles open-source.
Je vous invite vraiment à tester la fonctionnalité Deep Research, voici un exemple de résultat sur OpenAI pour une étude de marché.
Sur ce use case, je préfère utiliser Grok-3 en suivant le schéma suivant et en alternant entre Grok-3 Deep Research et Grok-3 :
Un petit aperçu en vidéo :
Avant, ce type de tâches prenait des heures.
Maintenant, heureusement il y a l’IA !
Merci 🫶🏼
D’avoir lu cette édition jusqu’au bout.
Si tu as des questions, tu peux me les poser directement ici :
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