À propos

Le site #

Ce site peut changer assez fréquemment.

Les sections qui suivent sont autant de recommandations pour le code que j’ai envie de partager sans pour autant me poser en figure d’autorité.

J’ai eu des résultats variables avec les LLMs (Large Language Models) et les mauvaises surprises venaient bien souvent de mauvais prompts ou d’un mauvais choix d’outil, mais très rarement des limites de la technologie elle-même.

Testez #

Mes sites personnels me servent de terrains de jeu pour expérimenter l’IA tout en progressant côté front.

Les bonnes pratiques sont globalement les mêmes que côté backend.

Si certaines paraissent évidentes, lorsqu’on a le “nez dans le code”, on peut facilement passer à côté.

Soyez précis #

Des prompts comme “améliore le code” ou “change le style” sont beaucoup trop génériques et vont souvent détériorer les résultats, voire engendrer des erreurs en série.

Petits objectifs #

Procédez par petites itérations sur des fonctionnalités bien délimitées comme “ajouter un formulaire d’inscription et une authentification avec un compte Google”.

Cette approche vous permettra aussi de mieux écrire vos prompts de manière générale.

Good Vibes #

Le Vibe Coding n’est pas le Mal.

En revanche, dans sa forme actuelle, le code produit par ces plateformes est souvent difficile à évaluer, surtout si vous débutez, et il peut même masquer des erreurs importantes sous l’apparence d’un rendu qui vous convient à peu près.

En ce sens, c’est suffisant pour un prototype rapide mais assez risqué sur un produit final en production.

Il faut noter que la différence de qualité est nette entre l’offre gratuite et les plans payants.

Tous les outils ne se valent pas non plus suivant les buts recherchés, y compris ceux qui sont spécialisés dans le code.

Automatisez #

On n’a pas attendu l’IA pour scripter tout ce que l’on pouvait et ainsi s’éviter des manipulations fastidieuses.

Certaines équipes développent même avec des plateformes d’automatisation qui existaient bien avant la vague IA.

Cependant, les technos s’intègrent de mieux en mieux aux plateformes de code comme GitHub (ou d’autres) et peuvent parfaitement reconnaître vos scripts, les améliorer, en créer de nouveaux, et ce, beaucoup plus rapidement que vous.

Des outils comme Copilot ou Jules intègrent la création de mini-scripts dans leurs plans détaillés.

Cela peut leur permettre de tester et résoudre automatiquement les erreurs générées par leurs propres modifs sans qu’on ait à copier-coller l’erreur en question dans le client (ex: Claude Desktop).

Il faut superviser et valider toutes les opérations bien sûr et les erreurs sont encore fréquentes mais, avec une utilisation raisonnée, les gains pourraient bientôt devenir significatifs.

Quelques ressources #

La liste est volontairement restreinte et pourra évoluer fortement mais voici des liens à bookmarker :

• Prompts GPT for Engineers
• Modèles Llama
• Shai