Pourquoi je crois moins aux LLMs pour le code
Au bout de 2 ans, j'écris plus de code de plomberie autour des LLMs que de code utile. Le serpent qui se mord la queue.
> AI_|
// 13 sujets · Machine learning, deep learning, LLMs
Vibe coding avec un LLM : retour honnête
Pour les protos, game changer. Pour la prod, l'agent ne sait pas dire 'je sais pas'. À utiliser avec discernement.
Pourquoi je n'utilise pas Copilot
Productivité +20% mais qualité du code -30%. J'écris plus vite mais je relis moins. Pas un trade-off que je veux.
Pourquoi PyTorch a gagné contre TF
API ergonomique, debug interactif, écosystème HF. TensorFlow est resté coincé en mode 'Google internal-first'.
Mon agent perso codé en 200 lignes Go
Ollama + un petit loop tool-use. Gère mes mails, notes, todolist. C'est pas magique mais c'est utile.
Génération d'images locales : SDXL ou Flux ?
Flux dev sur RTX 4090 fait des trucs incroyables. SDXL c'est plus rapide et tu peux entraîner des LoRA. Selon le use case.
Quel framework agent en 2026 ?
LangChain trop magique. LangGraph mieux mais lourd. Pour 90% des cas, un loop while + JSON tool-call est suffisant.
LLM locaux : on en est où en 2026 ?
Llama 4 70B sur 2x 4090, latence acceptable. Phi-4 sur un MacBook M3 pour du chat. On est à un cheveu du moment où on n'aura plus besoin du cloud.
Ollama vs vLLM pour servir un LLM
Ollama : facile, mono-user. vLLM : production, throughput max. Pas le même outil, pas le même use case.
Mistral, Anthropic, OpenAI : qui pour quoi
Mistral pour le pricing/local, Anthropic pour le code/reasoning, OpenAI pour la multimodalité. Plus de monopole, c'est sain.
RAG vs fine-tuning : la fausse opposition
Les deux. Fine-tune pour le style, RAG pour les faits. Complémentaire, pas concurrent.
Embeddings : ce qu'on n'apprend pas dans les tutos
Normalisation L2 obligatoire si cosine. Re-ranking après vector search. Et MTEB pour évaluer ton modèle, pas tes propres prompts.
ML Ops c'est juste DevOps mal expliqué
Versioning models = comme code, monitoring drift = comme alerting, A/B = canary deploy. Arrêtez de vendre un nouveau métier.