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En 2026, les outils d'IA pour le code ne se contentent plus de suggérer : Claude Code, Copilot et Cursor lisent le dépôt, planifient les modifications, lancent les tests et corrigent les erreurs.

SkillMarket construit une place de marché de compétences pour agents IA avec FastAPI et Claude Sonnet
L'équipe de SkillMarket dévoile le MVP d'une plateforme où des experts sectoriels transforment leur savoir-faire en compétences vendables pour agents IA, avec FastAPI, Celery et deux LLM pour le packaging et la modératio

Sber explique pourquoi le code généré par l'IA paraît fiable mais cède sous une charge réelle
Sber analyse pourquoi le code généré par l'IA semble souvent de qualité en revue mais plante en production, et quelles pratiques d'ingénierie réduisent ce risque.

Advanced Payment Solutions lance en pilote un souffleur IA pour appels sans équipe ML
Advanced Payment Solutions a lancé en six mois un pilote d'assistant vocal IA pour appels, avec 12 développeurs backend sans expérience en ML.

Habr explique comment faire calculer un LLM sans erreur en lui faisant générer du code Python
Sur Habr, un article explique pourquoi les modèles de langage se trompent souvent en arithmétique et propose une méthode éprouvée : le LLM écrit du Python, le programme calcule.

Paperclip promet une entreprise d'agents IA, mais s'est noyé dans la bureaucratie lors du test
Un auteur de Habr a testé Paperclip, un système pour piloter une équipe d'agents IA, et n'a obtenu aucune accélération, mais deux jours de coordination, de pauses et un retour en arrière.

Krok présente l'assistant RAG interne qu'elle a construit pour ses données d'entreprise
Krok explique comment elle a bâti un assistant RAG interne pour rechercher dans ses données d'entreprise : déploiement on-prem, contrôle des ACL, benchmarks de qualité et plateforme éditeur retravaillée.

Sergey Smirnov explique comment préparer un agent IA à fonctionner de façon fiable en production
L'ingénieur IA Sergey Smirnov décrit une feuille de route pour mettre un agent IA en production : de l'idée et du premier lancement à un fonctionnement fiable et prévisible pour de vrais utilisateurs.

Google NotebookLM permet de monter un ingénieur de prompts personnel en 15 minutes
Plutôt que des cours sans fin sur le prompting, l'auteur propose de bâtir dans Google NotebookLM un assistant personnel qui ne répond qu'à partir des sources choisies et n'invente pas de paramètres.

Microsoft GraphRAG et Ollama : le RAG par graphes à l'épreuve des modèles locaux
L'auteur a testé Microsoft GraphRAG avec Ollama sur la nouvelle « Johnny Mnemonic » et conclut que le RAG par graphes donne des réponses plus pertinentes, mais exige beaucoup de ressources et de réglages manuels.

Habr AI décortique la descente de gradient en C++ et CUDA en entraînant un modèle sur MNIST
Dans la quatrième partie de la série « De MNIST à Transformer », Habr AI explique le fonctionnement de la descente de gradient et entraîne un modèle de reconnaissance de chiffres en C++ et CUDA, sans PyTorch.

Google fait de Gemini l'infrastructure des smartphones pendant qu'Apple bat en retraite avec Siri
Avec Gemini, Google vise le rôle de couche d'IA de base à la fois sur iPhone et Android, tandis qu'Apple admet de fait que l'architecture actuelle de Siri ne suit pas l'ère des agents mobiles.

Claude AI dans quatre IDE : pourquoi le développeur est devenu le principal goulot d'étranglement des agents
Un auteur de Habr AI explique que travailler avec Claude AI dans plusieurs IDE accélère le développement, mais fait de l'humain le goulot d'étranglement : il change de contexte, supervise les agents et perd temps et somm

EU AI Act et sanctions européennes : la pression monte sur les éditeurs SaaS russes en Europe
L'UE et la Russie font entrer la régulation de l'IA dans sa phase opérationnelle. Pour les éditeurs SaaS russes, cela crée une double barrière de conformité qui s'ajoute aux sanctions en vigueur.

Pervaya Forma montre comment entretenir la carte de l'entreprise pour que l'IA ne se trompe pas
Pervaya Forma explique pourquoi les IA d'entreprise se mettent à se tromper avec aplomb quand la carte des données n'est pas mise à jour, et comment elle y répond avec deux circuits : automatique et expert.

Veai 5.7 pour les IDE JetBrains ajoute les répertoires au chat et la relance automatique des tâches de l'agent
Veai met à jour son agent IA pour les IDE JetBrains : la version 5.7 apporte les répertoires dans le chat, le choix du modèle dans le dialogue, l'auto-retry et un terminal moins envahissant.

Habr AI : METR et Google Cloud ne voient pas l'accélération promise chez les développeurs qui utilisent l'IA
Habr AI rassemble plusieurs études : les assistants IA rendent le travail des développeurs plus confortable, mais les données de METR, de Google Cloud et d'une analyse de PyPI ne confirment pas encore de gain de producti

KodaCode 0.8.0 ajoute un mode chat sécurisé, le branchement des conversations et l'envoi d'images
KodaCode 0.8.0 aligne le chat sur la logique d'agent avec des outils en lecture seule, et ajoute le branchement de sessions, l'export JSON et l'envoi d'images pour les modèles multimodaux.

SberDevices et ruGPT-3 XL : un développeur ressuscite un modèle russe oublié de 2021
Un développeur a remis en service ai-forever/rugpt3xl, un modèle russophone de SberDevices à 1,3 milliard de paramètres, conçu en 2021 et entraîné de zéro pour poursuivre un texte.

Habr AI détaille comment bâtir un système SEO pour une niche et préparer un site à la recherche par IA
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Albumentations explique comment choisir méthodiquement les augmentations pour les modèles de vision par ordinateur
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MiniMax remplace l'API Claude et fait passer le coût d'un agent IA de 200 à 20 dollars
Un développeur a basculé un agent IA pour les réseaux sociaux de l'API Claude vers MiniMax et Kimi, ramenant ses dépenses mensuelles en modèles de plus de 200 $ à environ 20 $, sans perte de qualité notable.

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Qdrant et DRAG with KNEE : rendre le RAG adaptatif sans gaspiller de tokens
DRAG with KNEE est une approche adaptative du RAG fondée sur Qdrant et Python : elle construit une hiérarchie de documents et élague le contexte superflu sans top_k fixe.

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Le différend entre le département de la Défense américain et Anthropic sur les restrictions d'usage révèle un nouveau risque : une stratégie d'IA dépendante des règles et de la politique d'un seul fournisseur.

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OpenAI et Sam Altman : comment une crise du conseil d'administration est devenue une lutte de pouvoir
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Habr AI : les LLM pourront reprendre la routine des études business, mais pas la stratégie
Un auteur de Habr AI répartit les études produit et marketing en trois niveaux et estime que les LLM automatiseront vite la routine et une partie de l'analyse, mais pas la refonte du cadre d'étude lui-même.

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L'auteur relie la voie vers l'AGI non à la croissance des LLM, mais aux world models : si l'IA apprend la physique du monde et obtient un « corps », ses décisions pourraient devenir plus efficaces et moins prévisibles.

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