Les Cast Codeurs Podcast

Côté IA : MCP devient stateless, Claude watermarke ses textes, GPT-6 Astra défie Claude Fable, et une étude JetBrains confirme Claude Code en tête des agents de code. Côté JVM : JDK 27 généralise G1, Kotlin 2.4 stabilise les context parameters, une API JSON arrive dans le JDK, et Quarkus comme Micronaut enchaînent les versions. En bonus, trois pannes IA simultanées et un câble débranché chez Google Cloud.

Enregistré le 11 septembre 2026

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News Langages

Les Types Algébriques de Données (ADTs) en Java rockthejvm.com/articles/algebraic-data-types-in-java

• Le problème : L'approche classique (champs nullables, hiérarchies de classes ouvertes) crée des états invalides et des erreurs à l'exécution (comme le NullPointerException).
• Types Produits (ET logique) : Implémentés en Java avec les Records. Ils regroupent plusieurs champs de manière immuable et concise.
• Types Sommes (OU logique) : Implémentés avec les Sealed Interfaces. Elles définissent un ensemble strictement fermé de sous-types connus à la compilation.
• ADTs (Types Algébriques) : La combinaison des Sealed Interfaces et des Records. Ils garantissent que les états invalides sont impossibles à représenter dans le code.
• Pattern Matching : L'extraction des données se fait via des expressions switch exhaustives, supprimant le besoin de casts manuels et obligeant le développeur à traiter tous les cas possibles.
• Généralisation : Ce modèle est idéal pour créer des types comme Result, forçant le traitement explicite et sécurisé des succès et des erreurs typées.
• Pourquoi "Algébrique" ? Parce que les types sont combinés mathématiquement (Produits = multiplication, Sommes = addition) pour limiter strictement le nombre d'états possibles d'une donnée.

JDK 27 : fonctionnalités et calendrier de sortie openjdk.org/projects/jdk/27 infoworld.com/article/4202901/jdk-27-the-new-features-of-java-27.html

• JDK 27 est la prochaine version majeure de Java, une version non-LTS avec seulement 6 mois de support, qui succède à JDK 26.
• La disponibilité générale est prévue pour le 15 septembre 2026, avec des release candidates les 6 et 20 août 2026.
• Le périmètre est désormais figé (feature freeze) avec neuf JEP au programme.
• Le ramasse-miettes G1 devient le collecteur par défaut dans tous les environnements, et plus seulement en mode serveur.
• Ajout d'un support de la cryptographie post-quantique pour TLS 1.3, via des échanges de clés hybrides combinant algorithmes classiques et résistants au quantique.
• Finalisation de l'API PEM pour encoder et décoder clés, certificats et listes de révocation au format PEM.
• L'API Vector poursuit son incubation pour la douzième fois, permettant d'exprimer des calculs vectoriels compilés en instructions CPU optimisées.
• Les en-têtes d'objets compacts, introduits en JDK 24, sont désormais activés par défaut et réduisent l'empreinte mémoire du tas.
• Plusieurs previews sont reconduites : constantes paresseuses (3e preview), types primitifs dans les patterns (5e preview) et concurrence structurée (7e preview).
• Ajout d'une fonctionnalité de rédaction in-process pour JFR, afin de masquer les données sensibles dans les enregistrements de profiling.

Kotlin 2.4 : nouveautés du langage et outillage kotlinlang.org/docs/whatsnew24.html

• Kotlin est un langage moderne, multiplateforme (JVM, Android, iOS, JavaScript, Wasm) développé par JetBrains, souvent utilisé comme alternative à Java.
• Les context parameters passent en stable : ils permettent de fournir des dépendances implicites à une fonction sans les déclarer en paramètre explicite, un peu comme une injection de dépendances.
• Les collection literals arrivent en expérimental : on peut écrire une liste avec des crochets, comme en Python, par exemple val fruits = ["pomme", "banane"].
• L'API UUID de la bibliothèque standard devient stable, pour générer et manipuler des identifiants uniques nativement.
• Nouvelles fonctions utilitaires comme isSorted() pour vérifier si une collection est déjà triée.
• Support de Java 26 côté JVM et alignement automatique des versions Java et Kotlin dans les projets Maven.
• Kotlin/Native, la compilation vers du code natif iOS et macOS, active par défaut un nouveau ramasse-miettes plus rapide et améliore l'export vers Swift.
• Kotlin/Wasm, la compilation vers WebAssembly pour faire tourner du Kotlin dans le navigateur, rend la compilation incrémentale stable.
• Kotlin/JS permet désormais d'exporter des value classes vers JavaScript et TypeScript.
• Le compilateur K1, l'ancienne génération, n'est plus supporté : seul le nouveau compilateur K2 reste disponible.

JEP 540 : une API JSON simple intégrée au JDK (incubation) openjdk.org/jeps/540

• Le JDK ne propose aujourd'hui aucune API JSON native, obligeant à dépendre de bibliothèques externes comme Jackson, Gson ou Jakarta JSON pour parser ou générer du JSON.
• Cette JEP remplace la JEP 198 de 2014 et cible JDK 28 avec le nouveau module incubateur jdk.incubator.json.
• L'objectif est de couvrir les besoins simples d'extraction de données sans binding de données ni API de streaming, en laissant ces cas avancés aux bibliothèques existantes.
• L'API s'articule autour de l'interface scellée JsonValue avec six sous-types : JsonString, JsonNumber, JsonBoolean, JsonNull, JsonObject et JsonArray.
• Le parsing est strict et conforme à RFC 8259 : pas de virgules finales, pas de commentaires, et les noms de membres dupliqués provoquent une erreur. Donc pas de JSON5
• La navigation se fait via get et tryGet, et la conversion vers des types Java via asInt, asLong, asDouble, asString, asMap ou asList.
• En cas d'erreur, une JsonValueException précise le chemin exact dans le document et sa position en ligne et colonne.
• Le pattern matching sur les sous-types de JsonValue permet de gérer proprement l'évolution du format d'un document JSON dans le temps.
• La génération se fait via toString pour une sortie compacte ou Json.toDisplayString pour une sortie indentée et lisible.
• À terme, le JDK pourrait utiliser cette API en interne, par exemple pour remplacer les fichiers de configuration au format property par du JSON.

Autres nouvelles du JDK openjdk.org/jeps/535 openjdk.org/jeps/541

• le mode generationel pour Shenandoah est prévu par défaut et deprécue le non générationel en 28
• fini le support de Java sur Apple Intel

GraalVM 25.2 : références compressées et Graal Script Agent medium.com/graalvm/…

• GraalVM est une machine virtuelle polyglotte d'Oracle offrant compilation JIT avancée et compilation en image native pour accélérer les applications Java et d'autres langages.
• Cette version 25.2 fait partie du train de releases innovation qui livre les nouveautés plus vite, pendant que GraalVM 25.0 reste la version stable recevant les correctifs de sécurité critiques.
• Nouveauté phare, le Graal Script Agent transforme des demandes en langage naturel en plugins sandboxés exécutés localement, en JavaScript ou Python, avec un accès restreint aux APIs de l'application.
• Les références compressées sont désormais activées par défaut dans Native Image sur les systèmes 64 bits, remplaçant les adresses complètes par des valeurs 32 bits relatives au tas.
• Cette optimisation réduit de 39% la consommation mémoire RSS d'une application Micronaut connectée à Oracle Database, comparée à la version 25.0.
• Contrepartie de cette optimisation, le tas géré est désormais plafonné à 32 Go.
• Le garbage collector G1 est maintenant disponible sur toutes les plateformes, y compris Windows, via l'option –gc=G1.
• G1 apporte de meilleures performances, une latence réduite et un démarrage plus rapide, avec des images natives plus petites grâce à l'optimisation guidée par profil.
• Le Vector API de Java est activé par défaut pour exploiter les instructions SIMD, utile pour le machine learning et le traitement de données.
• Bonne intégration avec l'écosystème via Micronaut 5.1, Quarkus et WebAssembly.

Shopify arrête React Native pour ses applis mobiles iOS et Android et repasse à du natif avec Swift et Kotlin shopify.engineering/back-to-native

• Les progrès majeurs des LLM (IA) réduisent drastiquement le coût du développement sur deux plateformes distinctes.
• Les bénéfices du natif pur restent supérieurs, moins de couches d'abstractions, de dépenfances externes, et plus rapide pour adopter les dernières fonctionnalités des OS
• Les bibliothèques open-source (Skia, FlashList, Restyle) évoluent : Skia sera forkée par William Candillon, FlashList cherche un nouveau repreneur, Restyle sera archivée fin 2026.
• Migration des applications (Shop, Shopify, etc.) réalisée en mode "greenfield" (reconstruction totale) assistée par IA.
• Utilisation du système "Helix" pour un développement itératif et contrôlé par des agents IA.
• Découplage de la logique métier et de l'interface via une CLI pour accélérer les tests et éviter les lenteurs des simulateurs.
• L'application Shop a été entièrement reconstruite en natif en 12 semaines ; les autres suivront.

Librairies

LangChain4j CDI est une extension CDI qui intègre LangChain4j avec CDI de Jakarta EE langchain4j.github.io/langchain4j-cdi

• LangChain4j CDI : Extension intégrant LangChain4j à Jakarta EE et MicroProfile.
• Services IA : Injection et gestion de cycle de vie via @RegisterAIService.
• Orchestration d'agents : 11 topologies d'agents configurables par annotations.
• Serveur MCP : Conversion de beans CDI en serveurs Model Context Protocol.
• Fonctionnalités d'entreprise : Configuration externe, tolérance aux pannes et observabilité OpenTelemetry.
• Installation Maven : Deux extensions disponibles selon l'environnement (build-time pour Quarkus/Helidon, portable pour WildFly/GlassFish/Liberty).
• Prérequis techniques : Java 17+, Jakarta EE 10, MicroProfile 6.1.

Quarkus 3.36, 3.37 et 3.38 : trois releases avant Quarkus 4 quarkus.io/blog/quarkus-3-38-released quarkus.io/blog/quarkus-3-37-released quarkus.io/blog/quarkus-3-36-released

• Quarkus est un framework Java cloud natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés.
• En 3.38 (29 juillet), l'équipe allège les nouveautés pour se concentrer sur Quarkus 4, la communauté atteint 1213 contributeurs.
• 3.38 introduit l'éviction basée sur le poids mémoire pour le cache Caffeine de second niveau d'Hibernate, en plus de l'éviction par comptage.
• 3.38 apporte l'extension Quarkus HTTP Problem qui implémente la RFC 9457 pour mapper les exceptions en réponses application/problem+json, intégrée à OpenAPI.
• 3.37 (24 juin) ajoute l'extension expérimentale quarkus jlink pour générer des images runtime JDK sur mesure et réduire la taille des conteneurs.
• 3.37 active par défaut la sérialisation Jackson sans réflexion pour de meilleures performances. et 3.39 lesdesactivent et les rement en opt-in
• 3.37 introduit dans REST Client RestMultiResponse pour lire codes de statut et en-têtes sur des réponses REST en streaming, avec passage à Hibernate ORM 7.4 qui exige PostgreSQL 14 minimum.
• 3.36 (27 mai) propose Quarkus Signals en expérimental, un système de communication typée entre composants inspiré des events CDI et de l'EventBus Vert.x.
• 3.36 embarque des SBOM applicatifs exposés via /.well-known/sbom, y compris en image native selon la spécification GraalVM.
• 3.36 ajoute l'authentification OIDC via JWT SPIFFE, facilitant l'identité de charge de travail en environnement zero trust.

Micronaut Framework 5.1.0 : injection de dépendances, IA et sécurité renforcées github.com/micronaut-projects/micronaut-platform/…/v5.1.0

• Micronaut est un framework JVM pour microservices et applications cloud-natives, avec injection de dépendances à la compilation et démarrage rapide.
• Introduction d'Open DI 1.0.0, une implémentation CDI Lite s'appuyant sur l'infrastructure d'injection de dépendances de Micronaut.
• Côté données, support officiel de SQLite et intégration MyBatis, avec ETags basés sur les valeurs pour le verrouillage optimiste.
• En sécurité, arrivée d'un module OWASP HTML Sanitizer, délégation d'authentification @RunAs et résolution de locale via OIDC.
• Côté IA, LangChain4j ajoute le support Chroma, la mémorisation de chat Oracle et l'authentification Google injectée pour Vertex AI, avec passage du MCP en version 2.0.0.
• Mises à jour majeures des dépendances : Spring Boot 4.1.0, Jetty 12.1.10, Tomcat 11.0.23, OpenTelemetry 1.64.0 et Kubernetes Java Client 27.0.0.
• SSL activé par défaut par service pour les clients HTTP

Infrastructure

Ça coûte combien de faire tourner un LLM local sur son Apple Silicon ? towardsdatascience.com/how-much-does-a-local-llm-actually-cost-to-run-i-measured-every-watt-on-apple-silicon

• Coût électrique des LLM locaux sur Mac Apple Silicon
• Un modèle 120B (MoE) coûte 5x à 10x moins cher qu'un modèle 27B (Dense).
• Le coût dépend du débit (tokens/seconde), pas du nombre de paramètres.
• Modèle dense –> Charge 100% des poids par token = lent et très énergivore.
• MoE (Mixture of Experts) –> N'active qu'une fraction des poids = rapide et économe.
• Conclusion : Pour réduire la facture électrique, choisir des modèles MoE quantifiés (haut débit).

Kubernetes 1.36 (Haru) : sécurité renforcée et alignement IA infoq.com/news/2026/05/kubernetes-1-36-released

• Kubernetes est la plateforme open source de référence pour l'orchestration de conteneurs, portée par la CNCF.
• La version 1.36 nommée Haru apporte 70 améliorations : 18 passent stables, 25 en bêta et 25 en alpha, avec 106 entreprises et 491 contributeurs.
• Les user namespaces passent en disponibilité générale, isolant le root du conteneur de celui de l'hôte.
• Les Mutating Admission Policies passent en GA, remplaçant les webhooks par des règles CEL natives plus performantes.
• L'autorisation de l'API kubelet devient plus fine, remplaçant le droit trop large nodes/proxy.
• Le labeling SELinux des volumes utilise désormais mount -o context, accélérant le démarrage des pods.
• Plusieurs avancées ciblent les charges IA : gang scheduling en bêta, préemption consciente des groupes de pods, et allocation dynamique de ressources activée par défaut pour le partage fin des GPU.
• Le redimensionnement vertical des pods en place passe en bêta et activé par défaut, ajustant CPU et mémoire sans redémarrage.
• Suppression du plugin gitRepo, source de risque de sécurité, et du mode IPVS de kube-proxy, tous deux dépréciés de longue date.
• Avec la sortie de 1.36, la version 1.34 devient la plus ancienne branche encore supportée et entre en maintenance, ne recevant plus que des correctifs critiques avant sa fin de support.

Terraform vs OpenTofu en 2026 : la divergence est actée ecorpit.hashnode.dev/terraform-vs-opentofu-in-2026-the-fork-has-diverged-so-which-do-you-standardize-on env0.com/insights/opentofu-in-2026-what-the-terraform-fork-became-after-three-years-of-independence

• Terraform est l'outil historique d'Infrastructure as Code de HashiCorp, OpenTofu en est le fork open source lancé après le changement de licence.
• HashiCorp est passé de la licence MPL 2.0 a la BUSL 1.1 en aout 2023, ce qui a poussé une partie de la communauté a créer OpenTofu sous la Linux Foundation.
• IBM a racheté HashiCorp pour 6,4 milliards de dollars, finalisé en février 2025, tandis qu'OpenTofu rejoignait le CNCF comme projet sandbox en avril 2025.
• OpenTofu prend de l'avance sur des fonctionnalités inédites : chiffrement du state côté client depuis la v1.7, valeurs éphémères qui gardent les secrets hors du state depuis la v1.11, et prevent_destroy dynamique en v1.12 (mai 2026).
• Terraform garde l'avantage sur l'orchestration managée avec Terraform Stacks, désormais en disponibilité générale, sans équivalent natif côté OpenTofu.
• Le coût diverge fortement : HCP Terraform facture jusqu'à 0,99 dollar par ressource gérée et par mois, alors qu'OpenTofu reste une CLI gratuite couplée au backend de son choix.
• Fidelity Investments a migré plus de 2000 applications et 50000 fichiers d'état vers OpenTofu, la complexité venant surtout de l'écosystème (CI/CD, gouvernance) plutôt que du binaire lui-même.
• OpenTofu reste compatible avec les configurations Terraform jusqu'a la version 1.6.x, mais les versions Terraform plus récentes n'offrent plus aucune garantie de compatibilité.
• Pour les secteurs régulés, le chiffrement natif du state par OpenTofu et sa gouvernance ouverte sont des arguments forts face aux exigences de protection des données.
• La recommandation qui ressort des deux articles : partir sur OpenTofu pour les projets neufs et rester sur Terraform si l'on est déjà investi dans HCP Terraform et ses fonctionnalités de gouvernance.

OTel est à la peine ? matduggan.com/otel-isnt-going-well-and-i-made-a-spreadsheet-about-it

• Le développement d'OTel est un peu au point mort
• Périmètre démesuré : Volonté de supporter un nombre gigantesque de langages, bibliothèques et frameworks.
• Pénurie critique de mainteneurs : Les données montrent une hyper-concentration du travail ; de nombreux SDK (comme PHP ou Ruby) dépendent d'une ou deux personnes seulement.
• Stabilité paralysante : La règle interdisant toute modification d'une fonctionnalité déclarée « stable » crée une peur de valider les nouveautés, entraînant des mois de débats.
• Solutions proposées par l'auteur :
  • Créer un niveau « Bêta » temporaire (ex: 12 mois) entre les statuts « Expérimental » et « Stable ».
  • Faire preuve de transparence sur les différences de qualité/maintenance entre les langages (ne pas mettre Go et Ruby sur le même plan).
  • Communiquer activement sur le besoin urgent de nouveaux mainteneurs.
• Assouplir la politique de stabilité en acceptant des breaking changes bien documentés.

Honeycomb transforme son infrastructure Kafka honeycomb.io/blog/transforming-how-we-run-kafka-honeycomb

• Honeycomb est une plateforme d'observabilité dont Kafka est le coeur du pipeline d'ingestion, traitant des millions d'événements par seconde.
• L'entreprise a migré de Confluent Platform auto-hébergée vers Apache Kafka 4.1.1 en mode KRaft.
• Le nouveau cluster tourne sur AWS EKS avec Strimzi comme couche d'orchestration Kubernetes.
• Motivation principale : la récupération après remplacement de broker était passée de 8-12h à 48-72h avec l'ancienne stack.
• Confluent imposait aussi sa solution propriétaire de Tiered Storage, impossible à corriger en interne.
• Un incident de décembre 2025 ayant vidé un cluster a révélé une fenêtre d'opportunité pour migrer.
• La migration s'est faite progressivement sur six clusters, de dogfood jusqu'à la production.
• Les producteurs sont basculés avant les consommateurs, avec une courte fenêtre de downtime assumée entre les deux.
• Le stockage utilise des NVMe en instance store plutôt que de l'EBS pour minimiser la latence.
• interessant de voir une société reprendre en main sa compétence
• et de voir les contraintes de certaines fonctionalités propriétaires

Cloud

AWS us-west-2 : panne réseau régionale et effet domino chez les fournisseurs SaaS blog.incidenthub.cloud/aws-us-west-2-outage-jul-24-2026

• AWS us-west-2 (Oregon) est une région cloud majeure hébergeant de nombreux services et fournisseurs SaaS.
• Le 24 juillet 2026, une panne matérielle réseau a coupé la connectivité entre la région et le Seattle Metro pendant environ 20 minutes.
• Particularité notable, seule la couche de connectivité externe a été touchée, le trafic interne à la région a continué de fonctionner normalement.
• Après la réparation matérielle, une phase distincte de reconvergence des routes a de nouveau causé une connectivité intermittente pendant plusieurs dizaines de minutes.
• Les clients Direct Connect via EqSe2 ont subi une coupure bien plus longue que le reste, 1h17 au total.
• Neuf incidents chez sept fournisseurs ont cité explicitement AWS comme cause, dont SendGrid, SparkPost et NinjaOne.
• Fait marquant, les temps de rétablissement des fournisseurs tiers ont largement dépassé la durée de la panne AWS elle même.
• NinjaOne a mis 9h29 à se rétablir totalement, avec 150000 appareils tentant de se reconnecter simultanément freinés par des mécanismes de backoff et jitter.
• SparkPost a mis 6h45 à absorber l'arriéré de courriels accumulé pendant la coupure, avec encore 80 à 90 minutes de retard des heures plus tard.
• L'article recommande d'identifier ses dépendances en us-west-2 et de prévoir capacité et bascule, l'effet différé pouvant durer bien plus longtemps que l'incident initial.

Rapport Cloudflare Radar sur les perturbations Internet au Q2 2026 blog.cloudflare.com/fr-fr/q2-2026-internet-disruption-summary

• Cloudflare Radar est la plateforme qui analyse en temps réel le trafic mondial pour détecter pannes, coupures et censures Internet.
• l'instabilité est le nouveau normal
• Le super-typhon Sinlaku a fait chuter le trafic de près de 80% à Guam les 13 et 14 avril.
• Deux séismes de magnitude 7,5 ont fortement dégradé la connectivité au Venezuela le 24 juin.
• Une coupure électrique a provoqué cinq heures de perturbation en Tanzanie le 27 juin.
• En Iran, la connectivité s'est stabilisée à 59% du niveau normal après 88 jours de coupure.
• Le Soudan a imposé dix coupures programmées pendant les examens nationaux mi-avril.
• L'Irak a coupé Internet à trois reprises pour lutter contre la fraude aux examens.
• Des frappes de drones ont endommagé la région AWS me-central-1 aux Émirats arabes unis.
• Un renouvellement de clés DNSSEC a rendu les sites .de inaccessibles en Allemagne le 5 mai.
• Une rupture de câble sous-marin a fait chuter le trafic de 60% à Sainte-Lucie fin juin.
• l'instabilité est le nouveau normal

Un ingénieur Google débranche une zone entière de Google Cloud https://www.theregister.com/off-prem/2026/09/04/google-engineer-unplugged-every-fiber-they-could-see-and-surprise-took-down-a-chunk-of-the-g-cloud/5294418

• Google Cloud est la plateforme d'infrastructure cloud de Google, organisée en régions et zones de disponibilité comme us-central1.
• Le 1er septembre 2026, un ingénieur a débranché par erreur des câbles fibre optique lors d'une opération de maintenance matérielle routinière dans la zone us-central1-b.
• En 13 minutes, il a déconnecté 100 % des chemins de fibre optique de tous les équipements de cette portion de la zone.
• Les machines virtuelles hébergées dans la zone touchée sont devenues injoignables, avec une perte de paquets élevée.
• Le taux de chute du trafic réseau pour les ressources concernées a atteint 100 %.
• L'incident a duré 4 heures et 11 minutes, de 7h41 à 11h52 heure du Pacifique.
• Google a détecté l'anomalie, reroute le trafic, identifié les liaisons optiques débranchées puis rebranché physiquement les fibres avant le retour à la normale.
• Les post-mortems d'incident cloud sont un classique du podcast, mais l'erreur humaine sur du câblage physique chez un hyperscaler mérite une minute d'antenne.

ChatGPT, Claude et Grok en panne presque simultanément le 3 septembre theregister.com/ai-and-ml/…/5294322

• ChatGPT, Claude et Grok sont les assistants IA et coding agents désormais utilisés au quotidien par de nombreux développeurs.
• xAI loue ses datacenters à un certains nombre de fournisseurs de cloud et d'IA.
• ils ont fait tombé ses concurrents :slightly_smiling_face:
• Arreter là
• Le 3 septembre 2026, les trois services sont tombés en panne quasiment en même temps.
• ChatGPT a connu une panne de 7h43 à 8h17 PT, soit environ 34 minutes, due à une erreur de routage rendant ChatGPT et Codex indisponibles.
• Claude a subi une panne partielle de 3 heures et 6 minutes touchant Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork et l'API Claude, résolue à 16h16 UTC.
• xAI a commencé à enquêter sur les problèmes de Grok dès 6h30 PT, puis SpaceX a confirmé une panne de son centre de calcul de Memphis.
• La coïncidence des trois pannes a fait suspecter un fournisseur commun à l'origine du problème.
• Pour les développeurs devenus dépendants de ces coding agents, l'épisode illustre le risque d'un point de défaillance unique
• xAI loue ses datacenters à un certains nombre de fournisseurs de cloud et d'IA.

Web

Nouveautés CSS 2026 : mixins, masonry natif et animations pilotées par le scroll modern-css.com/whats-new-in-css-2026

• animation-timeline: scroll() et view() atteignent le baseline cross-browser, Firefox et Safari ayant livré le support complet. Plus besoin de préfixes ni de librairie JS.
• @starting-style devient cross-browser : animations d'entrée depuis display: none sans hack de timing JS.
• Firefox 147 amène l'anchor positioning au baseline, plus les view transition types et la Navigation API.
• Les menus contextuels via popover CSS arrivent aussi.

Data et Intelligence Artificielle

Guillaume a porté le SDK Python d'Antigravity en Java… en utilisant Antigravity lui même comme assistant ! glaforge.dev/posts/…/the-unofficial-antigravity-sdk-for-java

• SDK Java non officiel pour Antigravity, rétro-ingénierie du SDK Python pour exploiter un binaire Go sous-jacent.
• Cas d'usage : pipelines CI/CD, applications d'entreprise (Spring Boot), outils internes, surveillance en arrière-plan, interfaces personnalisées.
• Gestion des ressources : implémente AutoCloseable(try-with-resources) pour lancer et fermer proprement le processus Go.
• Exécution de code Java personnalisé : exposition de méthodes Java comme outils IA via les annotations @Toolet@Param.
• Streaming et programmation réactive : prise en charge des CompletableFuture, des callbacks (chatStream), et deFlow.Publisher.
• Fonctionnalités avancées : persistance de session, protocole MCP, politiques de sécurité, entrées multimodales, et sorties structurées mappées sur des records Java.

Le SDK Java pour le protocol Agent2Agent sort sa version 1.2.0 medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-2-0-final-released…

• Prise en charge de la spécification A2A 1.0.
• Sécurité renforcée : Vérification stricte des autorisations de lecture sur les tâches référencées et implémentation d'une logique de blocage par défaut (fail-closed).
• Intégration facilitée : Support du câblage programmatique des autorisations pour les environnements non-CDI (comme Spring).
• Contrôle des flux : Ajout du Task Stream Lifecycle Hook pour surveiller et gérer le cycle de vie des abonnements aux flux d'événements.
• Stabilité des données : Immutabilité stricte imposée sur les enregistrements de spécifications pour empêcher toute modification accidentelle.
• Documentation : Lancement d'une documentation web multi-versions et d'un Javadoc agrégé pour tous les modules.
• Corrections de bugs : Résolution de problèmes liés à la synchronisation des tâches, aux réponses de streaming et aux conditions de concurrence HTTP.
• Breaking changes : Nécessite une migration suite à la modification de certaines méthodes d'autorisation, la réorganisation de packages et le renommage de l'état TaskState.UNRECOGNIZED en TaskState.TASK_STATE_UNSPECIFIED.
• Article sur le blog de JetBrains : blog.jetbrains.com/idea/2026/08/intellij-idea-goes-lsp
• pas trop de temps

Langchain4j continue sa progression github.com/langchain4j/langchain4j/…/1.18.0 github.com/langchain4j/langchain4j/…/1.19.0 github.com/langchain4j/langchain4j/…/1.17.0

• Introduction du pattern Debate pour lancer des sous agents dans rechercehnt et entrent dans un debat critique sur une decision avant qu'un juge decide (1.17)
• compensation d'action d'un outil avec @ReverseTool (1.17)
• Ajout du pattern Belief-Desire-Intention (1.18): belief est l'état du monde cru, desire est la liste des objectifs, intention est le plan pour avancer un ou plusieurs objectif
• Support d'un systeme crash resilient dans l'approche Human in the loop avec des checkpoints nestés (1.18)
• Support Open AI TextToSpeech (1.18)
• Support de Mistral batch chat (1.18)
• support MCP client 2026-07-28 (1.19)
• Anthromic batch chat et Google thinking mode (1.19)

Embabel atteint 1.0 GA github.com/embabel/embabel-agent/…/v1.0.0

• embabel d'eloigne de Spring AI ne s'appuie que sur Spring (notamment tool calling)
• nettoyage des explorations autour du pattern GOAL avant a 1.0
• ajout observabilite (dont le cout)
• les approches de retry solidifiées
• et d'autres choses
• toujours basées sur la description de goals typés et des dependences entre eux via les types

MCP 2026-07-28 : le protocole devient stateless blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28

• MCP (Model Context Protocol) est le protocole standard permettant aux LLM et agents IA de communiquer avec des outils, ressources et serveurs externes.
• Cette version marque le plus gros changement depuis le lancement du MCP distant il y a 18 mois.
• Le protocole passe d'un modèle bidirectionnel avec état à un modèle stateless en requête/réponse.
• Suppression de la poignée de main initialize/initialized et du header Mcp-Session-Id, chaque requête devient autoportante.
• N'importe quelle requête peut désormais être routée vers n'importe quelle instance de serveur derrière un load balancer classique, sans stockage partagé.
• Introduction des Multi Round-Trip Requests (MRTR) pour remplacer les requêtes initiées par le serveur, via un resultType input_required et des inputResponses.
• Nouveaux headers Mcp-Method et Mcp-Name pour permettre aux gateways de router et autoriser sans parser le JSON.
• Les résultats de tools, prompts et resources deviennent cacheables grâce aux paramètres ttlMs et cacheScope.
• Renforcement sécurité avec la validation d'issuer RFC 9207 pour éviter les attaques de confusion entre serveurs d'autorisation, et transition de DCR vers CIMD.
• Roots, Sampling et Logging sont dépréciés avec douze mois de support garanti, tout comme le transport legacy HTTP+SSE.

Un site qui référence les skills pour la JVM (framework, langage, build…) jvmskills.com

• Frameworks : Spring, Quarkus, Jakarta EE, Reactor, Camel
• Java : bonne pratiques, conventions, guides de mise à jour à niveau LTS, API spécifiques (streams, optionals, logs…)
• Bases de données : ORM, validation, modélisation PostgreSQL, vectorielle avec pgvector
• Tests et qualité : TDD, mutation testing, debogage avec JDB
• Workflows dev et archi : commits git, domain modeling
• Outils et diagnostics JVM : JFR, Jstall, JSpecify

Une skill n'est pas une librairie https://devx.writizzy.blog/p/un-skill-nest-pas-une-lib

• Les skills sont des éléments de configuration en prose pour agents IA comme Claude, distribués via des marketplaces à la manière de librairies logicielles.
• Frédéric Camblor critique cette analogie car partager un skill n'est pas la même chose que le mutualiser durablement.
• Écrire un skill prend 30 minutes mais l'adopter ailleurs coûte cher en appropriation et en maintenance.
• Forker un skill s'avère souvent plus efficace que de chercher à converger vers une version commune.
• Contrairement au code, les régressions d'un skill ne sont pas détectables automatiquement.
• Un skill peut se dégrader silencieusement sur plusieurs cas d'usage en corrigeant un autre.
• Les skills vieillissent vite car les modèles progressent et intègrent naturellement certaines bonnes pratiques.
• Le skill-creator d'Anthropic permet d'évaluer un skill via des jeux de cas et des mesures de variance.
• L'auteur distingue quatre sphères de partage : personnelle, équipe, outil et marketplace.
• Il propose un cycle partage puis appropriation puis duplication puis divergence plutôt qu'une installation collective figée.

Les modèles Anthropic introduisent un filigrane (watermark) dans les textes qu'ils génèrent https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark

• Claude est l'assistant IA d'Anthropic, et le watermarking est une technique permettant de marquer discrètement un contenu généré par IA pour en tracer l'origine.
• Anthropic annonce que les futurs modèles Claude intégreront un filigrane numérique invisible dans le texte généré.
• Le principe exploite les choix de mots équivalents que le modèle fait naturellement, en les orientant via une clé cryptographique plutôt qu'un tirage aléatoire.
• Le texte produit reste indiscernable à l'œil nu, sans caractères cachés, sans ralentissement ni coût supplémentaire.
• Seule la personne possédant la clé correspondante peut détecter la présence du filigrane.
• Le filigrane est plus fiable sur les textes longs et créatifs, moins sur du texte factuel, du code ou après une édition manuelle poussée.
• Il ne prouve pas qu'un texte est écrit par IA, ni n'identifie l'auteur ou la conversation d'origine, il donne seulement une probabilité d'implication de Claude.
• Une API de détection est proposée en accès restreint aux régulateurs, forces de l'ordre, médias et vérificateurs de faits.
• Pour les fichiers non textuels comme les images ou les PDF, Anthropic s'appuie sur le standard C2PA.
• Cette initiative s'inscrit dans le Code de Pratique de l'UE sur la transparence des contenus IA, signé par Anthropic et environ 190 autres acteurs, en lien avec la loi européenne sur l'IA.

GPT-6 Astra, le nouveau modèle d'OpenAI face à Claude Fable 5.1 https://openai.com/index/gpt-6-astra/

• GPT-6 Astra est le nouveau modèle phare d'OpenAI, annoncé le 3 septembre 2026 comme le plus intelligent et le plus aligné de l'entreprise.
• Le modèle arrive deux jours après Claude Fable 5.1, à un tarif affiché comparable, dans une course accélérée aux modèles de code et de raisonnement.
• Astra revendique 98 % sur FrontierMath Tier 4, 99,9 % sur ARC-AGI-3 et 100 % sur ExploitBench.
• Fenêtre de contexte d'environ 1,05 million de tokens.
• Tarification API, 10 dollars par million de tokens en entrée, 50 dollars en sortie, et 1 dollar par million pour les tokens en cache.
• Au-delà de 272 000 tokens en entrée, toute la requête est facturée au double sur l'entrée et une fois et demie sur la sortie.
• Astra est le premier modèle d'OpenAI à franchir le seuil interne critique en cybersécurité.
• La version publique refuse les tâches offensives avancées comme générer des preuves de concept d'exploits.
• Le déploiement est progressif, les entreprises du programme de cybersécurité Daybreak d'OpenAI y accèdent en premier, avant ChatGPT Plus, Pro, Business, Enterprise, l'API et AWS.
• Même logique de diffusion contrôlée que chez Anthropic avec Mythos 5.1 : deux jours d'écart, deux modèles de tête, et la même question de savoir qui accède en premier aux capacités les plus sensibles.

Outillage

JetBrains s'est lancé dans les LSP (Language Server Protocol) avec une extension IntelliJ pour VS Code et assimilés marketplace.visualstudio.com/items?itemName=JetBrains.intellij-s…

• Nouveau produit : Lancement de l'extension Java & Kotlin by IntelliJ IDEA pour les éditeurs basés sur VS Code (incluant Cursor).
• Technologie : Utilisation du standard LSP (Language Server Protocol).
• Objectif : S'adapter au développement piloté par les agents IA, qui nécessite des fonctionnalités IDE légères et standardisées.
• Fonctionnalités clés :
  • Support des projets Java, Kotlin et mixtes.
  • Débogage (DAP).
  • Complétion intelligente, navigation et analyse de code.
  • Refactoring.
  • Prise en charge de Maven, Gradle et Bazel.
• Disponibilité : Téléchargeable via le Visual Studio Marketplace et l'Open VSX registry.
• Licence / Prix :
  • Gratuit durant la phase de preview (évaluation renouvelable de 30 jours).
  • Nécessitera un abonnement IntelliJ IDEA Ultimate après la preview.
  • (Note : Le LSP purement Kotlin reste gratuit et open-source).
• Avenir : Développement en cours pour optimiser les flux de travail avec les agents IA en ligne de commande (ex: Claude Code, Codex) afin de réduire la consommation de tokens.

Après son acquisition par SpaceX, Cursor perd l'accès aux modèles OpenAI https://openai.com/index/our-decision-on-cursor-following-its-acquisition-by-spacex/

• decision difficile
• mais Elon ment comme un arracheur de dent
• (et c'est un competiteur donc bon ça nous arrange)

David Pilato a créé un thème spéciale pour les gens pour les devrel, ou qui font des talks à droite à gauche, pour le moteur Hugo https://david.pilato.fr/posts/2026-09-07-hugo-theme-devrel/

• hugo-theme-devrel, thème Hugo (MIT) pour Developer Advocates et conférenciers, fonctionnant comme un module superposé au thème Dream.
• Gestion des conférences (cartes Leaflet), présentations (PDF, YouTube, co-auteurs), vues dédiées (archives, sujets récurrents, vidéos) et recherche Pagefind.
• Chaque intervention est un page bundle YAML structuré comme une base de données relationnelle compilée par Hugo.

Architecture

Airbnb refond son authentification en architecture server-driven, 60 % de code en moins https://www.infoq.com/news/2026/09/airbnb-server-driven-login/

• Airbnb a restructuré son authentification autour d'un modèle en deux phases, identification du compte (email, téléphone ou connexion sociale) puis choix du challenge d'authentification décidé côté serveur selon le contexte utilisateur.
• Ce qui est interessant c'est que choisir la method d'authentification est côté serveur et adaptative, comme si c'était une révolution
• Arreter là
• Un moteur de politique serveur sélectionne la méthode d'authentification optimale avec des solutions de repli, permettant des adaptations régionales comme l'OTP WhatsApp au Brésil ou des fournisseurs d'identité locaux en Corée du Sud sans nouvelle version client.
• Un Challenge Picker propose des méthodes alternatives classées par probabilité de succès en cas d'échec.
• Résultat chiffré, 60 % de code d'authentification en moins et 100 Ko de moins sur le bundle client web.

Méthodologies

Les nouvelles règles d'ingénierie du contexte pour les modèles Claude 5 x.com/trq212/status/2080710971228918066

• Partage par Thariq des apprentissages sur l'ingénierie du contexte et le prompt engineering pour les nouveaux modèles Claude 5 (comme Claude Opus 5 et Claude Fable 5) utilisés dans Claude Code.
• Évolution majeure vers le dés-empirement (unhobbling) : plus de 80 % du prompt système de Claude Code a pu être supprimé sans perte sur les évaluations de code, les modèles récents faisant preuve d'un bien meilleur jugement contextuel.
• Passage des règles strictes au jugement : au lieu d'interdire les commentaires ou d'imposer des contraintes lourdes, les modèles s'adaptent désormais au code environnant et font appel à leur propre discernement.
• Remplacement des exemples par la conception d'interfaces : fournir des exemples figés restreint l'exploration du modèle, d'où l'importance de concevoir des outils et des fichiers plus expressifs.
• Adoption de la divulgation progressive (progressive disclosure) : chargement dynamique du contexte (via des compétences ou des outils à chargement différé comme ToolSearch) pour éviter de saturer la fenêtre de contexte avec des instructions fixes.
• Utilisation d'une mémoire automatique et de références riches (artefacts HTML, suites de tests, fonctions de référence) plutôt que de fichiers CLAUDE.md pléthoriques ou de consignes répétitives.
• Recommandation pour les fichiers CLAUDE.md et les Skills : les garder légers, se concentrer sur les pièges spécifiques (gotchas) du dépôt, et structurer les guides sous forme d'arborescences modulaires pour ne charger que le nécessaire.

Niveau d'adoption des agents IA de codage selon une étude de JetBrains blog.jetbrains.com/research/2026/08/ai-coding-agent-adoption-2026

• Adoption massive : 90 % des développeurs professionnels utilisent des agents d'IA de codage au moins une fois par semaine, et 68 % quotidiennement.
• Claude Code domine : Il devient le nouveau leader du marché avec 39 % d'adoption mondiale (47 % aux États-Unis), détrônant largement ses concurrents.
• Déclin de GitHub Copilot : L'ancien leader perd de sa superbe, passant de 29 % à 21 % d'adoption, bien qu'il conserve une très forte notoriété (79 %).
• Percée de Codex : Sa croissance est fulgurante, son taux d'adoption ayant été multiplié par 5 en quelques mois (de 3 % à 16 %).
• Recul de Cursor : L'outil connaît une légère baisse, passant de 18 % à 12 % d'adoption, principalement due à une forte chute sur le marché chinois.
• Écosystème diversifié : JetBrains AI atteint 9 % d'adoption. Des alternatives comme OpenCode (7 %) et Google Antigravity (6 %, mais très populaire en Inde à 15 %) continuent de s'implanter.

L'IA a cassé les hypothèses de la CI… ou pas https://stack72.dev/ai-broke-the-assumptions-behind-ci/

• Paul Stack (ex-Pulumi) explique que l'intégration continue a toujours mêlé deux rôles distincts, exécuter la vérification du code et coordonner les fusions.
• avec les agents, la pression sur la CI augmente, car ils ne testent pas end to end tout le temps
• ils ont maintenant des workflows qui verifient tests, lint, revue d'agent etc dans un env local isolé
• donc c'est pre PR push
• Il propose de séparer vérification (exécution), attestations structurées (hash de commit, checksums SHA256) et CI, réduite à la validation et à la coordination des fusions.
• Sa thèse, les agents IA peuvent désormais vérifier tout le code localement avant même l'ouverture d'une pull request, ce qui bouleverse cet équilibre.
• l'attestation vient ensuite
• et la CI est une étape de vérification (attestation de commit et de tests et si branche a bougé, repart à l'execution)
• Martin Fowler, qui a repéré l'article dans ses Fragments du 1er septembre 2026, réplique que la vraie CI a toujours exigé une vérification locale avant de pousser le code.
• ca demande une chaine d'attestation forte
• quid de garder les metriques historique de CI

Sécurité

France Passoire: une analyse sur les différents vols de données des services publics de ces dernières mois https://www.cybernetica.fr/piratage-des-impots-comment-en-est-on-arrive-la/

• Analyse du piratage massif de la DGFiP et d'autres administrations françaises en 2026, révélateur de failles systémiques de cybersécurité de l'État.
• Intrusion détectée fin juin à la DGFiP, mais l'exfiltration de 678 000 entrées fiscales n'a été découverte qu'en août lors de leur mise en vente.
• Données volées : noms, revenu fiscal de référence, taux de prélèvement, adresse, téléphone.
• Une seconde attaque du même pirate a visé le cadastre fin juillet, exposant plus de 2 millions de personnes.
• L'Éducation nationale a aussi été piratée fin juillet, données de tous les agents depuis 2001 exposées.
• Cause principale : modèle de sécurité fondé sur le périmètre physique plutôt que sur le zero trust, sans contrôle après authentification.
• Le télétravail post Covid a étendu les accès distants sans reconstruire les modèles de confiance.
• Aucun système de détection d'exfiltration n'existait, la fuite n'a été révélée que par le pirate lui-même.
• La transposition de la directive NIS2 est bloquée en France depuis septembre 2025, la CJUE a condamné le pays à des astreintes.
• L'article souligne un désengagement croissant des Etats-Unis en matière de cybersécurité internationale et une dépendance technologique accrue de la France.

Loi, société et organisation

Ce que l'IA change vraiment au métier de manager shapeandship.ai/p/ce-que-lia-change-vraiment-au-metier-de-manager

• Retour d'expérience et analyse par Mathilde Rigabert sur l'impact réel de l'IA générative dans le quotidien d'un Engineering Manager.
• L'IA excelle pour automatiser la reconstitution factuelle de l'activité (lecture de PRs, commits, reviews) nécessaire aux 1:1 et entretiens annuels, mais elle offre une vision uniquement quantitative et nécessite d'être croisée avec des notes de terrain.
• L'IA rend le maintien de la qualité et des standards plus difficile : selon une étude Faros AI sur 22 000 développeurs, les PRs mergées sans aucune revue ont augmenté de 31 %, fragilisant la compréhension commune apportée par le pairing et les revues de code.
• Le temps gagné par l'IA ne permet pas d'augmenter massivement le span of control (seulement 2 ou 3 personnes de plus), car l'IA compresse la collecte d'informations mais pas les conversations humaines complexes ou l'accompagnement du changement.
• Les compétences d'orchestration et de gestion de sujets multiples acquises par les managers facilitent leur transition vers le pilotage de plusieurs agents IA en contribution individuelle.
• Le piège actuel réside dans l'accumulation des casquettes (manager, tech lead, product owner, contributeur, pompier), conduisant à l'épuisement et au délaissement du travail de fond sur l'organisation et l'humain.
• Le temps libéré par l'IA doit être réinvesti dans le travail invisible qui fait tenir le système (suivi des actions de rétro, analyse de métriques, coaching), que personne ne réclame à court terme mais dont l'absence fragilise les équipes à long terme.

Je regrette d'avoir migré vers Codeberg xn–gckvb8fzb.com/i-regret-migrating-to-codeberg

• L'auteur explique pourquoi il regrette d'avoir quitté GitHub pour Codeberg, à la suite des récentes modifications des conditions d'utilisation (ToS) de la plateforme.
• Codeberg a interdit les projets principalement générés par des LLM ainsi que les projets liés aux cryptomonnaies via des propositions de l'Assembly 2026, au motif qu'ils nuisent à sa réputation. blog.codeberg.org/protecting-our-floss-commons-from…
• Critique de l'argument de Codeberg sur l'absence de communauté des vibe coders, en rappelant que la majorité des logiciels libres (FOSS) sont créés par des développeurs solos sans communauté au sens romancé du terme.
• Ironie soulignée concernant la posture de Codeberg et Forgejo, qui a hérité de la communauté de Gitea après un hard fork avant de faire la leçon aux développeurs individuels.
• Alerte sur le risque de censure idéologique : interdire des catégories entières plutôt que de traiter les abus réels ou la consommation d'infrastructure crée un précédent dangereux pour une forge qui se veut libre.
• Proposition de solutions alternatives pour gérer l'impact des LLM et de la crypto : déclaration obligatoire via des cases à cocher, hébergement sur des tiers d'infrastructure spécifiques payants ou sous quotas, et disclaimers automatiques.
• Décision de l'auteur de quitter Codeberg pour mettre en place son propre serveur Git personnel afin d'éviter la dépendance à une plateforme qui modifie ses règles de manière unilatérale.

Cloud souverain : Airbus choisit Scaleway pour l'hébergement de ses applications critiques https://www.usine-digitale.fr/aeronautique-spatial/airbus/cloud-souverain-airbus-choisit-scaleway-pour-lhebergement-de-ses-applications-critiques.OHBVBMSZIJELNOKN6G5F6B7NSI.html

• Scaleway est le cloud provider français filiale du groupe Iliad, positionné comme alternative souveraine aux hyperscalers américains.
• Airbus a lancé un appel d'offres de six mois consultant une cinquantaine d'acteurs dont OVHcloud, Thales, Google S3NS et Microsoft Bleu.
• Scaleway a été retenu pour héberger les applications critiques liées à la conception d'aéronefs, l'ingénierie, la production industrielle et les opérations.
• Le contrat prévoit la migration d'environ 70 applications d'ici 2028, puis jusqu'à 900 applications sur 5 à 6 ans.
• Le montant du contrat n'a pas été communiqué.
• Scaleway revendique zéro actionnaire, zéro employé et zéro filiale hors Union européenne pour garantir une protection contre les lois extraterritoriales.
• Damien Lucas, PDG de Scaleway, évoque une immunité complète face aux évolutions politiques et législatives externes.
• La plateforme doit aussi accélérer les usages d'intelligence artificielle d'Airbus, avec les modèles de Mistral AI déjà déployés chez Scaleway.
• Catherine Jestin, responsable numérique d'Airbus, souligne que cette intégration accélère la démarche IA du groupe.
• Ce choix ne remet pas en cause la stratégie multicloud d'Airbus, Scaleway venant compléter les fournisseurs existants pour les charges nécessitant le plus haut niveau de gouvernance et de résilience.

Debian adopte une résolution sur l'usage responsable de l'IA générative lwn.net/Articles/1091231

• La discussion sur l'usage des LLM dans Debian s'est tenue du 23 juillet au 13 août 2026, suivie d'un vote du 15 au 28 août 2026.
• 1045 développeurs Debian étaient éligibles à voter, avec un quorum de 48,49 votes largement dépassé par les huit options en lice.
• Les options allaient d'une interdiction stricte des contributions générées par LLM inscrite dans le contrat social à une acceptation encadrée des contributions IA.
• L'option gagnante au classement Condorcet est Responsible Use of Generative AI, devant Allow AI-Assisted Contributions with conditions et A cautious approach to generative AI.
• Le texte adopté n'interdit ni n'encourage l'usage d'outils d'IA générative dans le développement de Debian.
• Il exige que toute contribution, quels que soient les outils utilisés pour la produire, respecte les mêmes standards de qualité, correction, maintenabilité et conformité légale.
• Les contributeurs doivent comprendre, relire, tester et si besoin modifier la production assistée par IA avant de l'intégrer à Debian.
• Les informations sensibles du projet ne doivent pas être transmises à des fournisseurs d'IA non fiables, et la divulgation de l'usage de l'IA est encouragée sans être obligatoire.
• Le détail du vote et le texte complet de la résolution sont disponibles sur la page officielle [debian.org/vote/2026/vote_002](https://www.debian.org/vote/2026/vote_002).
• Contraste direct avec l'OpenJDK, qui a publié une politique interdisant le code généré par LLM (épisode 340), et avec l'auteur de jqwik qui a piégé sa librairie contre les agents.

Conférences Nous contacter

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Bun quitte Zig pour Rust en 11 jours à coups de Claude Code, pour 165 000$ payés par Anthropic : la réaction du créateur de Zig ne se fait pas attendre. TypeScript 7 débarque, réécrit en Go, 8 à 12x plus rapide. Entre les deux, Vidocq réimplémente Jakarta EE en souverain, le COBOL met un uppercut aux microservices, et un CTO demande à son équipe combien de temps il lui faudrait pour revenir à sa vélocité antérieure sans Claude Code. De quoi réfléchir avant le prochain rewrite.

Enregistré le 17 juillet 2026

Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-342.mp3 ou en vidéo sur YouTube.

News Langages

Est-ce qu'on peut aussi utiliser des double, des longs, ou autre pour gérer les montants monétaires en Java ? https://blog.frankel.ch/bigdecimal-vs-double/

• double (IEEE 754)
  • Usage : Calculs scientifiques, métriques, statistiques.
  • Avantages : Très performant (matériel), idéal pour l'approximatif.
  • Risques : Erreurs d'accumulation, égalité (==) trompeuse, NaN / -0.0.
  • Bonnes pratiques : Utiliser une tolérance (epsilon ou ULP) pour comparer ; utiliser des algorithmes de sommation compensée (Kahan/Neumaier) pour la précision.
• BigDecimal
  • Usage : Finance, comptabilité, fiscalité (précision décimale stricte).
  • Avantages : Contrôle total des arrondis et de l'échelle.
  • Risques : Lent (allocations), immutabilité (risque de mauvaise réaffectation), confusion equals() vs compareTo().
  • Bonnes pratiques : Initialiser via String ou valueOf() ; utiliser compareTo pour l'égalité.
• Point fixe (long)
  • Usage : Trading, systèmes haute performance, paiements.
  • Avantages : Très rapide, déterministe, zéro allocation.
  • Risques : Gestion manuelle de l'échelle et des débordements (Math.addExact).
• Points de vigilance en production
  • Sérialisation (JSON) : Préférer les String pour BigDecimal pour éviter la perte d'échelle.
  • Atomicité : double n'est pas atomique ; utiliser volatile ou DoubleAdder (pour les compteurs).
  • Tests : Toujours définir un delta ou Offset pour les tests de flottants.
• Bibliothèques recommandées
  • Moneta (JSR 354) : Standard bancaire complet.
  • decimal4j : Optimisé pour le point fixe haute performance.
  • Apache Commons Numbers : Outils robustes pour la précision et les sommations.

Typescript 7 est de sortie devblogs.microsoft.com/typescript/announcing-typescript-7-0

• Performance majeure : Portage natif en Go offrant des gains de vitesse de 8x à 12x et une consommation mémoire réduite.
• Architecture optimisée : Utilisation du multithreading (mémoire partagée) et parallélisation native (analyse, vérification de types,émission).
• Nouvelles options de contrôle : Introduction des flags –checkers, –builders (parallélisation) et –singleThreaded (mode mono-cœur).
• Nouvel observateur de fichiers : Passage à une solution basée sur @parcel/watcher pour une meilleure réactivité et stabilité du mode –watch.
• Compatibilité et transition :
  • Compatible avec les bases de code TypeScript 6.0.
  • Utilisation du package @typescript/typescript6 recommandée pour maintenir des outils dépendants de l'ancienne API.
• Changements de configuration : Durcissement des défauts (ex: strict activé par défaut) et suppression de nombreuses options obsolètes (target: es5, baseUrl, etc.).
• Amélioration de l'expérience éditeur : Serveur de langage (LSP) plus stable avec une réduction de 80 % des erreurs et 60 % des crashs.
• Limitations actuelles : Support incomplet pour les frameworks utilisant des plugins de langage (Vue, Svelte, Astro, Angular) en attendant une API stable.

"Java, the documentary" est sur YouTube, retraçant l'histoire du langage youtube.com/watch?v=…

• La vidéo n'était pas encore disponible à l'heure de l'enregistrement. Sortie officielle le 17 juillet.
• Avec des interviews de James Gosling, Brian Goetz, Venkat Subramaniam, et bien d'autres.

Librairies

What's New in 8.0 - Hibernate docs.hibernate.org/orm/8.0/whats-new

• L'intégration de Jakarta Persistence 4.0 apporte des nouveautés majeures comme EntityAgent (qui standardise la StatelessSession), les mappings de result set en SQL natif, et de nouvelles options de configuration de session et de requêtes (Session Creation Options, Query Options).
• Le support de Jakarta Data 1.1 est ajouté pour les Hibernate Data Repositories, incluant l'intégration avec les requêtes statiques JPA4, les projections @Select, et les repositories asynchrones via Jakarta Concurrency ou Hibernate Reactive.
• L'introduction du Graph-based Flushing remplace l'ancienne approche basée sur des heuristiques par un modèle de dépendances utilisant les contraintes relationnelles, afin d'améliorer la fiabilité des tris, la gestion des batchs et les performances globales (bien que l'ancienne méthode reste temporairement disponible).
• L'API ProcedureCall a été améliorée pour faciliter le casting des résultats (asResultSetOutput) et permettre la déclaration paresseuse (lazy) du mapping des ResultSet.
• Hibernate supporte désormais la sécurité au niveau de la ligne (Row-Level Security) de manière native pour les bases de données compatibles (PostgreSQL, Db2, SQL Server, CockroachDB) afin de gérer la visibilité en contexte multi-tenant.
• Une nouvelle méthode getReference() permet dorénavant de récupérer la référence d'une entité directement à partir de son natural id.
• Le mode Safe Mode Validator (hibernate.query.safe_mode_enabled=true) fait son apparition pour bloquer les opérations risquées comme sql(), function() ou column() dans les requêtes HQL et Criteria, ce qui est particulièrement utile pour les applications exposées aux LLMs.
• La gestion des associations bidirectionnelles lors de la phase de flush peut maintenant être prise en charge automatiquement par Hibernate (hibernate.bidirectionality_management=true), synchronisant la référence côté inverse de l'association.
• Le Subselect Fetching est considérablement amélioré, supportant dorénavant les associations "to-one" pour le bulk select fetching (au lieu de se limiter aux collections) et devenant une option de premier ordre via FetchMethod.BY_SUBQUERY.

Un des papas de Cucumber et Gherkin lance Var, une alternative pour le test et le BDD var.oselvar.com

• Lancement de Vár : Nouvel outil de test créé pour pallier les défauts de Cucumber.
• Limites de Cucumber : Syntaxe Gherkin trop rigide, intégration difficile avec les exécuteurs de tests et support éditeur limité.
• Usage avec l'IA : Conçu spécifiquement pour vérifier que les agents IA respectent les intentions et spécifications de l'utilisateur.
• Fonctionnement : Utilisation du Markdown plutôt que du Gherkin ; sert à la fois de guide et d'outil de vérification.
• Développement assisté : Code et documentation générés en grande partie par Claude sous supervision humaine.
• Appel aux retours : Projet ouvert aux tests et aux critiques de la communauté.

Web

Une nouvelle méthode HTTP : QUERY https://kreya.app/blog/new-http-query-method-explained/

• Méthode HTTP QUERY (RFC 10008) pour les recherches complexes.
• Problème : GET (limité par l'URL) vs POST (sémantique inadaptée).
• Avantages : Permet un corps de requête, sûr, idempotent et cacheable.
• Limites : Support infrastructurel faible, non partageable par lien, cache complexe.
• Usage : À réserver aux requêtes complexes si l'environnement le permet.

Comment je fais du design en tant que dev backend eventuallycoding.com/p/comment-je-fais-du-design-en-tant-que-dev-backend

• Hugo Lassiège retrace l'évolution de son workflow de création d'interfaces en tant que développeur backend, depuis ses débuts avec Bootstrap jusqu'à l'ère de l'intelligence artificielle.
• L'article explique comment la structuration des éléments visuels a progressé grâce à l'Atomic Design, l'émergence des design systems et l'adoption des design tokens via un framework comme Tailwind.
• L'auteur détaille son processus actuel qui s'appuie fortement sur Claude Design pour générer et itérer sur des maquettes à partir d'un brief, d'un screenshot ou d'un design system de référence.
• Il aborde également le risque de slopification et de standardisation extrême apporté par ces outils, rappelant que si l'IA simplifie la technique, il reste crucial d'injecter de l'identité et de l'originalité pour éviter un web trop aseptisé.

Data et Intelligence Artificielle

De l'utilisation de SKILL.md et de "loop engineering" pour augmenter sa productivité glaforge.dev/posts/…/of-skills-and-loops-with-ai-assistance

• Les skills permettent d'encoder une procédure de manière répétable et automatisable
• Le loop engineering enlève l'humain de la boucle afin que l'agent atteigne un objectif donné de façon plus autonome
• Pour écrire des Codelabs (sorte de tutoriel guidé pas à pas) Guillaume a transformé une séance de création de codelab avec son agent préféré (Antigravity) en skill réutilisable pour l'écriture de ses prochains codelabs
• Il a également utilisé l'approche de "loop engineering" à la mode en ce moment pour que son agent IA compile, exécute, teste les instructions et le code de son codelab, pour qu'il soit complètement fonctionnel
• Gain estimé : passer de 2 jours de travail à moins de 2 heures !

Redeploying Claude Fable 5 anthropic.com/news/redeploying-fable-5

• Anthropic a annoncé le rétablissement de l'accès à ses modèles Claude Fable 5 et Mythos 5, qui avaient été suspendus suite à des restrictions d'exportation imposées par le gouvernement américain le 12 juin 2026.
• Cette suspension faisait suite à un rapport d'Amazon démontrant une méthode pour contourner les garde-fous de Fable 5, lui permettant d'identifier et d'exploiter une vulnérabilité logicielle (un jailbreak).
• Pour y remédier, Anthropic a renforcé ses mécanismes de sécurité en déployant un nouveau classifieur capable de bloquer cette technique spécifique dans plus de 99 % des cas, acceptant en contrepartie une augmentation des faux positifs sur des requêtes bénignes.
• Face à l'absence de consensus sur l'évaluation des jailbreaks, Anthropic s'associe à Amazon, Microsoft, Google et d'autres partenaires pour développer un standard industriel évaluant la sévérité de ces failles selon quatre critères : gain de capacité, étendue du gain, facilité d'arsenalisation et découvrabilité.
• L'entreprise s'engage également à approfondir sa collaboration avec le gouvernement américain, notamment via des évaluations pré-déploiement, un partage rapide d'informations sur les failles, et des ressources dédiées à la recherche conjointe sur la sécurité de l'IA.

Outillage

La réécriture de Bun en Rust et la réaction du créateur de Zig bun.com/blog/bun-in-rust et andrewkelley.me/post/my-thoughts-bun-rust-rewrite.html

• Bun, le runtime JavaScript et TypeScript écrit à l'origine en Zig, a été entièrement réécrit en Rust pour des raisons de stabilité et de gestion de la mémoire.
• Cette migration massive d'un demi-million de lignes de code a été bouclée en seulement 11 jours grâce à l'utilisation intensive de Claude Code fonctionnant en parallèle, pour un coût d'API estimé à 165 000 dollars financé par Anthropic.
• Andrew Kelley, le créateur de Zig, a réagi publiquement en qualifiant l'ancienne base de code de Bun de "slop" remplie de hacks et de fuites mémoire accumulées par une course aux fonctionnalités.
• Kelley exprime son soulagement face à ce départ, expliquant que les plantages incessants de Bun devenaient un passif réputationnel toxique pour le langage Zig et sa fondation.
• Le rachat de Bun par Anthropic fin 2025 avait déjà mis fin aux donations financières de Bun envers la Zig Software Foundation, facilitant cette séparation.
• La nouvelle version Rust de Bun passe désormais la quasi-totalité des tests, réduit la taille du binaire et est déjà déployée de manière transparente en production dans Claude Code.

Nouveautés de Git 2.55 github.blog/open-source/git/highlights-from-git-2-55

• Support natif de FSMonitor sous Linux via inotify pour accélérer les commandes comme git status sur les grands dépôts
• Intégration de la compaction incrémentale MIDX (multi-pack index) dans git repack pour optimiser la réécriture des métadonnées
• Amélioration drastique des performances de génération des bitmaps et des pseudo-merge bitmaps lors des tâches de maintenance
• Nouvelle commande expérimentale git history fixup pour intégrer facilement des modifications locales dans un commit antérieur
• Possibilité d'exécuter des hooks configurés en parallèle pour optimiser le temps de build et de validation
• Utilisation d'un autostash automatique lors d'un git checkout -m en cas de conflit de fusion pour éviter de bloquer l'espace de travail
• Nouvelle commande git format-rev permettant de formater rapidement des commits reçus via l'entrée standard (stdin)
• Support du push simultané vers un groupe de remotes configuré
• Protection contre l'exécution de séquences de contrôle de terminal malveillantes via les flux de progression distants

Vidocq, une réimplémentation souveraine et sans dépendance de Jakarta EE et Microprofile vidocq.dev/posts/vidocq-a-sovereign-jakarta-ee-and-microprofile-runtime

• Lancement de Vidocq : Runtime Java open source complet, compatible Jakarta EE Core Profile et Souveraineté numérique : Projet européen hébergé sur Codeberg, sous licences EUPL 1.2, EPL 2 et GPL 2.0.
• Standardisation totale : Implémentation fidèle des spécifications (CDI, REST, JSON, etc.), validée par 5 650 tests TCK officiels.
• Sécurité radicale : Zéro dépendance externe et aucune bibliothèque tierce.
• Aucune manipulation de bytecode à l'exécution (« magie » générée à la compilation via JDK 25).
• Compatible JPMS, AOT, GraalVM et Leyden CDS.
• Disponibilité : Projet en phase alpha, code et documentation accessibles sur vidocq.dev.
• Article complémentaire qui revient sur la genèse de Vidocq, en utilisant l'IA et les TCKs pour driver l'aspect spec-driven development vidocq.dev/posts/the-story-of-vidocq

Le "selfware" : Guillaume s'est fait plais' en vibe-codant son propre éditeur de texte glaforge.dev/posts/…/selfware-building-my-own-text-editor-without-knowing-swift

• Concept de « Selfware » : création de logiciels conçus exclusivement pour soi-même, sans monétisation ni contraintes liées aux utilisateurs tiers.
• Le rôle de l'IA : les agents de programmation (comme Antigravity) suppriment la barrière technique de l'apprentissage des langages (Swift, APIs) pour les non-développeurs.
• Développement minimaliste : privilégier la performance et l'utilité directe (démarrage instantané, interface native) au détriment des fonctionnalités complexes (plugins, télémétrie, gestion de comptes).
• Absence de pression : libération des contraintes liées à la compatibilité, à la maintenance logicielle et aux retours utilisateurs ; le logiciel n'a besoin d'être « assez bon » que pour ses propres besoins.
• Incitation à l'autonomie : encourager la création d'outils sur mesure pour résoudre les frictions quotidiennes plutôt que de subir les limitations des logiciels commerciaux.

Architecture

Le cobol a donné un uppercut au microservices https://freedium-mirror.cfd/@maahisoft20/your-microservices-lost-to-cobol-let-that-sink-in-8ce2e236d007

• Retour d'expérience sur la migration d'un système COBOL vers des microservices cloud-native qui s'est soldée par un retour en arrière après avoir constaté que le traitement batch initial était plus rapide, moins cher et plus fiable
• Là où le batch COBOL traitait 2.4 millions d'enregistrements en 11 minutes, le système distribué modernisé à base de message queues, retries et Kubernetes prenait 47 minutes et tombait sous la charge
• COBOL brille par ses caractéristiques conçues spécifiquement pour la finance comme le calcul décimal précis sans floating point errors et l'absence totale d'overhead réseau, de conteneurs ou de cold starts
• Rappel que distribuer un système multiplie les points de défaillance silencieux et complexifie la gestion de la cohérence transactionnelle par rapport à une exécution locale séquentielle
• Une invitation à se demander si les projets de décomposition en microservices apportent réellement un gain de performance de bout en bout pour l'utilisateur final ou s'ils optimisent seulement le diagramme d'architecture

Méthodologies

Ma meilleure question d'entretien Spring beaufume.fr/articles/spring-interview

• Florian beaufumé partage sa question d'entretien favorite pour évaluer des développeurs Spring de niveau intermédiaire à avancé : "Que pouvez-vous me dire sur le paramètre spring.jpa.open-in-view ?".
• Ce paramètre détermine l'activation du pattern Open Session In View (OSIV) qui, lorsqu'il est à true (la valeur par défaut dans Spring Boot), maintient l'un EntityManager JPA ouvert durant toute la requête HTTP.
• Si l'OSIV facilite le développement en évitant les fameuses LazyInitializationException lors de la sérialisation des entités en JSON, il pose d'importants problèmes de performance en provoquant des requêtes SQL non maîtrisées (comme le problème du N+1 select) en dehors de la couche service.
• Maintenir l'OSIV actif augmente également le temps de rétention des connexions au sein du pool de la base de données, limitant la scalabilité de l'application.
• La recommandation est de désactiver ce comportement en le positionnant à false, et de gérer explicitement le chargement des données requises au sein des transactions (via des DTOs, des requêtes JOIN FETCH ou des Entity Graphs) pour garder le contrôle sur les accès à la base de données.

10 points à retenir du rapport AI Engineering 2026 : The Acceleration Whiplash faros.ai/blog/ai-acceleration-whiplash-takeaways

• L'IA a franchi un cap et est devenue l'auteur principal du code : le taux d'acceptation du code généré est passé de 20% à 60% dans les équipes étudiées par Faros AI.
• La vélocité métier est bien réelle, avec une augmentation de 66% des epics livrées et une hausse de 33,7% du throughput des tâches par développeur.
• Ce volume cache un code churn massif (+861%), ce qui signifie qu'une quantité énorme de code est supprimée ou remplacée peu après avoir été ajoutée.
• La qualité en aval se dégrade fortement : les bugs par développeur ont augmenté de 54% et le nombre d'incidents par pull request a explosé de 242,7%.
• Le processus de code review est complètement saturé, entraînant un temps médian de relecture multiplié par cinq et une augmentation de 31,3% des PRs mergées sans aucune revue.
• Le système repose de plus en plus sur les développeurs seniors qui subissent une "senior engineer tax", devant relire un volume insoutenable de code à l'apparence correcte mais structurellement fragile.
• Contrairement à certaines hypothèses récentes de DORA, une forte maturité DevOps ne protège pas les entreprises contre cette détérioration ; le "Acceleration Whiplash" frappe de la même manière les équipes très performantes.
• En résumé, les outils d'IA inondent les pipelines de livraison avec un volume de code pensé pour un rythme machine, alors que les systèmes de vérification reposent toujours sur un rythme de validation humain.

Loi, société et organisation

Le coût d'une equipe d'engineering qui ne sait plus ce qu'elle fait dans un contexte d'augmentation de coût des coding agents https://freedium-mirror.cfd/@developer_programmer/i-spent-47-000-on-claude-code-in-90-[…]-asked-me-one-question-and-i-couldnt-answer-it-af3b203f81bb

• Une équipe de 8 ingénieurs a vu sa vélocité de développement exploser en utilisant Claude Code de manière intensive, jusqu'à recevoir une facture d'API salée de 47 213 $ pour seulement trois mois d'utilisation.
• Face à cette dépense, la question piège du CTO n'était pas sur le montant, mais sur la dépendance : "Si nous arrêtions Claude Code demain, combien de temps faudrait-il pour que notre vélocité revienne à son niveau initial ?".
• L'auteur s'est rendu compte qu'il était incapable de répondre car son équipe, en particulier les profils juniors, avait commencé à perdre l'habitude de concevoir et d'implémenter des fonctionnalités complexes sans l'aide permanente d'un agent.
• Le deuxième risque stratégique soulevé est celui de la dépendance tarifaire et du vendor lock-in : si l'outil devient une infrastructure indispensable au quotidien, l'entreprise perd tout pouvoir de négociation face aux augmentations de prix de l'éditeur d'IA.
• Pour éviter que l'IA ne devienne une béquille qui atrophie les compétences de l'équipe, l'article suggère de poser des limites budgétaires strictes, d'organiser régulièrement des sprints sans IA ("AI-free sprints") et de concevoir des processus de développement portables.

Retour de Nicolas Delsaux sur jqwik qui donne une perspective plus complète

• concernant jqwik, il me semble que vous oubliez (comme tous les gens qui
• parlent de LLM dans "l'industrie") que l'auteur n'a pas fait ça juste
• pour faire chier le monde, mais parce que ces outils ont des
• externalités incroyablement négatives, ce dont l'auteur s'explique dans
• son blog
• (blog.johanneslink.net/2026/06/09/the-jqwik-anti-ai-affair)
• • Vous oubliez également de signaler que le ticket
• (github.com/jqwik-team/jqwik/issues/708) par lequel un
• utilisateur se plaint de cette fonctionnalité a été écrit par un agent.
• • N'oubliez pas non plus que l'enthousiasme pour ces technologies n'est en
• fait pas universel, et que ces technologies sont loin d'être inévitables
• (les gains de vitesse ne sont, d'après circle CI -
• circleci.com/resources/2026-state-of-software-delivery, pas des
• gains de productivité )

OkHttp, Okio, Retrofit et SQLDelight rejoignent Commonhaus ! commonhaus.org/activity/315.html

• La fondation Commonhaus, via une publication de Andres Almiray, annonce l'arrivée de quatre projets majeurs de l'écosystème Java et Kotlin : OkHttp, Okio, Retrofit et SQLDelight.
• Ces projets, initialement créés chez Square (devenu Block), sont désormais regroupés et gérés sous la bannière lysine.dev au sein de la fondation.
• Jesse Wilson et Jake Wharton, créateurs et mainteneurs historiques de ces outils, rejoignent Commonhaus en tant que leaders de lysine.dev.
• Suite à leur départ de Block, ils expliquent avoir choisi Commonhaus pour offrir à leur immense communauté d'utilisateurs un cadre de gouvernance pérenne, stable et digne de confiance.

Conférences

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France)
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France)
• 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France)
• 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France)
• 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France)
• 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France)
• 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : aMP Day Montpellier 2026 - Montpellier (France)
• 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France)
• 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France)
• 25 septembre 2026 : SAP Inside Track Paris 2026 - Paris (France)
• 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)
• 8-9 octobre 2026 : Forum PHP 2026 - Marne-la-Vallée (France)
• 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France)
• 22-23 octobre 2026 : Agile Tour Bordeaux 2026 - Bordeaux (France)
• 26 octobre 2026 : Agile Tour Montpellier - Montpellier (France)
• 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France)
• 29-30 octobre 2026 : Campus Agile Grenoble - Grenoble (France)
• 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France)
• 29-30 octobre 2026 : Agile Tour Nantais 2026 - Nantes (France)
• 29 octobre 2026-1 novembre 2026 : Pycon FR - Biarritz (France)
• 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France)
• 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco)
• 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France)
• 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 19 novembre 2026 : Agile Laval 2026 - Laval (France)
• 19 novembre 2026 : OVHcloud Summit - Paris (France)
• 19 novembre 2026 : Codeurs en Seine - Rouen (France)
• 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France)
• 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France)
• 2-3 décembre 2026 : Cloud Native AI Summit Europe - Paris (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France)
• 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France)
• 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France)
• 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France)
• 10 décembre 2026 : DevCon 28 : sécurité | post-quantique | hacking édition 2027 - Paris (France)
• 14-16 janvier 2027 : SnowCamp 2027 - Grenoble (France)
• 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France)
• 3 juin 2027 : Cloud Native Days France 2027 - Paris (France)

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JDK 26 optimise la JVM dans ses moindres recoins, le SDK Java d'Agent2Agent passe en 1.0, Micronaut 5 est là. Côté terrain, un retour d'expérience après 40 jours à coder avec 100 % d'IA : génie ou junior, Alzheimer numérique et dette technique invisible. Pendant ce temps, GitLab restructure, Microsoft suspend ses licences Claude Code, et un développeur injecte un prompt destructeur dans sa lib JUnit. La révolution IA a un coût et les boites commencent à s'en rendre compte.

Enregistré le 12 juin 2026

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News Langages

Les améliorations de performance dans le JDK 26 https://inside.java/2026/06/09/jdk-26-performance-improvements/

• Côté bibliothèques, l'API LazyConstant (anciennement StableValue) fait son entrée en prévisualisation pour permettre une initialisation paresseuse, sécurisée pour les threads et optimisée par le mécanisme de constant-folding de la JVM.
• L'extraction de chaînes de caractères via MemorySegment::getString a été revue pour réduire considérablement les allocations intermédiaires et les copies en mémoire off-heap, accélérant fortement les traitements sur les chemins critiques (hot paths).
• La méthode générée automatiquement hashCode() pour les classes de type record a été optimisée par la JVM pour atteindre un niveau de performance équivalent à une implémentation écrite manuellement.
• Le ramasse-miettes G1 bénéficie du JEP 522 qui redessine sa table de cartes (card-table) afin de réduire les coûts de synchronisation des barrières d'écriture, offrant un gain de débit de 5 % à 15 % sur les applications manipulant énormément de références d'objets.
• Grâce au JEP 516 (Project Leyden), le cache d'objets Ahead-of-Time (AOT) adopte un format de flux agnostique, ce qui lui permet d'être compatible avec n'importe quel Garbage Collector, y compris le ramasse-miettes à très faible latence ZGC.
• Le démarrage de la JVM s'accélère par défaut lorsqu'aucune taille de tas n'est configurée, car HotSpot n'applique plus de pourcentage initial (InitialRAMPercentage) mais démarre directement avec la taille minimale (MinHeapSize) pour éviter d'allouer des métadonnées inutiles.
• Les threads virtuels gagnent en robustesse en étant désormais capables de céder la main (yield) pendant les phases d'initialisation des classes, éliminant ainsi le risque de famine des threads porteurs (carrier threads).
• Le compilateur C2 JIT améliore son modèle de coût pour la vectorisation des boucles (SIMD) et se montre maintenant capable de compiler et d'optimiser des méthodes dotées de listes de paramètres extrêmement longues.

Librairies

Release candidate du A2A Java SDK supportant versions 0.3 et 1.0 en même temps https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-cr1-released-f0c651ec9139

• Dernière étape avant la GA : Toutes les fonctionnalités prévues pour la version 1.0 sont finalisées. Migration simplifiée depuis la Beta1.
• Compatibilité v0.3 : Ajout d'une couche de compatibilité permettant aux agents v1.0 de communiquer avec les systèmes v0.3 (via JSON-RPC, gRPC ou REST).
• Support natif pour Android (nouvel AndroidHttpClient).
• Uniformisation des clients HTTP pour garantir une cohérence entre les versions.
• Nouveau parseur SSE (Server-Sent Events) conforme aux spécifications.

Ça y est, le SDK Java de l'Agent 2 Agent Protocol est sorti en version 1.0 finale ! (avec compatibilité v0.3 et v1.0) https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-final-released-10c05b6aee34

• Lancement officiel : Sortie de A2A Java SDK 1.0.0.Final, la première version stable (GA) du protocole Agent2Agent.
• Objectif du protocole : Standard ouvert (Linux Foundation) permettant aux agents IA de communiquer, déléguer des tâches et collaborer, indépendamment du langage ou du framework.
• Interopérabilité : Introduction de l'Integration Test Kit (ITK) pour valider la compatibilité entre les SDK (Java, Python, TypeScript, etc.).
• Transports supportés : Support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST.
• Alignement total avec la spécification A2A 1.0.0.
• Passage aux Java records pour l'immutabilité et moins de code répétitif.
• Architecture interne basée sur un MainEventBus pour garantir la persistance et éviter les conditions de concurrence.
• Intégration d'OpenTelemetry pour le suivi et la surveillance.
• Support d'Android et compatibilité descendante avec la version 0.3.
• Installation : Gestion des dépendances via Maven BOM (org.a2aproject.sdk).

Sortie de Micronaut 5.0 https://micronaut.io/2026/05/20/micronaut-framework-5-0-0-released/

• Lancement majeur : Disponibilité générale de Micronaut 5, incluant une refonte de plus de 70 modules et la plateforme BOM.
• Baselines techniques : Support de Java 25, Groovy 5, Kotlin 2.3 et GraalVM 25.0.3.
• Optimisations internes : Amélioration significative des performances au démarrage et réduction de la surcharge à l'exécution via une refonte du conteneur IoC et du traitement à la compilation.
• Architecture HTTP : Support stable de HTTP/3, nouvelle API de formulaires (multipart) et annotations de nullabilité (JSpecify) pour une meilleure interopérabilité Kotlin/IDE.
• Configuration : Nouveau système d'importation de configuration (remplaçant le Bootstrap Configuration) et validateur de schéma JSON intégré.
• Fiabilité : Nouvelles API programmatiques pour les politiques de retry et circuit breaker.
• Sécurité & Outils : Mise à jour majeure des dépendances (Jackson 3, Ktor 3), rafraîchissement du Panneau de contrôle et diagnostics AOT améliorés.
• Écosystème : Mises à jour complètes pour les bases de données (Data, SQL, R2DBC, MongoDB, Redis), le cloud (AWS, Azure, GCP, OCI) et les tests (JUnit 6, Testcontainers 2.0).
• Évolutions notables : Intégration HTMX dans Micronaut Views, retrait du support RxJava 2 et migration de divers processeurs d'annotations vers des modules dédiés.

Comment rajouter un agent IA dans une app Android, avec le tout nouveau framework ADK pour Kotlin https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/wiring-adk-kotlin-agents-in-an-android-application/

• Guillaume a participé au développement et au lancement du nouveau runtime ADK pour Kotlin et Android https://developers.googleblog.com/adk-kotlin-android-building-ai-agents/
• Tutoriel sur comment intégrer un agent ADK dans une app
• Dépendances : Ajout du noyau ADK (google-adk-kotlin-core) et du processeur KSP dans build.gradle.kts.
• Sécurité API : Utilisation de local.properties pour stocker la clé API Gemini et l'exposer via BuildConfig afin d'éviter le hardcoding.
• Définition de l'agent : Création d'un objet LlmAgent configuré avec le modèle Gemini, des instructions spécifiques et des outils (ex: GoogleSearchTool).
• Utilisation de InMemoryRunner pour gérer automatiquement le contexte et l'historique de la session.
• Implémentation de runAsync avec StreamingMode.SSE pour un retour en temps réel dans l'interface.
• Threading : Exécution des requêtes réseau sur Dispatchers.IO et mise à jour de l'état de l'interface utilisateur sur Dispatchers.Main.

Comment développer et hoster des agents IA sur la plateforme d'agents managés de DeepMind https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/managed-agents-with-the-gemini-interactions-java-sdk/

• L'équipe DeepMind de Google a lancé une plateforme d'agents managés sur son API Gemini Interactions https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/managed-agents-gemini-api/
• Guillaume a implémenté un SDK Java pour utiliser cette API Gemini Interactions, qui donne entre autre accès à tous les modèles mais aussi à cette plateforme managée d'agents IA
• Agents managés : Permet d'exécuter des agents autonomes qui raisonnent, planifient et exécutent du code dans des environnements isolés (sandboxes), sans gestion d'infrastructure par le développeur.
• Environnement distant : Utilise des espaces de travail Linux éphémères dans le cloud via le paramètre remote, permettant l'accès réseau et la persistance des fichiers sur plusieurs appels.
• Agents prédéfinis : Accès immédiat à des agents spécialisés comme deep-research-pro (recherche multi-étapes) ou antigravity (tâches de codage généralistes).
• Agents personnalisés : Possibilité de configurer ses propres agents avec des instructions système dédiées, des outils spécifiques (exécution de code, recherche Google) et des règles réseau (egress) personnalisées.
• Architecture basée sur les étapes (Steps) : Utilise une structure de données typée (Step, Content) pour suivre le raisonnement de l'agent, ses appels de fonctions et ses résultats en temps réel.
• Outils et Schémas : Inclut des utilitaires pour générer des schémas JSON complexes via une interface fluide (DSL), par réflexion Java ou par parsing JSON.
• Streaming réactif : Support natif des événements en temps réel (SSE) pour suivre la progression de l'agent et recevoir les deltas de contenu au fur et à mesure de la génération.
• Flexibilité : Fournit un gestionnaire de routage (InteractionsHandler) pour créer facilement des serveurs proxy ou des backends intermédiaires traitant les interactions Gemini.

Spring Boot 4.1 https://github.com/spring-projects/spring-boot/wiki/Spring-Boot-4.1-Release-Notes

• Support natif pour Spring gRPC permettant de créer et tester facilement des applications clientes et serveurs basées sur Netty ou des Servlets via HTTP/2
• Introduction du lazy fetching pour les connexions JDBC via la propriété spring.datasource.connection-fetch=lazy afin de ne prendre une connexion du pool que lorsqu'un Statement est réellement exécuté
• Amélioration de l'auto-configuration de Jackson permettant de définir globalement les contraintes de lecture/écriture pour les formats JSON, XML et CBOR via des propriétés de configuration
• Sécurisation des clients HTTP bloquants et réactifs face aux attaques SSRF grâce à l'introduction d'un InetAddressFilter bloquant les requêtes sortantes vers des adresses spécifiques
• Améliorations majeures autour d'OpenTelemetry avec le support complet des variables d'environnement OTel, la possibilité de désactiver le SDK via une propriété globale et l'ajout du support SSL sur les exporters OTLP
• Ajout de l'auto-configuration pour l'utilisation de Spring Batch avec MongoDB incluant un nouveau starter dédié spring-boot-batch-data-mongo
• Auto-configuration des endpoints @RedisListener sans nécessiter la déclaration manuelle d'un RedisMessageListenerContainer
• Dépréciation du support de Apache Derby (projet arrêté), suppression définitive du mode layertools du JAR et réintroduction du support de Spock 2.4 (avec Groovy 5)
• Upgrade des dépendances majeures de l'écosystème avec notamment Spring Framework 7.0.8, Spring Security 7.1.0 et Micrometer 1.17.0

Outillage

Vous êtes plutôt endive ou chicorée ? La librairie Chicory qui permet d'exécuter du code WASM à partir de son application Java est forkée et rejointe la Bytecode Alliance pour continuer son développement https://bytecodealliance.org/articles/endive-and-the-next-chapter-of-webassembly-on-the-jvm

• Annonce d'Endive : Nouveau projet hébergé par la Bytecode Alliance ; fork de Chicory (moteur WebAssembly pur Java, sans dépendance native).
• ​Objectif principal : Permettre aux développeurs Java d'intégrer, charger et déployer des modules Wasm nativement via les workflows Java habituels.
• ​Compilateur "Redline" : Intégration à venir de Redline (basé sur Cranelift) pour compiler le Wasm en code machine natif ; performances comparables à Rust/Wasmtime.
• ​Zéro dépendance (Java 25+) : Grâce à l'API standard Foreign Function & Memory (Project Panama), l'exécution à vitesse native se fait sans composants externes.
• ​Modèle de Composants (Component Model) : Support futur prévu pour consommer des composants (Rust, Go, JS, etc.) via des interfaces typées et sécurisées directement dans la JVM.
• ​Prochaines étapes : Fusion de Redline, conformité stricte aux specs Wasm (dont WasmGC) et amélioration du support WASI.

Un visualisateur de sessions de travail avec Antigravity https://glaforge.dev/posts/2026/06/11/antigravity-brain-visualizer/

• Un projet open source construit avec Micronaut, LangChain4j et GraalVM pour analyser les sessions de travail avec l'outil de développement agentique Antigravity (de Google)
• Analyse toutes les étapes, les requêtes utilisateur, les outils utilisés, les erreurs rencontrées, les réponses du modèle
• Gemini fait une analyse pour comprendre les moments clés de cette session de travail
• Outil buildé avec l'aide d'Antigravity lui-même

SBX-Kits : des environnements de développement simplifiés pour les débutants (et les autres) https://k33g.org/20260501-sbx-kits.html

• Philippe Charrière (:whale: ) présente SBX-Kits (Sandbox Kits), une initiative personnelle visant à simplifier radicalement la mise en place d'environnements de développement pour les débutants, en éliminant la complexité d'installation des outils traditionnels.
• Chaque "kit" est une archive prête à l'emploi contenant un outil de développement spécifique (comme un langage, un framework ou une base de données) configuré pour s'exécuter de manière isolée et portable.
• La philosophie du projet repose sur le principe de "zéro configuration" et "zéro dépendance globale", permettant de tester une technologie ou de commencer à coder immédiatement sans polluer son système d'exploitation.
• L'approche technique s'appuie sur des scripts légers et des binaires portables pré-packagés, offrant une alternative plus simple et moins gourmande en ressources que les conteneurs Docker ou les configurations d'IDE complexes pour l'apprentissage.
• L'objectif à terme est de proposer un catalogue de kits couvrant les technologies courantes (JavaScript, Python, petites bases de données) pour faciliter les ateliers de programmation et le prototypage rapide.
• De nombreux kits sont disponibles sur https://github.com/docker/sbx-kits-contrib

ghui: une interface utilisateur en ligne de commande (TUI) interactive pour GitHub https://github.com/kitlangton/ghui

• ghui est un outil en ligne de commande (TUI) écrit en Rust qui fournit une interface visuelle, interactive et rapide directement dans le terminal pour interagir avec GitHub.
• Il permet de gérer ses pull requests, ses issues et ses notifications sans avoir à ouvrir son navigateur web ou à taper de longues commandes avec la CLI officielle de GitHub.
• L'outil propose une navigation fluide au clavier, des raccourcis efficaces, et permet de réaliser des actions courantes comme valider une PR, ajouter des commentaires, attribuer des reviewers ou inspecter les logs des GitHub Actions.
• Conçu pour être extrêmement réactif, ghui s'intègre naturellement dans le flux de travail des développeurs adeptes du terminal et du mode "sans souris".

Sortie de Homebrew 6.0.0 https://brew.sh/2026/06/11/homebrew-6.0.0/

• Introduction du mécanisme de sécurité Tap Trust : comme les dépôts tiers (taps) peuvent exécuter du code Ruby arbitraire non sandboxé sur la machine, Homebrew demande désormais une confiance explicite de l'utilisateur avant d'évaluer ou d'exécuter leur code.
• L'API JSON interne devient le choix par défaut, offrant un système plus léger et beaucoup plus rapide pour les développeurs.
• Sécurisation renforcée de l'environnement avec l'implémentation du sandboxing sur Linux.
• Évolution des comportements par défaut basés sur un sondage utilisateur : le mode "ask" est activé par défaut pour les développeurs, affichant un résumé des dépendances et une demande de confirmation avant toute action de brew install ou brew upgrade.
• Améliorations notables des performances globales, notamment un boost de ~30 % sur la vitesse de la commande brew leaves et la parallélisation de la récupération des bottles (binaires) lors des mises à jour.
• Ajout du support initial pour la prochaine version d'Apple, macOS 27 (Golden Gate).
• Multiples optimisations pour brew bundle, incluant une gestion plus sécurisée des installations de paquets npm.

Méthodologies

Retour d'expérience très détaillé et 100% humain sur 40 jours avec une équipe 100% AI hormis le superviseur https://www.linkedin.com/pulse/jai-vir%C3%A9-mon-%C3%A9quipe-de-dev-pour-une-100-ia-pendant-40-luc-bonnin-jlgjf/

• Voici le résumé en bullet points :
  • Expérimentation de 40 jours : remplacer une équipe de dev par 100% IA agentique (Cursor) sur un vrai projet en production (playthatsheet.com, 200k lignes de code legacy)
  • Chiffres bruts : 2,3 milliards de tokens consommés, 1 477 prompts, 260 564 lignes ajoutées (+145%), 59% du code final produit par l'IA
  • ROI vertigineux à court terme : 9 mois de travail humain livrés en 40 jours, coût total 260$ d'abonnement + 15 jours de supervision, ROI x18
  • Profil psy de l'IA : Alzheimer (oublis de contexte), schizophrène (change de méthodo), ado de 12 ans (refait les mêmes erreurs), oscille entre génie et junior sans prévenir
  • Effet iceberg : la dette technique ne disparaît pas, elle se camoufle et s'accélère ; hallucinations = bombes à retardement détectables uniquement par relecture humaine ligne par ligne
  • Paradoxe du bateau de Thésée : perte de paternité et de maîtrise fine du code, baisse de l'autonomie du dev humain qui valide sans avoir construit
  • Arnaque du "monkey money" : consommation de tokens opaque, non corrélée à la complexité (écart de 350% sur des prompts identiques), facturation imprévisible donc impossible à budgéter
  • Syndrome du bazooka : les devs utilisent l'IA même pour changer une couleur CSS, atrophie progressive des compétences et coût écologique délirant
  • Risque stratégique : dépendance irréversible aux vendeurs de tokens (Nvidia, Anthropic, OpenAI), business non rentable qui devra augmenter ses prix
  • Conseil final : approche Pareto, garder 20% du temps en code "fait main", nommer un responsable stratégie IA, l'humain senior reste irremplaçable pour superviser

Une libraries de test JUnit cache un prompt qui demande aux coding agents d'effacer les tests https://arstechnica.com/security/2026/05/fed-up-with-vibe-coders-dev-sneaks-data-nuking-prompt-injection-into-their-code/

• Agacé par les « vibe coders », un développeur introduit une injection de prompt destructrice dans son code
• Le développeur de jqwik (un moteur de tests pour JUnit 5) a volontairement inséré une injection de prompt dans la version 1.10.0 de sa bibliothèque Java pour saboter le travail des agents d'IA.
• L'instruction injectée via la sortie standard (stdout) ordonne textuellement aux LLM d'ignorer les consignes précédentes et de supprimer l'intégralité du code et des tests jqwik du projet.
• Pour dissimuler cette action aux yeux des développeurs humains, le mainteneur a utilisé des séquences d'échappement ANSI qui effacent la ligne d'injection dans les émulateurs de terminaux interactifs.
• La modification a été découverte par un utilisateur qui a pointé du doigt les risques majeurs et disproportionnés pour les machines des utilisateurs, bien que certains outils comme Claude d'Anthropic aient détecté et bloqué la consigne malveillante.
• Face aux critiques de la communauté et aux accusations de comportement infantile ou potentiellement illégal, le développeur a mis à jour ses notes de version pour documenter explicitement son opposition à l'usage de son outil par des IA, avant de refuser tout commentaire supplémentaire sur conseil de son avocat.

La réalité du rôle de Principal Engineer https://leaddev.com/career-development/reality-being-principal-engineer

• Le passage au rôle de Principal Engineer marque une transition majeure où les compétences techniques ne suffisent plus, l'impact se mesurant désormais à travers l'influence, la stratégie et la capacité à aligner la technique avec les objectifs business.
• Contrairement aux attentes, le quotidien est souvent marqué par une forme d'isolement, car le poste se situe à l'intersection de la direction (qui attend des solutions) et des équipes techniques (qui attendent des directives), sans appartenance directe à un groupe précis.
• Le rôle exige d'accepter une grande part d'ambiguïté et l'absence de retours immédiats, les projets et les décisions stratégiques mettant parfois des mois ou des années à porter leurs fruits.
• La gestion du temps devient un défi critique, nécessitant de savoir naviguer entre les sollicitations constantes, la présence en réunion et le besoin de préserver des moments de réflexion approfondie pour concevoir des visions à long terme.
• La réussite à ce niveau repose sur le développement de compétences humaines pointues (soft skills), notamment la négociation, la communication vulgarisée auprès des profils non techniques, et la capacité à faire grandir les autres ingénieurs par le mentorat.

Sécurité

Une attaque de la chaîne d'approvisionnement npm utilise binding.gyp pour compromettre des dizaines de paquets https://cybersecuritynews.com/binding-gyp-supply-chain-attack-compromises-dozens-of-npm-packages/

• Une nouvelle variante du ver auto-propageable "Shai-Hulud", baptisée "Miasma", cible l'écosystème npm (et PyPI sous le nom de "Hades") en dissimulant son exécution dans le fichier binding.gyp au lieu des scripts classiques preinstall ou postinstall.
• La technique, surnommée "Phantom Gyp", exploite le fait que npm lance automatiquement node-gyp rebuild dès qu'un fichier binding.gyp est présent à la racine d'un paquet pour compiler des modules natifs C/C++, exécutant ainsi le code malveillant dès la commande npm install.
• L'attaque contourne la plupart des outils de sécurité traditionnels car l'injection s'appuie sur l'évaluation récursive de commandes (via la syntaxe
• Le script malveillant télécharge un runtime alternatif (Bun) pour échapper aux détections comportementales de Node.js, puis moissonne les identifiants et secrets des développeurs et des environnements CI/CD (npm, GitHub, AWS, GCP, Azure, Kubernetes, HashiCorp Vault).
• Plus de 57 paquets npm (dont le SDK serveur de Vapi ou des outils liés à l'IA) et des dizaines de paquets PyPI ont été infectés via des comptes de mainteneurs compromis, le ver republiant automatiquement de nouvelles versions vérolées en utilisant les jetons volés.

Loi, société et organisation

Restructuration chez Gitlab https://about.gitlab.com/blog/gitlab-act-2/

• GitLab entame une restructuration majeure pour s'adapter à l'ère de l'intelligence artificielle agentique, incluant une réduction d'effectifs planifiée de manière transparente et ouverte.
• L'entreprise prévoit de réduire de 30 % le nombre de pays où elle maintient de petites équipes, d'aplatir sa hiérarchie en supprimant jusqu'à trois niveaux de gestion, et de réorganiser la R&D en une soixantaine d'équipes plus petites et autonomes.
• Les processus internes vont être revus en intégrant des agents d'IA pour automatiser les revues, les approbations et les passages de relais afin d'accélérer le rythme de travail.
• La stratégie repose sur la conviction que le logiciel sera bientôt écrit par des machines et dirigé par des humains, ce qui va multiplier la demande de logiciels et transformer le rôle des ingénieurs vers la résolution de problèmes complexes.
• Sur le plan technique, GitLab reconstruit son infrastructure sous-jacente (notamment Git) pour supporter la charge massive générée par les agents d'IA, tout en misant sur l'orchestration du cycle de vie, la centralisation du contexte des données et une gouvernance intégrée.
• Le modèle économique évolue vers un système hybride combinant les abonnements classiques et une tarification à la consommation pour le travail effectué par les agents d'IA.

Un LLM local sur un mac pourrait coûter plus cher en électricité qu'un modèle hébergé sur OpenRouter dans le cloud https://www.williamangel.net/blog/2026/05/17/offline-llm-energy-use.html

• Conclusion : L'inférence locale sur Mac M5 Max est 3x plus chère et 2x plus lente que le cloud (OpenRouter).
• Électricité : Négligeable (~0,02 $/heure pour 50-100W).
• Matériel (Le vrai coût) : Achat du Mac à 4 299 $; l'amortissement sur 3 à 5 ans plombe la rentabilité horaire.
• Coût au million de tokens (Gemma 4 31b) :
  • Mac M5 Max : 0,40 à4, 79 (pour 10-40 tokens/s).
  • OpenRouter : 0,38 à0, 50 (pour 60-70 tokens/s).
• Verdict pro : Le temps humain perdu à cause de la lenteur locale coûte infiniment plus cher que les tokens cloud. Privilégier les API (Anthropic, OpenRouter).

Ai didn't kill your junior pipeline https://andrewmurphy.io/blog/ai-didnt-kill-your-junior-pipeline-you-did

• L'IA n'a pas tué le recrutement des juniors, les entreprises l'ont fait elles-mêmes, par effet de mode.
• Sans juniors, pas de futurs seniors : on retire l'échelle qui nous a tous fait monter.
• Tout le monde pêche dans le même bassin de seniors sans le réapprovisionner, pénurie garantie dans 3-5 ans.
• Une équipe 100% senior + IA est fragile : un départ et tout le savoir tacite s'évapore.
• Les juniors posent les "pourquoi ?" qui révèlent les bugs et processus absurdes ; l'IA, elle, exécute sans questionner.
• Les seniors s'atrophient aussi en déléguant leur réflexion à l'IA, pince à double effet sur les compétences.
• Dépendre des outils IA, c'est sous-traiter sa stratégie talents à des fournisseurs dont les prix vont tripler.
• Solution : redéfinir le rôle junior (revue de code IA + mentorat), pas le supprimer.

Les rapports internes de Microsoft révèlent la crise des coûts de l'IA : les agents coûtent plus cher que les employés humains https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/

• Des données et rapports internes chez Microsoft et d'autres géants de la tech ébranlent la promesse de rentabilité de l'IA, révélant que le déploiement d'agents autonomes à l'échelle de l'entreprise revient souvent plus cher que de payer des humains pour le même travail.
• Le modèle de tarification à l'usage (basé sur les tokens) se heurte à la nature même des architectures agentiques : contrairement à un simple chatbot, un agent boucle, enchaîne les appels d'outils, crée des sous-agents et auto-évalue son code, ce qui multiplie la consommation de tokens par un facteur de 5 à 30, voire jusqu'à 1 000 fois pour des tâches de programmation complexes.
• L'impact financier sur les budgets de calcul cloud est immédiat ; par exemple, Uber a entièrement épuisé l'intégralité de son budget annuel 2026 dédié au codage par IA en l'espace de seulement quatre mois.
• Face à cette explosion des coûts, des retours en arrière drastiques sont observés : Microsoft a ainsi commencé à suspendre une grande partie de ses licences internes Claude Code pour rediriger d'urgence ses milliers de développeurs vers sa propre solution moins onéreuse, GitHub Copilot CLI.
• Les directeurs techniques (CTO) et acheteurs de solutions logicielles qui ont signé des contrats pluriannuels basés sur des projections de réduction de masse salariale se retrouvent pris au piège, les gains réels de productivité ne parvenant pas à compenser les factures d'infrastructure exorbitantes.

Conférences

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France)
• 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France)
• 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France)
• 15 juin 2026 : Jupyter Workshops: Demystifying MyST Markdown in Education - Orsay (France)
• 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France)
• 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland)
• 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France)
• 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France)
• 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France)
• 23-24 juin 2026 : MWCP 2026 - Paris (France)
• 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France)
• 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France)
• 26-27 juin 2026 : LeHACK - Paris (France)
• 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France)
• 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France)
• 2 juillet 2026 : MCP Connect Travel Edition - Paris (France)
• 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France)
• 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France)
• 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France)
• 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France)
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France)
• 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France)
• 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France)
• 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France)
• 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France)
• 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France)
• 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France)
• 25 septembre 2026 : SAP Inside Track Paris 2026 - Paris (France)
• 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)
• 8-9 octobre 2026 : Forum PHP 2026 - Marne-la-Vallée (France)
• 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France)
• 22-23 octobre 2026 : Agile Tour Bordeaux 2026 - Bordeaux (France)
• 26 octobre 2026 : Agile Tour Montpellier - Montpellier (France)
• 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France)
• 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France)
• 29-30 octobre 2026 : Agile Tour Nantais 2026 - Nantes (France)
• 29 octobre 2026-1 novembre 2026 : Pycon FR - Biarritz (France)
• 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France)
• 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco)
• 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France)
• 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 19 novembre 2026 : Agile Laval 2026 - Laval (France)
• 19 novembre 2026 : OVHcloud Summit - Paris (France)
• 19 novembre 2026 : Codeurs en Seine - Rouen (France)
• 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France)
• 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France)
• 2-3 décembre 2026 : Cloud Native AI Summit Europe - Paris (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France)
• 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France)
• 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France)
• 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France)
• 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France)
• 3 juin 2027 : Cloud Native Days France 2027 - Paris (France)

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Java 26 est là, GraalVM cartonne chez Trivago (43 à 12 réplicas !), OpenJDK interdit le code généré par LLM, Spring et Quarkus enchaînent les releases. Côté IA : ADK 1.0, A2A, Lyria 3 chante (mal ?), Yann LeCun lance Ami Labs et ses World Models. Mythos d'Anthropic fait trembler la sécu, Claude Code a leaké son source, et les git worktrees envahissent vos terminaux. Bonus : la mort annoncée de l'IDE, vagues de licenciement chez Oracle et Block, et nos voix toutes clonées. Bon week-ends de mai !

Enregistré le 7 mai 2026

Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-340.mp3 ou en vidéo sur YouTube.

News Langages

Retour d'expérience d'une migration vers graalVM chez Trivago https://medium.com/graalvm/inside-trivagos-graalvm-migration-native-image-for-graphql-at-scale-912bca9df841

• La passerelle GraphQL de Trivago (point d'entrée de tout le trafic vers 48 microservices) souffrait de pics de timeout au démarrage JVM
• Résultats spectaculaires après migration vers GraalVM Native Image : réduction des réplicas de 43 à 12, CPU de 15 à 5 cœurs, images Docker plus légères
• Obstacles techniques : incompatibilité Log4j → migration vers Logback, remplacement de Mockk par Testcontainers, compilation CI/CD très gourmande
• Netflix DGS et d'autres librairies manquaient de support GraalVM → l'équipe a contribué des correctifs upstream en open source
• Approche recommandée : commencer par les services les moins complexes, investir massivement dans les tests automatisés
• À la 14e migration, le processus était si rodé qu'il allait plus vite que la toute première tentative

OpenJDK Interim Policy on Generative AI - https://openjdk.org/legal/ai

• OpenJDK adopte une politique intérimaire interdisant toute contribution incluant du contenu généré par des LLMs, modèles de diffusion ou systèmes deep-learning
• Le périmètre est large : code source, texte, images dans les dépôts Git, pull requests GitHub, emails, pages wiki et issues JBS
• Les contributeurs peuvent utiliser les outils d'IA de manière privée pour comprendre, déboguer et relire le code OpenJDK, mais ne peuvent pas contribuer le contenu généré
• Trois risques justifient cette politique : surcharge des relecteurs face au code plausible mais incorrect, risques de sûreté/sécurité pour une plateforme critique, et risques de propriété intellectuelle (l'OCA exige que les contributeurs possèdent les droits IP de leurs contributions)
• Même éditer partiellement du code AI-généré ne le rend pas acceptable à la contribution
• Oracle, sponsor corporatif d'OpenJDK, travaille sur une politique complète à soumettre au Governing Board

GraalVM Native Image et la Closed-World Assumption en Java https://pvs-studio.com/en/blog/posts/java/1357/

• Un bon article de rappel du contexte de closed world en Java
• GraalVM Native Image compile les applications Java en exécutables natifs statiques, sans JVM au runtime.
• La JVM fonctionne en monde ouvert : les classes sont chargées à la demande, les appels sont des références symboliques résolues dynamiquement.
• Native Image impose la "closed-world assumption" : tous les chemins d'exécution doivent être connus à la compilation.
• Les fonctionnalités dynamiques Java (réflexion, proxies, chargement de classes) créent des chemins cachés invisibles à l'analyse statique.
• C'est pourquoi Native Image exige des fichiers de configuration explicites pour la réflexion, les proxies, les ressources et la FFM API.
• L'article illustre le problème avec la Foreign Function & Memory API pour appeler printf natif : fonctionne sur JVM, échoue en Native Image sans config.
• Inclure tout le bytecode accessible serait inutilisable : binaire géant, compilation très lente, et la réflexion nécessite des métadonnées précises.
• La configuration n'est pas un défaut de conception mais une conséquence logique du passage du dynamique au statique.

Java 26 : les nouveautés https://foojay.io/today/java-26-whats-new/

• Java est le langage de la JVM, publié tous les 6 mois depuis Java 9 ; Java 26 est une version non-LTS avec 10 JEPs.
• JEP 500 : protection des champs final modifiés par réflexion profonde, avec des avertissements configurables.
• JEP 504 : suppression définitive de l'API Applet, plus supportée par les navigateurs.
• JEP 516 : le cache AOT (Project Leyden) fonctionne désormais avec n'importe quel garbage collector.
• JEP 517 : support HTTP/3 dans le client HTTP, HTTP/2 reste le défaut mais HTTP/3 est accessible à la demande.
• JEP 522 : amélioration du débit du GC G1 en réduisant la synchronisation entre threads applicatifs et threads GC.
• Nouveau support des UUIDv7 via UUID.ofEpochMillis(), naturellement triables et adaptés aux identifiants de bases de données.
• Process devient AutoCloseable, utilisable dans un try-with-resources.
• Aucune fonctionnalité en preview n'est graduée en standard ; Structured Concurrency en est à sa 6e preview.

Librairies

Guillaume a créé une petite librairie Java sans dépendance pour extraire le JSON d'une réponse d'un LLM un peu verbeux https://glaforge.dev/posts/2026/03/22/extracting-json-from-llm-chatter-with-jsonspotter/

• Les LLM génèrent souvent du JSON, mais il est parfois entouré de bla-bla et/ou contient des erreurs (ex: commentaires, virgules finales) qui bloquent les parseurs JSON standards.
• Guillaume a créé une petite librairie légère sans dépendance pour localiser et extraire la structure la plus longue ressemblant à du JSON (même malformé)
• On peut ensuite passé cette chaîne à un parseur "lénient" (plus tolérant) comme Jackson pour ensuite avoir de bons vieux objets Java fortement typés
• Librairie dispo sur Maven Central

ADK Java sort sa version 1.0 (Agent Development Kit par Google) https://developers.googleblog.com/announcing-adk-for-java-100-building-the-future-of-ai-agents-in-java/

• ADK est un framework open source de Google pour créer des agents IA, initialement en Python, maintenant multi-langages (Python, Java, Go, Typescript).
• Nouvelles fonctionnalités majeures :
  • Outils puissants : GoogleMapsTool, UrlContextTool, ContainerCodeExecutor, VertexAiCodeExecutor, abstraction ComputerUseTool.
  • Architecture de plugins centralisée : Nouveau conteneur App pour gérer les Plugins à l'échelle de l'application (ex: LoggingPlugin, GlobalInstructionPlugin).
  • Context engineering amélioré : Compaction d'événements pour gérer la taille des fenêtres de contexte (résumé et rétention).
  • Human-in-the-Loop (HITL) : Supporte les workflows ToolConfirmation pour approbation humaine des actions d'agent.
  • Services de session et de mémoire : Contrats clairs pour la gestion de l'état (InMemory, VertexAI, Firestore) et la mémoire à long terme.
  • Support Agent2Agent (A2A) : Collaboration native entre agents distants de différents frameworks via le protocole A2A.
• Dans cet autre article, Guillaume partage comment il a développé l'application Comic Trip montrée dans la vidéo YouTube et qui utilise ADK 1.0 https://glaforge.dev/posts/2026/03/30/building-my-comic-trip-agent-with-adk-java-1-0/

Nouvelle version du SDK Java pour Agent2Agent Protocol, avec le support de la version 1.0 de la spécification https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-beta1-released-e83c414b34cc

• Alignement avec la version 1.0 de la spécification
• Nouveau groupId org.a2aproject.sdk et package org.a2aproject.sdk
• Protocoles de transport : support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST.
• Gestion des erreurs : introduction de codes d'erreur et détails structurés pour une meilleure observabilité.
• Optimisation HTTP : ajout d'en-têtes de cache pour les métadonnées des agents (Agent Card).
• Flexibilité du client HTTP : support par défaut du JDK HttpClient, avec option Vert.x pour les environnements Quarkus.
• Nouvelles fonctionnalités techniques : méthode DataPart.fromJson() pour la création simplifiée d'objets depuis du JSON brut.
• Prochaines étapes (v1.0.0.GA) : support simultané des versions 1.0.0 et 0.3.0 du protocole pour assurer l'interopérabilité.

JPA 4.0 Milestone 2 : nouvelles fonctionnalités pour Jakarta Persistence https://in.relation.to/2026/04/23/JPA-4-M2/

• Jakarta Persistence (JPA) est la spécification standard Java pour le mapping objet-relationnel (ORM), implémentée notamment par Hibernate.
• JPA 4.0 M2 est la deuxième milestone de la prochaine version majeure de la spécification, annoncée par Gavin King.
• Construction de requêtes Criteria à partir de chaînes JPQL, offrant plus de flexibilité dans la composition dynamique des requêtes.
• Nouveaux types d'expressions spécialisés (TextExpression, NumericExpression) pour simplifier l'écriture des requêtes Criteria.
• Nouvelle interface FetchOption pour contrôler explicitement la stratégie de chargement des associations, dont un BatchSize intégré.
• Nouvelle annotation @EntityListener qui découple les classes entités de leurs listeners, supprimant les dépendances à la compilation.
• Les listeners peuvent cibler plusieurs types de callbacks et s'appliquer globalement à toute l'unité de persistance.
• Introduction de FlushModeType.EXPLICIT et QueryFlushMode pour un contrôle plus fin de la synchronisation avec la base de données.
• La méta-annotation @Discoverable permet de placer des annotations comme @NamedQuery sur n'importe quelle classe ou interface.
• Améliorations du DDL via @Index amélioré et clarifications de la spécification via la javadoc.

Quarkus 3.35 : tree-shaking, PGO et AOT Semeru https://quarkus.io/blog/quarkus-3-35-released/

• Quarkus est un framework Java cloud-natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés.
• Nouveau JAR tree-shaking expérimental : analyse des dépendances à la compilation pour supprimer les classes inutilisées.
• Sur le CLI Quarkus, cela supprime plus de 6 000 classes et économise environ 18 Mo (39,5 %).
• Support du Profile-Guided Optimization (PGO) pour les builds natifs via quarkus.native.pgo.enabled=true.
• Le PGO est une fonctionnalité Oracle GraalVM, non disponible dans la Community Edition.
• Support de l'AOT IBM Semeru : le démarrage passe de ~380 ms à ~190 ms dans les premiers tests.
• Nouvelle extension quarkus-reactive-transactions : support de @Transactional pour les méthodes Hibernate Reactive retournant Uni.
• Configuration CORS dédiée pour l'interface de management, indépendante de l'interface HTTP principale.
• Les tests n'utilisent plus les System Properties pour la propagation de configuration, facilitant la parallélisation future.
• Le serializer jackson sans reflection n'est pas le default du aux retours de cas limites, encore du travail

This Week in Spring - 21 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/21/this-week-in-spring-april-21-2026

• Spring Framework 6.2.18 et 7.0.7 corrigent trois failles de sécurité : DoS via fichiers multipart WebFlux, empoisonnement de cache de ressources statiques, et DoS sur Windows.
• Le support open source de Spring Framework 5.3.x et 6.1.x est terminé, la migration est recommandée.
• Spring Data 2026.0.0-RC1 introduit l'upsert (MERGE/INSERT ON CONFLICT) dans l'API Template de Spring Data Relational.
• Spring Data ajoute un RedisMessageSendingTemplate pour la cohérence avec les listeners Redis, et une optimisation de réinitialisation de caches en un seul appel.
• Spring AI introduit une Session API (série Agentic Patterns, partie 7) : architecture event-sourcée pour la mémoire des agents IA.
• La Session API supporte la compaction turn-safe, l'isolation de sous-agents en parallèle, et la persistence JDBC (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, H2).
• Elle vise Spring AI 2.1 (novembre 2026) et remplacera à terme l'API ChatMemory.
• Spring Vault 4.1.0-RC1 et 4.0.2 sont disponibles.
• Netflix a présenté son usage de Java, Spring Boot et Spring AI dans une vidéo.

This Week in Spring - 28 avril 2026 https://spring.io/blog/2026/04/28/this-week-in-spring-april-28-2026

• Cette série hebdomadaire de Josh Long compile les nouveautés de l'écosystème Spring : articles, outils, podcasts et annonces de la communauté.
• Spring Boot 4 introduit un package natif de résilience org.springframework.resilience avec une nouvelle API de retry qui remplace les approches fragiles via Spring Retry ou Resilience4j.
• L'API retry native de Spring Boot 4 a des noms d'attributs et sémantiques différents des anciennes bibliothèques, rendant les tutoriels pré-2025 obsolètes et sources de bugs silencieux.
• Le SDK Spring AI pour Amazon Bedrock AgentCore est disponible en GA : il intègre les capacités AgentCore dans Spring AI via annotations et auto-configuration.
• Le SDK AgentCore gère automatiquement le contrat runtime AgentCore : endpoint /invocations, health check /ping, SSE avec backpressure.
• Il offre mémoire court terme (sliding window) et long terme (sémantique, préférences, résumé, épisodique), ainsi que des outils pour navigateur et exécution de code en sandbox.
• Un plugin Maven (Nullability Maven Plugin) simplifie l'intégration de JSpecify et NullAway pour enforcer la null-safety à la compilation dans les projets Java.
• Le plugin génère automatiquement les fichiers package-info.java par package et configure le compilateur pour traiter les violations de nullabilité comme des erreurs.
• Josh Long et Dr. Venkat Subramaniam ont co-présenté à Voxxed Days Amsterdam sur "Intelligent Kotlin", avec un épisode de podcast associé.

Cloud

Amazon S3 Files https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/amazon-s3-files/

• Amazon S3 Files est un nouveau service donnant un accès système de fichiers direct aux données stockées dans les buckets S3
• Basé sur la technologie Amazon EFS, il supprime la barrière entre stockage objet et interface système de fichiers sans dupliquer les données
• Débit en lecture pouvant atteindre plusieurs téraoctets par seconde ; des milliers de ressources de calcul peuvent y accéder simultanément
• Les données restent accessibles via les deux interfaces : S3 API classique et système de fichiers standard, sans migration nécessaire
• Cas d'usage : agents IA pour la persistance de mémoire entre pipelines, équipes ML sans staging, simplification des data lakes
• Disponible dans 34 régions AWS

Data et Intelligence Artificielle

Comment générer de la musique et des clips audio en Java avec le modèle Lyria 3 https://glaforge.dev/posts/2026/03/25/generating-music-with-lyria-3-and-the-gemini-interactions-java-sdk/

• Génération musicale avec Lyria 3 (DeepMind) et le SDK Java Gemini Interactions.
• Lyria 3 : modèle d'IA générative pour créer musique avec paroles ou pistes instrumentales.
• Utilisation via le SDK Java de l'API Gemini, nécessite une clé API Gemini.
• Deux versions de modèle Lyria 3 :
  • lyria-3-clip-preview : Clips courts (30s), extraits.
  • lyria-3-pro-preview : Chansons complètes (jusqu'à 3 min), structurées.
• Personnalisation via les prompts :
  • Fournir ses propres paroles ou les faire générer.
  • Contrôler la structure de la chanson ([Intro], [Verse], [Chorus], [Outro]).
  • Générer des morceaux instrumentaux uniquement.
  • Utiliser des images comme source d'inspiration (modèle multimodal).
• Sortie : Audio (MP3) et texte (paroles/structure) directement, sans décodage complexe.
• Facilite l'intégration de la génération musicale dans les applications Java.

Les world model, la prochaine étape pour les IA https://www.lepoint.fr/sciences-nature/comment-le-commando-de-yann-le-cun-se-prepare-a-ringardiser-les-geants-mondiaux-de-lia-depuis-paris-OZVUWTDYBNE25C6WF44265ZQKE/

• Yann LeCun a quitté Meta FAIR pour créer AMI Labs (Advanced Machine Intelligence) basée à Paris
• Sa thèse : les LLMs ne mèneront pas à l'intelligence générale, la vraie IA doit partir de la compréhension du monde physique
• AMI Labs a levé 1,03 milliard de dollars en seed (le plus grand seed round de l'histoire européenne) à 3,5 milliards de valorisation
• Les world models apprennent à prédire et comprendre la réalité physique plutôt qu'à prédire le prochain token d'une séquence
• Slogan d'AMI : "Real intelligence does not start in language. It starts in the world."
• Paris comme base stratégique pour challenger la Silicon Valley dans la prochaine rupture de l'IA

Debezium 2026 : résultats du sondage communautaire https://debezium.io/blog/2026/04/27/debezium-2026-survey-results/

• Debezium est un outil de Change Data Capture (CDC) open source qui capture les modifications de bases de données en temps réel pour les diffuser vers des systèmes comme Kafka.
• 98,6% des répondants utilisent Debezium activement ou prévoient de le faire dans l'année, avec 91,3% déjà en production.
• 63,8% des déploiements tournent sur Kubernetes, 60,9% utilisent Kafka Connect auto-géré, et 17,4% restent sur des VMs ou bare metal.
• Helm charts est l'approche dominante pour la gestion de configuration, souvent combiné avec GitOps, CI/CD, Ansible ou Terraform.
• PostgreSQL domine les connecteurs utilisés à 69,6%, suivi de MySQL (33,3%), SQL Server (29%) et Oracle (27,5%).
• Les volumes de changements capturés vont de 1-25 modifications par minute jusqu'à 1-2 millions par minute selon les environnements.

Infinispan rejoint l'écosystème OGX comme fournisseur de stockage vectoriel https://infinispan.org/blog/2026/04/17/infinispan-joins-ogx-ecosystem

• OGX (anciennement Llama Stack) est un serveur API agentique open source pour construire des applications d'IA complètes.
• OGX compose des fournisseurs d'inférence, des stores vectoriels, des backends de sécurité, des runtimes d'outils et du stockage de fichiers en un seul serveur déployable.
• OGX se positionne comme une alternative à l'API OpenAI, déployable sur diverses infrastructures et modèles.
• OGX cible les workflows RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les applications agentiques.
• Infinispan s'y intègre comme fournisseur de vector IO, apportant recherche vectorielle, par mots-clés et hybride.
• Je n'ai pas entendu parlé de ce renommage, vous le voyez dans vos deploiements ?

Outillage

cmux un nouveau terminal basé sur Ghostty spécialisé pour les coding agents https://cmux.com/

• Application macOS native construite sur le moteur de rendu Ghostty (libghostty), offrant une accélération GPU pour une fluidité maximale
• Conçu spécifiquement pour le multitâche et les workflows assistés par IA, avec des onglets verticaux affichant la branche Git, le répertoire et les ports actifs
• Intègre des notifications qui illuminent les panneaux lorsqu'un agent IA (Claude Code, Codex, etc.) nécessite l'attention de l'utilisateur
• Propose un navigateur web intégré et scriptable qui peut être affiché en écran scindé à côté du terminal via une API
• Alternative moderne à tmux, ne nécessitant pas de fichiers de configuration complexes ou de préfixes de touches pour la gestion des vitres et des sessions
• Supporte nativement tous les agents de codage en ligne de commande et permet l'automatisation via une API socket et une interface CLI dédiée

Git Worktree comme un chef https://www.metal3d.org/blog/2026/git-worktree-comme-un-chef/

• Article par Patrice Ferlet
• Git Worktree: Travailler sur plusieurs branches simultanément via des répertoires distincts.
• Évite git stash ou clones multiples pour le changement de contexte rapide.
• Méthode "bare" (recommandée):
  • Cloner le dépôt en mode bare (ex: .bare).
  • Lier le dossier racine au dépôt bare via un fichier .git.
  • Configurer le remote tracking pour voir toutes les branches distantes.
  • Ajouter des worktrees pour chaque branche (git worktree add ).
• Avantages: Économie d'espace, source de vérité unique (un git fetch met tout à jour), hooks/configs partagés, sécurité.
• Conseils:
  • Ne jamais faire de git checkout à l'intérieur d'un worktree.
  • git fetch --all depuis n'importe quel worktree pour tout mettre à jour.
  • git worktree add --detach pour tester des merges temporaires sans créer de branche.
  • Supprimer: git worktree remove puis git worktree prune.
• Un script wtree est fourni pour automatiser l'initialisation du setup "bare".
• Améliore considérablement le workflow.

L'IDE meurt et vite https://x.com/jdegoes/status/2036931874057314390?s=46&t=C18cckWlfukmsB_Fx0FfxQ

• Des leaders techniques prédisent la fin rapide de l'IDE traditionnel, remplacé par des interfaces conversationnelles agentiques
• Le changement de paradigme : le développeur n'écrit plus des lignes de code mais exprime son intention et supervise des agents autonomes
• Des outils comme Claude Code, Copilot et Cursor transforment déjà radicalement les workflows de développement quotidiens
• L'IDE centré sur l'éditeur de code perd sa raison d'être quand l'agent lit, modifie et structure le code de manière autonome
• La transition est comparable au passage du desktop au mobile : les pratiques établies depuis 30 ans remises en question en quelques mois

Le source de Claude Code a leaké via probablement le codemap et un site decrit sont fonctionnement https://ccunpacked.dev/

• Le 31 mars 2026, Anthropic a accidentellement inclus les sourcemaps dans un package npm de Claude Code, exposant ~512 000 lignes de TypeScript
• La fuite n'était pas un piratage mais une erreur humaine : un "*.map" oublié dans .npmignore
• Le site ccunpacked.dev a été lancé pour analyser et visualiser le code source décompressé
• Le code révèle un agent background permanent nommé "KAIROS", un mode furtif pour cacher les contributions des employés Anthropic à l'open source, et 44 feature flags cachés
• Une fonctionnalité inédite "Buddy" (animal de compagnie électronique dans le terminal) et un mode "dream" pour l'idéation continue ont été découverts
• Anthropic a confirmé : "Aucune donnée client sensible n'était impliquée. Erreur humaine dans le packaging de la release."

Gemini CLI passe aux agents https://x.com/srithreepo/status/2039794081925382307?s=46&t=GLj1NFxZoCFCjw2oYpiJpw

• Gemini CLI, l'agent IA open source de Google pour le terminal, introduit des hooks dans sa boucle agentique
• Les hooks permettent d'exécuter des scripts automatiquement (scanners de sécurité, vérifications de conformité, logging) à chaque étape de l'agent
• Lancement de Gemini CLI GitHub Actions : un agent autonome pour les repositories qui peut exécuter des tâches de codage de routine
• Support des MCP servers pour étendre les capacités et des "Agent Skills" pour des workflows spécialisés
• Mode agent disponible dans VS Code et IntelliJ avec accès aux outils du système de fichiers et terminal

Wispr, le speech to text en local sur macOS http://wispr.stormacq.com/

• Wispr est une application macOS de dictée vocale entièrement locale, propulsée par Whisper (OpenAI) sur appareil, sans cloud ni tracking
• Sébastien Stormacq a développé Wispr en un jour et demi sans écrire une seule ligne de code, grâce à Kiro CLI (agent IA Amazon)
• Disponible en open source sur GitHub et via Homebrew
• Détection automatique de la langue, insertion du texte au curseur dans n'importe quelle application via un raccourci global
• En un mois : 19 releases incluant mode mains-libres, suppression des mots de remplissage, auto-envoi pour les chats, et un outil CLI
• Exemple concret de développement vibe coding produisant un outil de qualité production sans expertise Swift préalable

Comment, Gordon, l'assistant spécialisé en Docker est né https://n9o.xyz/posts/202603-building-gordon/

• Nuno Coração (n9o.xyz) détaille comment Gordon, l'assistant spécialisé Docker, a été construit sur docker-agent, le runtime d'agents IA open source de Docker écrit en Go
• Les agents sont définis en YAML déclaratif et distribués comme des artefacts OCI, sans mise à jour binaire nécessaire
• L'architecture initiale en essaim de 9 agents spécialisés a été abandonnée au profit d'un agent racine unique avec un prompt soigneusement conçu
• Le modèle utilisé est Claude Haiku 4.5, suffisant après optimisation des prompts
• Principe clé "show, then do" : toute action de l'agent nécessite une approbation explicite de l'utilisateur
• La description des outils impacte fortement la précision du LLM : ajouter des outils peut paradoxalement dégrader les performances existantes
• Le prompt est une spécification détaillée (identité, patterns d'accès fichiers, règles de sécurité) plutôt qu'une simple instruction

IBM Bob https://bob.ibm.com/blog/announcing-ibm-bob-launch

• IBM Bob assistant IA d'IBM pour coder sur de vraies codebases (lancé avril 2026)
  • 5 modes : Ask, Plan, Code, Advanced (MCP), Orchestrator
  • Détecte la complexité du code en temps réel et propose des refactos
  • Fait des revues de code automatiques sur tes branches/issues GitHub
  • Permet d'écrire en langage naturel directement dans l'éditeur
  • Fonctionne aussi en terminal/CLI et dans les pipelines CI/CD
  • Sécurité : approbation manuelle, .bobignore, checkpoints, pas de training sur tes prompts

How I use Claude - 50 tips pratiques https://www.youtube.com/watch?v=mZzhfPle9QU

• Staff Engineer Meta partage 50 tips après 6 mois d'utilisation intensive de Claude Code
• Basé sur ~12h/jour d'usage perso et professionnel
• Couvre tout : bases, workflows avancés, parallélisation
• Objectif : partager ce qu'il aurait voulu savoir dès le départ

Méthodologies

Quelqu'un rale sur la non soutenabilité des bases de code écritent avec des agents https://mariozechner.at/posts/2026-03-25-thoughts-on-slowing-the-fuck-down/

• Mario Zechner estime que les agents IA font les mêmes erreurs répétitivement sans apprendre, accumulant la complexité à grande vitesse faute de bottlenecks humains
• Sans vision globale, les agents créent du cargo-cult : les "best practices" de l'industrie appliquées localement sans cohérence architecturale
• La croissance de la base de code dégrade la capacité des agents à retrouver le code existant → duplication et incohérences croissantes
• Il cite des pannes AWS et des initiatives qualité Microsoft comme signes préoccupants liés au code généré par IA
• Solution : réserver les agents aux tâches délimitées et évaluables, garder l'architecture, les APIs et les systèmes critiques écrits à la main
• Maintenir une revue de code rigoureuse et traiter les humains comme les gardiens finaux de la qualité

On m'oblige à utiliser l'IA https://n.survol.fr/n/on-moblige-a-utiliser-lia

• Éric D. défend l'adoption obligatoire de l'IA comme décision stratégique légitime, comparable au choix du full remote ou de la stack technique
• Il distingue la décision stratégique (adoption IA) de la méthode d'accompagnement (qui reste collaborative et bienveillante)
• La compétence IA devient un critère de recrutement : chercher des candidats déjà curieux et explorateurs de ces outils
• L'alignement culturel sur les pratiques et outils est un prérequis à la cohésion d'équipe
• Le refus d'adopter certains outils stratégiques peut justifier de ne pas recruter un candidat autrement compétent

Encore une metodo SPDD https://martinfowler.com/articles/structured-prompt-driven/

• Problème : l'IA accélère le dev individuel mais amplifie ambiguïtés et incohérences à l'échelle d'une équipe. martinfowler
• SPDD : traiter les prompts comme des artefacts versionnés, révisables et réutilisables plutôt que des échanges jetables. martinfowler
• Canvas REASONS : 7 dimensions (Requirements, Entities, Approach, Structure, Operations, Norms, Safeguards) pour guider le LLM de l'intention à l'exécution. martinfowler
• Workflow en 6 étapes : exigences → analyse → contexte → prompt structuré → code → tests unitaires, chaque étape s'appuyant sur la précédente. martinfowler
• 3 compétences clés : abstraction d'abord, alignement de l'intention, revue itérative. martinfowler
• Limites : fort ROI sur du code métier complexe, peu adapté aux hotfixes urgents, scripts jetables ou travail créatif/visuel. m

Sécurité

Le projet Glasswing pour sécuriser les logiciels https://www.anthropic.com/glasswing

• Anthropic lance Glasswing, une initiative de cybersécurité utilisant Claude Mythos Preview pour identifier des vulnérabilités zero-day
• 12 partenaires fondateurs dont AWS, Apple, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft et NVIDIA
• Anthropic investit 100 millions de dollars en crédits de modèle et 4 millions en dons aux organisations de sécurité open source
• Le modèle opère avec une autonomie substantielle, identifiant des milliers de vulnérabilités dans les OS, navigateurs et infrastructures critiques
• Plus de 40 organisations supplémentaires ont accès pour scanner et sécuriser leurs systèmes
• Objectif : donner l'avantage aux défenseurs avant que les techniques de hacking assistées par IA ne se généralisent chez les attaquants

LinkedIn vous espionne https://frenchbreaches.com/blog/linkedin-est-accuse-de-fouiller-dans-votre-ordinateur-illegalement

• Scandale "BrowserGate" : LinkedIn injecte du JavaScript qui tente de détecter les extensions Chrome installées sur votre navigateur
• Le script analysé contient une liste codée en dur de 6 222 extensions Chrome avec identifiants et chemins de fichiers internes
• Croissance alarmante de la liste ciblée : 38 extensions en 2017 → 461 en 2024 → ~1 000 en mai 2025 → 6 222 début 2026
• Les données collectées incluent aussi CPU, RAM, résolution d'écran, timezone et état batterie pour du fingerprinting
• Certaines extensions ciblées sont liées à la neurodivergence, aux pratiques religieuses ou aux opinions politiques → violation grave du RGPD
• LinkedIn défend que le scan vise uniquement à détecter les extensions qui pratiquent le scraping de données

Post mortem de la supply chain attack sur la librairie NPM axios https://github.com/axios/axios/issues/10636

• Le 31 mars 2026, deux versions malveillantes d'axios (1.14.1 et 0.30.4) ont été publiées via un compte mainteneur compromis
• Vecteur d'attaque : RAT installé via ingénierie sociale ciblée sur la machine personnelle du mainteneur principal
• La 2FA ne protège pas si la machine de l'utilisateur est compromise : l'attaquant contrôle tout et peut agir comme l'utilisateur
• Les packages malveillants injectaient [email protected], un cheval de Troie multi-plateforme (macOS, Windows, Linux)
• Détection communautaire en ~3 heures, suppression par npm, mesures correctives : rotation complète des credentials
• Changements préventifs : publication via OIDC, releases immuables, amélioration des pratiques GitHub Actions

Passbolt un gestionnaire de mots de passe open source https://lesjoiesducode.fr/passbolt-gestionnaire-de-mots-de-passe-gratuit-open-source-que-votre-equipe-merite-vraiment

• Gestionnaire de mots de passe open source conçu pour le partage d'identifiants en équipe, utilisé par plus de 50 000 organisations
• Chiffrement individuel par utilisateur et par version de credential, pas de coffre-fort partagé — architecture zero-knowledge
• "Forward secrecy" : quand un membre quitte l'équipe, ses copies chiffrées sont automatiquement révoquées sans reset manuel
• Supporte TOTP, clés SSH, tokens API et champs personnalisés avec piste d'audit complète de tous les accès
• Édition communautaire entièrement gratuite avec utilisateurs illimités, auto-hébergeable ou cloud
• Chiffrement OpenPGP nécessitant passphrase + clé privée, avec tokens visuels anti-phishing

Loi, société et organisation

Anthropic fait un don d'1,5 millions de dollars à la fondation Apache https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-announces-1-5m-donation-from-anthropic

• Anthropic donne 1,5 million de dollars à l'ASF pour soutenir l'infrastructure, la sécurité et la communauté open source
• Vitaly Gudanets (CISO d'Anthropic) : "Soutenir l'ASF est un investissement direct dans la résilience et l'intégrité des systèmes dont dépend l'IA moderne"
• Les fonds financeront les systèmes de build, les processus de sécurité et les services aux projets Apache
• Ce don est le déclencheur de l'initiative IA responsable à 10 millions de dollars de l'ASF
• L'infrastructure Apache est invisible mais critique : des systèmes financiers aux plateformes de santé, elle sous-tend l'écosystème logiciel mondial

L'ASF lance l'initiative IA responsable https://news.apache.org/foundation/entry/the-apache-software-foundation-launches-10m-responsible-ai-initiative-with-initial-1-75m-donation

• L'ASF lance une initiative pour une IA responsable dotée d'un budget de 10 millions de dollars sur 3 ans minimum
• Anthropic est le premier donateur avec 1,5 million de dollars ; Alpha-Omega contribue 250 000 dollars
• L'initiative fournit aux projets Apache un accès à des modèles IA pour l'expérimentation et la sécurité
• Elle soutient l'ensemble de la chaîne IA/ML : pipelines de données, infrastructure, frameworks de deep learning
• Des tracks de conférences, hackathons et bourses de voyage sont prévus pour élargir la communauté
• Les principes directeurs incluent la supervision humaine, l'intégrité des licences et la sécurité open source

Oracle vire 30000 personnes https://rollingout.com/2026/03/31/oracle-slashes-30000-jobs-with-a-cold-6/

• Oracle licencie 20 000 à 30 000 employés, 18% de ses effectifs mondiaux.
• Les salariés ont appris leur licenciement par un simple email à 6h du matin, sans aucun préavis.
• L'accès à tous les systèmes (Slack, Zoom, badges) a été coupé immédiatement après.
• But : libérer 8 à 10 milliards de dollars pour construire des centres de données IA.
• Oracle a déjà contracté 50 milliards de dettes en 2026 pour financer ses projets IA.
• Paradoxe : l'entreprise affiche un bénéfice record de 6,13 milliards, mais ses liquidités sont dans le rouge.
• L'action Oracle a perdu plus de la moitié de sa valeur depuis septembre 2025.

Et si l'IA n'était qu'un prétexte pour licencier https://eventuallycoding.com/p/ia-licenciements-et-si-l-intelligence-artificielle-n-etait-qu-une-excuse

• Hugo Lassiège (eventuallycoding) estime que les entreprises utilisent l'IA comme narratif commode pour masquer des erreurs de gestion passées (Block a triplé ses effectifs post-COVID sans croissance des revenus correspondante)
• Moins de 1% des licenciements technologiques seraient réellement dus à des gains de productivité IA selon les analyses citées
• Mesurer la productivité des développeurs reste un problème non résolu, mais les entreprises affirment des gains d'efficacité sans preuves
• Des pressions économiques réelles (inflation, guerres commerciales, coûts énergétiques) sont masquées derrière le discours IA
• Les restructurations nécessaires sont présentées comme des transformations AI-driven positives pour rassurer les investisseurs
• Il y voit une fenêtre d'opportunité pour l'Europe pendant que les géants américains se restructurent

GitHub Copilot va utiliser les interacitons pour entrainer ses modèles sauf si vous vous délistez https://github.blog/news-insights/company-news/updates-to-github-copilot-interaction-data-usage-policy/

• À partir du 24 avril 2026, GitHub utilise par défaut les interactions des utilisateurs Copilot Free, Pro et Pro+ pour entraîner ses modèles
• Les données collectées incluent le code accepté ou modifié, les snippets envoyés, les noms de fichiers et structures de dépôts, et les retours utilisateurs
• Les utilisateurs Copilot Business, Enterprise et les dépôts d'entreprise sont exclus de cette collecte de données d'entraînement
• Opt-out disponible dans les paramètres GitHub > "Privacy" ; les préférences de désactivation préalables sont conservées automatiquement
• Objectif déclaré : améliorer la précision des modèles sur les langages et cas d'usage du monde réel

Grosse percée de Claude Code dans les commits sur GitHub https://aifoc.us/damn-claude-thats-a-lot-of-commits/

• Explosion de Claude Code : En six mois, Claude Code est passé de 0,7 % à 4,5 % de tous les commits publics sur GitHub, surpassant tous les autres outils d'IA combinés.
• Adoption massive des agents IA : Environ 5 % des commits publics sur GitHub sont désormais générés par des agents IA, un chiffre en croissance rapide depuis fin 2025.
• Domination des bots sur GitHub : Au-delà des commits, les outils d'IA sont omniprésents dans la gestion des pull requests et des problèmes (Copilot et CodeRabbit notamment).
• Limites méthodologiques :
  • Les données ne concernent que les dépôts publics (les entreprises utilisent massivement des dépôts privés, invisibles ici).
  • Le comptage dépend fortement de la visibilité des signatures (certains outils comme Claude marquent systématiquement leurs commits, d'autres non)
  • L'API de recherche GitHub présente une fiabilité variable à cette échelle.
• Changement de paradigme : Le développement logiciel vit une transition majeure, comparable au passage du desktop au mobile. L'intégration des agents IA dans le cycle de production n'est plus une expérimentation, mais une réalité opérationnelle à grande échelle.

Dysmaths une application pour aider à apprendre les mathématiques et la géométrie lorsque l'on souffre de dyspraxie, dysgraphie https://dysmaths.com/

• Application web pour aider les élèves de collège et lycée souffrant de dysgraphie et dyspraxie à faire des maths et de la géométrie
• Outils de dessin à main levée, géométrie précise (compas, rapporteur, règle) et opérations structurées (fractions, racines, puissances, symboles mathématiques)
• Export PDF et PNG avec conservation fidèle de l'échelle pour l'impression et la soumission des exercices
• Options d'accessibilité : police OpenDyslexic, personnalisations d'interface, import d'images et de PDFs
• Répond à un besoin réel : les outils standards ne sont pas adaptés aux difficultés de coordination et d'organisation spatiale en mathématiques

IA ou réalité ? Par Amistory https://www.youtube.com/watch?v=PPYdAhBBF2I

• L'IA génère des contenus (images, voix, vidéos) de plus en plus indétectables
• Les arnaques au clonage de voix et deepfakes sont en forte hausse
• Les faux contenus viraux manipulent l'opinion à grande échelle
• Le faux n'est plus un accident, c'est devenu un système organisé
• La société entre dans une ère de doute généralisé sur le réel
• Comment s'informer quand le réel lui-même peut être simulé ?

Conférences

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK)
• 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France)
• 12-13 mai 2026 : Lyon Craft - Lyon (France)
• 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France)
• 19-20 mai 2026 : Green Code Challenge - Paris (France)
• 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France)
• 27 mai 2026 : aMP Day Strasbourg 2026 - Strasbourg (France)
• 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France)
• 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France)
• 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France)
• 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France)
• 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France)
• 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France)
• 4 juin 2026 : Workplace Intelligence Days - 1ère édition - Lyon (France)
• 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France)
• 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France)
• 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France)
• 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France)
• 9 juin 2026 : C: - Caen (France)
• 9 juin 2026 : France API 2026 - Paris (France)
• 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France)
• 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France)
• 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France)
• 15 juin 2026 : Jupyter Workshops: Demystifying MyST Markdown in Education - Orsay (France)
• 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France)
• 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland)
• 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France)
• 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France)
• 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France)
• 23-24 juin 2026 : MWCP 2026 - Paris (France)
• 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France)
• 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France)
• 25-26 juin 2026 : Agile Tour Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France)
• 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France)
• 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France)
• 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France)
• 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France)
• 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France)
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France)
• 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France)
• 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France)
• 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France)
• 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France)
• 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France)
• 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)
• 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France)
• 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France)
• 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France)
• 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France)
• 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco)
• 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France)
• 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France)
• 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France)
• 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France)
• 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France)
• 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France)
• 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France)

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Kat.ia, polos rouges, retrospective de la semaine Devoxx France, teaser sur le Studio Devoxx et bien d'autres choses encore comment les coups de coeur des membres de l'équipe.

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News

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Gros zoom sur les skills et leurs usages dans les coding agents, sur les benchmarks de stacks techniques MCP, mais aussi du Java 26-27, du HttpClient, du NodeJS, des scenarios nucléaires pilotés par l'IA, de la méthodologie, bref on ne s'ennuie pas !

Enregistré le 15 mars 2026

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News Langages

Bruno Borges a créé un site, inspiré d'un site récent qui montrait comment CSS avait évolué, qui illustre justement comment Java a bien évolué au fil du temps, et est devenu un langage encore plus élégant https://javaevolved.github.io/

• Code simplifié: main() allégé, var, blocs de texte, API String enrichie.
• Pattern Matching: switch sur types, instanceof amélioré, record patterns.
• Données: Records, collections immuables faciles à créer, méthodes de listes.
• Concurrence: Threads virtuels, CompletableFuture, StructuredTaskScope, ScopedValue.
• Erreurs & Sécurité: NPE précis, catch multiples, Optional amélioré, filtres de désérialisation.
• I/O & Réseau: HttpClient moderne, E/S fichiers/console simplifiées, transferTo.
• Dates & Heures: API modernisée, précise, immutables et thread-safe.
• Langage: Interfaces sealed/private, import de modules, Math.clamp
• Streams: Nouveaux opérateurs (takeWhile, mapMulti, Gatherers, teeing).
• Outils & Perf: jshell, exécution simplifiée, jwebserver, AOT, JFR, optimisation mémoire.

10+ raisons de ne pas utiliser le HttpClient du JDK, avec un article très détaillé de Brice Dutheil https://blog.arkey.fr/2026/02/08/ten-reasons-to-not-use-jdk-httpclient/

• JDK HttpClient: intégré, non-upgradable. OkHttp: plus lourd (dépendance Kotlin).
• TLS/SSL: JDK: SSLContext limité, vérif hôte globale, épinglage manuel, SSLParameters rigides. OkHttp: contrôle fin (SSLSocketFactory/TrustManager), vérif hôte/épinglage dédiés, ConnectionSpec structuré.
• Connexions: JDK: pas de repli, fabrique socket custom impossible (pas UDS/Named Pipes direct), pool limité (propriétés système, contrôle pauvre avant JDK 20/21). OkHttp: repli automatique, fabrique custom, pool granulaire.
• Réseau: JDK: résolveur DNS par défaut, Authenticator unique. OkHttp: résolveur DNS custom, authentificateurs séparés (proxy/serveur).
• Cycle Requêtes: JDK: pas d'intercepteurs ni API événements intégrés. OkHttp: addInterceptor, EventListener pour événements granulaires.
• Ressources: JDK: pas d'arrêt propre avant JDK 21. OkHttp: arrêt granulaire (pool, exécuteur, cache).
• Timeout: JDK: désactivé après en-têtes; le transfert du corps peut dépasser le timeout initial.

JDK 26 et JDK 27 : ce qui nous attend — https://www.infoq.com/news/2026/02/java-26-so-far/

• JDK 26 est une version non-LTS prévue le 17 mars 2026, avec 10 nouvelles fonctionnalités réparties en 5 catégories
• Le support HTTP/3 arrive enfin dans l'API HTTP Client standard de Java (JEP 517)
• La Structured Concurrency (projet Loom) en est à sa 6e preview, avec l'ajout d'une méthode onTimeout() sur StructuredTaskScope.Joiner
• Les Lazy Constants passent en 2e preview : des constantes initialisées à la demande, utiles pour optimiser le démarrage
• Le G1 GC gagne en performance via une réduction des synchronisations entre threads applicatifs et threads GC (JEP 522)
• Le cache d'objets AOT (JEP 516) est étendu pour fonctionner avec n'importe quel GC, y compris ZGC
• L'API Applet est définitivement supprimée (JEP 504), fermant une page historique de Java
• L'encodage PEM des objets cryptographiques continue sa preview avec support de chiffrement/déchiffrement de KeyPair
• Pour JDK 27 (septembre 2026), l'échange de clés post-quantique hybride pour TLS 1.3 est déjà ciblé (JEP 527)
• Project Valhalla progresse avec une preview des Value Classes : objets sans identité, à champs final uniquement

Librairies

Une étude de performance montre que Java est un super choix pour développer des serveurs MCP https://www.tmdevlab.com/mcp-server-performance-benchmark.html

• Comparaison de performances de serveurs MCP (Model Context Protocol) en Java, Go, Node.js, Python.
• Méthodologie: 3,9 millions requêtes, environnement Docker (1 cœur CPU, 1 Go RAM/serveur).
• Fiabilité: 0% d'erreurs pour toutes les implémentations.
• Tiers de performance:
  • 1 (Haute): Go & Java (latence
• ▪︎ Go: Efficacité mémoire exceptionnelle (18 Mo vs 220 Mo pour Java).
• ▪︎ Java: Latence marginalement meilleure, mais 12x plus de mémoire.
  • 2 (Moyenne): Node.js (latence ~10,7 ms, ~560 requêtes/s). Surcharge par instanciation.
  • 3 (Faible): Python (latence ~26,5 ms, ~290 requêtes/s). Limité par GIL.
• Recommandations production:
  • Go: Optimal forte charge, cloud-native, optimisation coûts.
  • Java: Latence très basse critique, infrastructure Java existante.
  • Node.js & Python: Adaptés charges modérées/faibles, développement/test.
• Node.js et Python peuvent être optimisés pour améliorer leurs performances en production.
• Et encore, en Java, le benchmark n'a pas utilisé GraalVM pour une compilation native, ce qui aurait donné des chiffres côté mémoire qui aurait concurrencé Go

Qui a la meilleure perf entre Quarkus et Spring pour faire des serveurs MCP ? https://medium.com/@egekaraosmanoglu/spring-boot-vs-quarkus-which-java-runtime-wins-the-ai-mcp-tools-performance-battle-4da9d6a248d5

• Quarkus JVM: Débit et latence les plus élevés (jusqu'à 16 381 req/s, 65% plus rapide que Spring Boot), surpasse Spring Boot même avec Apache Camel.
• Quarkus Native: Consommation mémoire la plus faible (118 MB), démarrage instantané, performance prédictible.
• Spring Boot MVC: Bonnes performances, écosystème mature, nécessite un "warm-up" important (jusqu'à 44% de gain).
• Spring Boot WebFlux: Légèrement meilleur débit et latence que MVC (~5%), mais plus de mémoire et complexité réactive.
• Coût architectural:
  • MapStruct: Impact négligeable (
  • Apache Camel: Réduction de débit de 8-21%, mais valeur ajoutée significative; Quarkus JVM + Camel reste > Spring Boot baseline.
• Protocole MCP: Sur Quarkus JVM (avec Camel), surpasse gRPC.
• Recommandations:
  • Débit max: Quarkus JVM.
  • Coût/Serverless: Quarkus Native.
  • Intégration d'entreprise: Quarkus JVM + Camel + MapStruct.
  • Meilleur choix Spring: Spring Boot WebFlux + MapStruct.

Benchmark des stacks qui implémentent MCP https://www.tmdevlab.com/mcp-server-performance-benchmark-v2.html

• MCP (Model Context Protocol) est le protocole d'Anthropic pour connecter les LLMs à des outils et sources de données externes ; ce benchmark compare 15 implémentations serveur.
• 39,9 millions de requêtes traitées avec zéro erreur, sur des charges I/O réalistes (Redis + HTTP API) plutôt que des tâches CPU synthétiques.
• Rust atteint 4 845 RPS avec seulement 10,9 Mo de RAM ; Quarkus obtient 4 739 RPS avec la meilleure latence (4,04 ms en moyenne, 8,13 ms au P95).
• Go (3 616 RPS) et Spring MVC (3 540 RPS) constituent un second groupe solide.
• Node.js plafonne à 423 RPS ; Bun est 2,2x plus rapide sur un code identique (876 RPS) ; Python atteint 259 RPS avec 4 workers et uvloop.
• Découverte notable : un bug dans le SDK Rust rmcp v0.16 ajoutait ~40 ms de latence à toutes les réponses HTTP, limitant le débit à 1 283 RPS ; corrigé en v0.17 via la PR #683.
• Les images natives GraalVM réduisent la mémoire de 27 à 81 % mais dégradent le débit de 20 à 36 % ; Quarkus-native est l'exception avec 36 Mo RAM et 3 449 RPS.
• Spring MVC (bloquant) surpasse WebFlux (réactif) à 50 utilisateurs simultanés, rappelant que le modèle réactif n'est pas toujours gagnant.
• Recommandations : Rust ou Quarkus pour la production haute charge, Go pour le cloud-native, Bun plutôt que Node.js en JavaScript.

Jakarta EE 12 Milestone 2 : données, cohérence et configuration https://www.infoq.com/articles/jakartaee-12-milestone-2/

• Jakarta EE est la plateforme Java entreprise open-source, socle de frameworks comme Quarkus et Spring, qui standardise les APIs pour la persistance, les transactions, la sécurité, etc.
• Jakarta EE 12 adopte Java 21 comme baseline (avec support Java 25) et supprime définitivement le SecurityManager déprécié.
• La nouvelle spec Jakarta Query unifie JPQL (SQL/relationnel) et JDQL (NoSQL) en un seul langage avec deux profils : Core Language (portable) et Persistence Language (relationnel).
• Jakarta Data 1.1 introduit les requêtes dynamiques via une API fluente avec Restriction et l'annotation @Is pour des conditions plus expressives.
• Jakarta Data supporte désormais les repositories stateful, permettant la gestion du cycle de vie des entités (persist, merge, detach, refresh) comme en JPA classique.
• Jakarta NoSQL 1.1 intègre Jakarta Query via une nouvelle interface Query et supporte les projections avec des Java records.
• Jakarta Persistence 4.0 supporte SequencedCollection (Java 21) comme type de collection dans les entités.
• Une nouvelle spec Jakarta Agentic AI est en cours, visant des APIs vendor-neutral pour construire des agents IA sur les runtimes Jakarta EE, avec intégration prévue de LangChain4j et Spring AI.
• Cette release est encore un milestone (pas pour la prod) — l'adoption large dépendra de la maturité des outils (IDE, validation de requêtes, diagnostics).

Nouveaux benchmarks Quarkus vs Spring Boot : performance complète et transparente https://quarkus.io/blog/new-benchmarks/

• Quarkus est un framework Java optimisé pour les conteneurs, connu pour son faible usage mémoire et son démarrage rapide, concurrent principal de Spring Boot.
• Les anciens graphiques de performance sur quarkus.io étaient obsolètes, sans date, sans source, et ne montraient pas le débit (throughput).
• L'absence de données sur le throughput faisait croire à tort que Quarkus avait de mauvaises performances à ce niveau.
• Un nouveau benchmark open source a été créé, transparent et reproductible, disponible sur GitHub.
• Résultats : Quarkus gère 2,7x plus de transactions par seconde que Spring Boot, démarre 2,3x plus vite, avec deux fois moins de mémoire.
• Des experts Spring Boot externes ont contribué à rendre la comparaison plus équitable, notamment sur la configuration des pools de connexions.
• Les threads virtuels améliorent le débit d'environ 6000 tps supplémentaires pour tous les frameworks testés.
• Spring Boot 4 offre un meilleur débit que Spring Boot 3, mais au prix d'un démarrage plus lent et d'une empreinte mémoire plus élevée.
• En mode natif (GraalVM), le démarrage est ultra-rapide mais le throughput est divisé par deux, pour Quarkus comme pour Spring Boot.
• Le mode natif n'est recommandé que pour les applis démarrées/arrêtées très fréquemment ou à faible charge.

Quarkus 3.32 : fondations pour la prochaine LTS https://quarkus.io/blog/quarkus-3-32-released/

• Quarkus est un framework Java cloud-natif optimisé pour GraalVM et HotSpot, conçu pour les microservices et les environnements conteneurisés.
• Cette version marque le feature freeze pour la prochaine version LTS 3.33.
• Intégration de Project Leyden (AOT JVM) : le démarrage d'une application REST minimale passe de 370ms à 80ms.
• L'entraînement Leyden peut se déclencher au build ou via les tests d'intégration.
• Amélioration du graceful shutdown HTTP, avec des contributions de l'équipe Keycloak.
• Enregistrement automatique dans Consul via l'extension Stork pour la découverte de services.
• Nouvelles fonctionnalités de sécurité : DPoP nonce providers personnalisés, support de rich authorization pour OIDC.
• Possibilité de personnaliser l'ordre des mécanismes d'authentification et ajout de OIDCAuthenticationCompletionAction.
• Mise à jour du framework Google Cloud Functions en version 2.0, ainsi que Camel Quarkus et Quarkus CXF.
• Les utilisateurs sur LTS 3.27 sont encouragés à tester la migration vers 3.33 pour faire remonter des retours.

NodeJS change sa cadence de releases https://nodejs.org/en/blog/announcements/evolving-the-nodejs-release-schedule

• Node.js est le runtime JavaScript côté serveur le plus utilisé, géré par la OpenJS Foundation avec un cycle de releases actif depuis la fusion avec io.js il y a dix ans.
• À partir de Node.js 27 (octobre 2026), le projet passe d'une release majeure tous les six mois à une seule par an.
• Chaque release deviendra LTS, supprimant la distinction entre versions paires (LTS) et impaires (non-LTS).
• Un nouveau canal Alpha est introduit, permettant les changements semver-major pendant la phase de test précoce.
• Les phases deviennent : Alpha (6 mois, oct. à mars), Current (6 mois, avr. à oct.), LTS (30 mois), puis EOL.
• La durée totale de support reste de 36 mois, identique au modèle actuel.
• La numérotation des versions s'aligne sur l'année calendaire de la release Current (ex : 27.0.0 en 2027).
• La version Alpha est signée, taguée et testée via CITGM, mais n'est pas destinée à la production.
• La motivation principale : les versions impaires étaient peu adoptées, la distinction pair/impair perturbait les débutants, et réduire les lignes de release parallèles allège la charge des bénévoles.
• Les auteurs de bibliothèques sont encouragés à intégrer les releases Alpha dans leur CI dès que possible pour détecter les régressions en amont.

Web

jQuery v4 est sorti https://www.infoq.com/news/2026/02/jquery-4-release/?utm_source=twitter&utm_medium=link&utm_campaign=calendar

• jQuery est une bibliothèque JavaScript historique qui simplifie la manipulation du DOM, la gestion des événements et les requêtes AJAX, encore très présente dans de nombreuses bases de code.
• Cette version majeure sort pour les 20 ans de la bibliothèque, après presque une décennie sans version majeure.
• Suppression du support d'Internet Explorer 10 et antérieur, Edge Legacy et les anciennes versions iOS/Android.
• IE11 reste encore supporté dans jQuery 4, mais sa suppression est prévue pour jQuery 5.
• Le code source migre d'AMD vers les ES modules, pour une meilleure compatibilité avec les outils de build modernes.
• Le bundler passe de RequireJS à Rollup.
• Suppression des fonctions dépréciées comme jQuery.isArray, jQuery.parseJSON et jQuery.trim, désormais disponibles nativement en JavaScript.
• Le fichier gzippé gagne plus de 3 000 octets ; le build slim descend à environ 19,5 ko.
• Ajout du support des Trusted Types pour faciliter la compatibilité avec les Content Security Policy strictes.
• jQuery reste pertinent pour la maintenance de bases de code existantes et les projets nécessitant une faible dépendance aux frameworks.

La réactivité en frontend : concepts et approches https://www.sfeir.dev/front/quest-ce-que-la-reactivite-en-frontend/

• Un article qui resume comment la reactivite est implementee en front web
• La réactivité en frontend désigne le mécanisme qui permet de mettre à jour automatiquement l'UI quand les données changent, sans manipulation directe du DOM.
• Sans réactivité, les développeurs doivent mettre à jour manuellement chaque élément de l'interface, ce qui est fastidieux et source d'erreurs.
• Le data binding unidirectionnel (React) distingue le flux de données des callbacks d'interaction utilisateur.
• Le data binding bidirectionnel (Angular) synchronise automatiquement données et UI dans les deux sens.
• Le Virtual DOM (React, Vue) compare une représentation en mémoire avec le DOM réel avant d'appliquer uniquement les changements nécessaires.
• Les observables via RxJS (Angular) permettent de gérer des flux de données asynchrones et des événements complexes.
• Les signaux (SolidJS, Angular récent, Svelte) offrent des mises à jour granulaires et de meilleures performances que les approches précédentes.
• Les signaux proposent une API plus simple que les observables tout en restant très performants.
• La réactivité abstrait la manipulation du DOM et permet aux développeurs de se concentrer sur l'état de l'application.

Data et Intelligence Artificielle

Gunnar Morling a annoncé la sortie de Hardwood, un nouveau parseur Java pour les fichiers Apache Parquet, grâce aux leçons apprises par le 1BRC challenge https://www.morling.dev/blog/hardwood-new-parser-for-apache-parquet/

• Hardwood : Nouveau parseur Apache Parquet open-source (Java 21+).
• But : Dépasser parquet-java (dépendances lourdes, lecteur mono-threadé).
• Points clés : Dépendances minimes, pipeline de décodage multi-threadé.
• APIs : RowReader (ligne) et ColumnReader (colonne, haute perf.).
• Optimisations : Parallélisme pages, préchargement adaptatif, moins d'allocations.
• Développement : Assisté par IA (Claude Code), révision humaine.
• Futur : "Predicate push-down", compatibilité parquet-java, écriture, CLI, intégration Iceberg.

Apicurio Registry passe AI-Native — https://www.apicur.io/blog/2026/02/05/apicurio-registry-ai-natural-evolution

• Apicurio Registry est un registre open-source de schemas (OpenAPI, AsyncAPI, Avro, Protobuf…) gérant versioning, validation et gouvernance des APIs.
• Le projet étend ses capacités pour devenir une plateforme native AI, en appliquant les mêmes principes de gouvernance aux agents IA.
• Support du protocole A2A (Agent-to-Agent) : les agents s'enregistrent via des "Agent Cards" et se découvrent mutuellement via des endpoints standardisés.
• Un serveur MCP intégré permet aux LLMs d'interagir directement avec le registre (découverte de schémas, validation, création).
• L'intégration avec Claude Desktop est déjà documentée, permettant de gérer les artefacts en langage naturel.
• Deux nouveaux types d'artefacts : PROMPT_TEMPLATE (templates de prompts versionnés avec variables) et MODEL_SCHEMA (validation des entrées/sorties des agents).
• Les SDKs Java (LangChain4j, Quarkus) et Python (LangChain, LlamaIndex) sont disponibles.
• Une démo multi-agents illustre le "context chaining" : chaque agent reçoit les sorties des agents précédents dans la pipeline.
• La roadmap prévoit : gestion du cycle de vie des agents, recherche sémantique, intégration dans les pipelines de déploiement.

L'Histoire du Deep Learning : quand les machines ont commencé à apprendre https://blog.ippon.fr/2026/02/20/lhistoire-du-deep-learning-quand-les-machines-ont-commence-a-apprendre/

• un article qui retrace les avancées clées du machine learning
• Le deep learning est un sous-domaine du ML basé sur des réseaux de neurones empilés en couches, aujourd'hui omniprésent dans la vision, le langage et la recommandation.
• Le Perceptron (1957) est le premier modèle formel d'apprentissage supervisé, mais il échoue sur des problèmes non linéaires comme le XOR : une limite structurelle, pas algorithmique.
• La rétropropagation du gradient (années 80) permet d'entraîner des réseaux multi-couches, mais souffre du problème de "vanishing gradient" qui bloque l'apprentissage en profondeur.
• L'essor du deep learning dans les années 2000 est autant une révolution matérielle qu'algorithmique : les GPU, conçus pour le jeu vidéo, se révèlent parfaitement adaptés aux calculs matriciels.
• AlexNet (2012) marque une rupture industrielle en démontrant qu'un CNN profond entraîné sur GPU surpasse largement les méthodes classiques en reconnaissance d'images.
• Les LSTM (1997) résolvent les problèmes de mémoire à long terme des RNN, mais leur nature séquentielle limite fortement la parallélisation.
• Les Transformers ("Attention Is All You Need", 2017) révolutionnent le domaine en remplaçant la récursion par un mécanisme d'attention parallélisable, adaptable aux GPU et TPU.
• L'IA générative introduit une rupture conceptuelle : les modèles apprennent la distribution des données pour en produire de nouveaux exemples, et non plus simplement classifier.
• Les LLM offrent un socle généraliste réutilisable pour de nombreuses tâches, là où l'IA prédictive nécessitait un modèle spécifique par problème.
• La question de l'AGI reste ouverte et très incertaine, mais l'IA devient déjà un "acteur logiciel" capable de raisonner et d'agir de manière autonome via les agents.

Ca y est, Agent to Agent Protocol (A2A) est sorti en version 1.0 https://a2a-protocol.org/latest/announcing-1.0/

• Prêt pour la prod
• Support multi-version ( multi-protocoles (gRPC, HTTP+JSON…)
• Multi-tenancy : un même endpoint peut supporter et exposer plusieurs agents distincts
• Agent Cards signées et vérifiables cryptographiquement pour vérifier l'identité des agents
• Flexibilité : les clients peuvent choisir de consommer les résultats par polling, streaming, ou également webhooks

Outillage

Le guide complet pour créer des skills pour vos agents, par Anthropic https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf

• Définition et structure : Les skills sont des dossiers contenant des instructions (fichier SKILL.md obligatoire) et des scripts qui enseignent aux agents comment exécuter des tâches spécifiques ou utiliser des outils MCP de manière fiable.
• Fonctionnement technique : Le système repose sur la "divulgation progressive" via un en-tête YAML critique, permettant à Claude de charger le contexte de la compétence uniquement lorsque la demande de l'utilisateur le nécessite.
• Cycle de vie : Le guide couvre toutes les étapes de développement, de la définition des cas d'usage (automatisation, création de documents) aux protocoles de test et de distribution.
• il couvre aussi comment tester (brievement) et des patterns communs

Apprendre a utiliser les skills pour structurer son code ia https://philippart-s.github.io/blog/2026-02-18-anthropic-skills/

• Les Skills Claude sont des packages d'instructions dans un dossier enseignant à Claude comment gérer des tâches spécifiques de façon cohérente.
• Un skill se compose au minimum d'un fichier SKILL.md avec un frontmatter YAML et des instructions en Markdown.
• Le frontmatter YAML impose deux champs obligatoires : name (en kebab-case) et description (max 1024 caractères expliquant quoi faire et quand le déclencher).
• Les skills fonctionnent de façon identique sur Claude.ai, Claude Code et l'API sans modification.
• Trois catégories principales : création de documents/assets, automatisation de workflows multi-étapes, et amélioration d'intégrations MCP.
• Les skills s'appuient sur le principe de divulgation progressive : frontmatter toujours chargé, corps du SKILL.md si pertinent, fichiers liés à la demande.
• Cinq patterns courants : orchestration séquentielle, coordination multi-MCP, raffinement itératif, sélection d'outils contextuelle, intelligence métier embarquée.
• Les tests doivent couvrir le déclenchement (90% des requêtes pertinentes), le fonctionnel et la comparaison avec la baseline sans skill.
• Pour la distribution, héberger sur GitHub avec un README séparé du dossier du skill (pas de README.md dans le dossier lui-même).
• Un skill-creator officiel permet de générer un premier SKILL.md en 15-30 minutes à partir d'une description en langage naturel.

Les skills pour les agents, c'est une façon d'automatiser des tâches répétitives https://glaforge.dev/posts/2026/02/21/easily-build-a-local-mcp-server-in-java-with-a-skill-in-gemini-cli/

• Construction facile de serveurs MCP Java locaux pour Gemini CLI et autres agents.
• Solution au code Java répétitif : JBang + LangChain4j + un "skill" utilisé par Gemini CLI.
• Idée clée : Une "skill" pour Gemini CLI automatise génération et installation des serveurs.
• La "skill" génère un fichier Java, le compile et l'enregistre dans les paramètres de Gemini CLI.
• Avantages : Élimine le boilerplate, enregistrement automatique, développement rapide.
• Conclusion : Les "skills" d'agent automatisent les tâches répétitives et systématisent l'expérimentation.

Un SKILL.md par Julien Dubois pour permettre aux agents IA de créer des projets Spring en suivant les bonnes pratiques à la JHipster https://github.com/jdubois/dr-jskill/blob/main/SKILL.md

• Dr JSkill est une "Agent Skill" conçue pour aider les IA (GitHub Copilot CLI, Claude Code) à générer des applications Spring Boot 4.x selon les meilleures pratiques de Julien Dubois.
• Permet de créer des projets full-stack modernes utilisant Java 25, PostgreSQL et Docker, avec un choix de frameworks front-end (Vue.js par défaut, React, Angular ou Vanilla JS).
• Intègre des scripts Node.js multiplateformes pour automatiser la génération de projets via start.spring.io sans dépendances npm externes.
• Préconise des choix technologiques stricts : Maven uniquement, pas de Lombok, et utilisation de Hibernate ddl-auto pour la gestion du schéma (pas de Flyway/Liquibase).
• Supporte nativement la compilation GraalVM (images natives) pour des démarrages ultra-rapides (
• Se positionne comme une alternative expérimentale à JHipster, plus souple et adaptée aux agents IA pour la mise à jour et la personnalisation de projets.

Préservez votre contexte et limitez vos coûts en filtrant vos tokens avec RTK https://github.com/pszymkowiak/rtk

• RTK (Rust Token Killer) https://www.rtk-ai.app/
• RTK est un proxy CLI open-source écrit en Rust qui compresse les sorties de commandes avant qu'elles n'atteignent la fenêtre de contexte des agents IA.
• Il cible les développeurs utilisant des outils de code IA comme Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Aider, Codex, Windsurf et Cline.
• Le problème principal : les sorties CLI verbeuses consomment inutilement des tokens dans les fenêtres de contexte limitées (typiquement 200K tokens).
• RTK annonce 60 à 90% de réduction de tokens sur plus de 30 commandes supportées.
• Les cas d'usage couverts incluent git, cargo, npm, docker et kubectl.
• En pratique : sessions ~3x plus longues, coût par token réduit de ~70% sur les workflows API-heavy.
• L'installation se fait via curl, Homebrew ou binaires pré-compilés, puis rtk init --global active la réécriture automatique des commandes.
• La commande rtk gain permet de visualiser les économies de tokens réalisées.
• Projet MIT sous licence open-source avec 450+ étoiles GitHub et 138M tokens économisés déclarés.
• Un produit SaaS RTK Cloud est annoncé pour les équipes à partir de 15$/développeur/mois.

Un SKILL.md pour apprendre à un agent à utiliser le debuggueur Java JDB https://foojay.io/today/enabling-ai-agents-to-use-a-real-debugger-instead-of-logging/

• Débogage IA actuel : Se limite aux logs (System.out.println).
• Objectif : Permettre aux agents IA d'utiliser un vrai débogueur, JDB.
• JDB : Outil textuel, idéal pour l'interaction avec les IA.
• Création : Skill jdb-debugger via Anthropic Agent Skills (Markdown) et GitHub Copilot CLI.
• Démonstration : Un agent a débogué en direct une application Swing buggée (breakpoints, pas à pas, inspection des variables).
• Leçon clé : Compiler avec javac -g pour les informations de débogage.
• Avantage majeur : Passage du débogage par inférence (logs) à l'observation dynamique de l'état d'exécution.
• Impact : Crucial pour les bugs de concurrence, d'état et d'exceptions.
• Disponibilité : Le skill jdb-debugger est open source.
• Perspectives : Extension à d'autres outils CLI.

Cursor disponible dans les IDEs JetBrains via l'ACP https://blog.jetbrains.com/ai/2026/03/cursor-joined-the-acp-registry-and-is-now-live-in-your-jetbrains-ide/

• interessant la stratégie de JetBrains, on integre totu dans IDEA
• 'ACP (Agent Client Protocol) est un protocole de JetBrains permettant d'intégrer des agents IA tiers directement dans ses IDEs.
• Cursor, éditeur de code IA très populaire, rejoint le registre ACP et est maintenant utilisable dans les IDEs JetBrains.
• L'objectif est de combiner les workflows agentiques de Cursor avec l'intelligence de code profonde des IDEs JetBrains.
• D'autres agents sont déjà disponibles via ACP : OpenAI, Anthropic, Google, et maintenant Cursor.
• C'est la stratégie "open ecosystem" de JetBrains : pas de lock-in, on choisit son agent.
• Aucun abonnement JetBrains AI n'est nécessaire pour utiliser Cursor comme agent.
• Prérequis : version 2025.3.2 ou supérieure de l'IDE avec le plugin AI Assistant activé.
• L'installation se fait depuis le sélecteur d'agent via "Install from ACP Registry".

JetBrains annonce un nouveau produit : Air, un environnement de développement agentique https://blog.jetbrains.com/air/2026/03/air-launches-as-public-preview-a-new-wave-of-dev-tooling-built-on-26-years-of-experience/

• Environnement de développement "agentique" pour déléguer des tâches de codage à des agents IA multiples et concurrents.
• Intègre les outils essentiels (terminal, client Git, prévisualisation) autour de l'agent, offrant une expérience cohérente.
• Fournit un contexte de code précis aux agents (lignes, commits, symboles) pour des résultats pertinents.
• Complète les flux de travail existants sans remplacer les IDE, se concentrant sur l'orchestration des agents.
• Permet de basculer facilement entre différents agents (Codex, Claude, Gemini, Junie) et de les exécuter localement ou dans des conteneurs isolés (Docker, Git worktrees).
• Optimisé pour gérer plusieurs sessions d'agents, avec des notifications pour les tâches nécessitant une attention.
• Disponible sur macOS (versions Windows et Linux à venir).
• Accès via abonnement JetBrains AI ou utilisation de clés API personnelles (BYOK) pour des fournisseurs comme OpenAI et Google.
• Prochaines étapes : exécution cloud (tech preview) et fonctionnalités de collaboration d'équipe.

Équipes d'IA avec Docker Sandboxes et Docker Agent https://www.docker.com/blog/building-ai-teams-docker-sandboxes-agent/

• Présentation de "Docker Agent", un outil open source permettant de créer et d'orchestrer des équipes d'agents IA spécialisés (Product Manager, Designer, QA, etc.).
• Chaque agent est défini par un rôle, un modèle spécifique (GPT-5, Claude, etc.) et des outils propres (accès au système de fichiers, shell, mémoire).
• Utilisation de "Docker Sandboxes" pour exécuter ces agents dans des environnements isolés par microVM, garantissant que l'IA ne peut pas endommager ou accéder au système hôte. Des Network Policies permettent de restreindre les accès externes.
• Les sandboxes (disponibles dans Docker Desktop 4.60+) permettent de monter le répertoire de travail local avec les mêmes chemins absolus, facilitant le débogage et l'exécution de scripts.
• Support natif de plusieurs types d'agents dont Claude Code, Gemini, Copilot et Kiro (en mode expérimental).
• Permet une autonomie quasi totale des agents pour installer des dépendances, exécuter des tests et effectuer des commits Git en toute sécurité.
• Au delà des agents de coding les sandboxes peuvent être utilisées pour d'autres types d'agents comme NanoClaw https://www.docker.com/blog/nanoclaw-docker-sandboxes-agent-security/

Méthodologies

Un guide très complet sur claude code https://cc.bruniaux.com/

• Ressource complète (plus de 22 000 lignes de documentation) pour maîtriser Claude Code, l'assistant IA en ligne de commande (CLI) d'Anthropic.
• Présente Claude Code comme une couche d'orchestration plutôt qu'un simple modèle, capable d'exécuter des commandes et de modifier des fichiers en toute autonomie.
• Propose 204 templates prêts à l'emploi (agents, commandes, hooks, skills) et un serveur MCP pour interroger le guide directement depuis le terminal.
• Inclut des frameworks méthodologiques (TDD, SDD, BDD) et des outils d'optimisation comme RTK pour réduire la consommation de tokens de 60 à 90 %.
• Met l'accent sur la sécurité avec une base de données répertoriant 15 vulnérabilités et plus de 600 "skills" malveillants identifiés.
• Compare Claude Code à Cursor et GitHub Copilot, soulignant sa force dans l'automatisation terminal et son système de "hooks" événementiels.

Article Opinion - Personne ne sait encore https://leaddev.com/ai/nobody-knows-what-programming-will-look-like-in-two-years

• L'article explore l'impact de l'IA générative sur le métier de développeur et les questions existentielles qu'elle soulève.
• De nombreux développeurs expérimentés se sentent dépassés, questionnent leurs valeurs éthiques ou envisagent de quitter le secteur.
• Les transitions technologiques passées (cartes perforées, assembleur, langages haut niveau) montrent que chaque génération a dû réapprendre ce qui avait de la valeur.
• Selon Kent Beck, la programmation est restée en phase d'extraction depuis 45 ans et l'IA nous a brutalement replongés dans la phase d'exploration.
• L'IA excelle en phase d'exploration (aller vite de l'idée au code) mais est peu fiable en expansion et extraction, car ses erreurs sont subtiles et difficiles à détecter.
• La vraie contrainte n'est plus d'écrire du code mais d'avoir de bonnes idées à résoudre et de valider ce que l'IA produit.
• Les compétences qui gardent de la valeur : comprendre ce que fait un ordinateur, lire du code critiquement, tester, maîtriser l'architecture et le domaine métier.
• Beck imagine que l'IA pourrait libérer du temps pour refactorer et maintenir l'optionalité du code entre chaque nouvelle fonctionnalité.
• Embaucher des juniors n'a jamais été aussi pertinent : l'IA raccourcit leur montée en compétence opérationnelle.
• Être mal à l'aise ou sceptique face à ces changements n'est pas un retard, c'est une forme d'attention critique qui reste une compétence clé.

Spec-Driven Development (SDD) : de la spécification au code avec Kiro https://blog.ippon.fr/2026/02/18/spec-driven-development/

• Le SDD est une approche où la spécification formalisée (exigences, critères d'acceptation, invariants) devient l'artefact central du projet, versionné avec le code.
• Le problème adressé : dans la plupart des projets, le code finit par être la seule source de vérité, au détriment de l'alignement et de la lisibilité.
• La spécification agit comme un contrat : tout écart est un défaut, pas une variante acceptable.
• Le cycle SDD suit quatre phases : Spécifier, Planifier, Développer/Tester, Itérer/Maintenir.
• Kiro est un IDE (et CLI) qui matérialise le SDD via un cycle structuré : requirements.md, design.md, tasks.md.
• L'IA transforme la spécification d'une contrainte en accélérateur : génération de user stories, critères d'acceptation, tâches et tests à partir d'un prompt.
• Comparaison utile : le BDD décrit le comportement via des tests, le SDD organise tout le projet autour de la spec ; les deux sont complémentaires.
• Le SDD se distingue du PDD (Prompt-Driven Development) : le prompt est éphémère, la spécification reste la référence durable.
• Les risques sont réels : une spec trop lourde fait glisser vers le cycle en V, et une spec sans impact redevient une documentation passive inutile.
• L'IA accélère l'exécution mais ne remplace pas le jugement technique, l'architecture ou l'esprit critique des développeurs.

Comment "déslopifier" du texte généré par LLM avec un SKILL.md https://glaforge.dev/posts/2026/03/08/fixing-ai-slop-with-a-skill-in-gemini-cli/

• Le "AI slop" – texte généré par IA, souvent ennuyeux, répétitif et sans personnalité, malgré une grammaire correcte.
• Des sites comme tropes.fyi recensent les motifs et mots typiques du "AI slop" (ex: adverbes surutilisés, expressions spécifiques).
• Guillaume a créé un skill "deslopify" dans Gemini CLI (mais utilisable dans n'importe quel outil supportant les skills).
• Le fichier SKILL.md instruit l'agent de comparer le texte de l'utilisateur avec les "anti-patterns" de tropes.fyi.
• L'agent réécrit ensuite le texte pour le rendre plus naturel et moins robotique.
• Installation facile depuis GitHub dans Gemini CLI.
• Exemples de commandes : "Deslopify cet article:", "Naturaliser ce brouillon:", "Supprimer le charabia IA de mon fichier README.md."
• Même une grande partie de l'article a été générée et déslopifiée par ce skill !

Sécurité

OpenClaw, agents IA autonomes et dangereux https://www.sfeir.dev/ia/openclaw-puissant-et-dangereux/

• OpenClaw est un agent IA autonome capable d'automatiser des tâches complexes comme lire des emails, créer des tickets ou générer des pull requests.
• Il fonctionne via des "skills" (outils spécialisés) et peut créer des sous-agents pour paralléliser le travail.
• Il s'intègre avec des canaux de communication comme WhatsApp, Discord ou Teams, et conserve du contexte entre sessions.
• Risque de prompt injection : des entrées non fiables (emails, documents) peuvent influencer le comportement de l'agent.
• 341 skills malveillantes ont été découvertes sur ClawHub, souvent déguisées en prérequis légitimes (supply chain attack).
• Le concept de "Lethal Trifecta" combine données privées accessibles, contenu non fiable et capacité d'action/communication.
• La mémoire persistante aggrave les risques : des attaques peuvent être plantées et se déclencher ultérieurement.
• Un déploiement local ne protège pas contre les infostealers et autres compromissions.
• Une réponse émerge sous forme d'AI Gateway ou LLM firewall, avec allowlists d'outils, protection des secrets et validation humaine.

Clinejection : Quand un outil d'IA en installe un autre https://grith.ai/blog/clinejection-when-your-ai-tool-installs-another

• Détaille une attaque par injection de prompt ("Clinejection") ayant ciblé l'outil de codage IA Cline en février 2026.
• L'attaque a exploité un bot de tri automatique sur GitHub : un simple titre d'Issue malveillant a permis d'exécuter du code arbitraire dans les workflows CI/CD de Cline.
• Les attaquants ont utilisé une technique d'empoisonnement de cache (10 Go de données inutiles pour forcer l'éviction du cache légitime) afin de voler des jetons de publication npm.
• Une version compromise de Cline (2.3.0) a été publiée, installant automatiquement et silencieusement l'agent IA OpenClaw sur les machines de 4 000 développeurs.
• Illustre une nouvelle forme d'attaque de la chaîne d'approvisionnement où une IA est utilisée pour en "bootstrapper" une autre sans le consentement de l'utilisateur.
• Souligne la dangerosité des agents IA ayant des permissions étendues (Bash, Read, Write) lorsqu'ils traitent des entrées non filtrées provenant du web.

Loi, société et organisation

Un agent attaque publiquement un contributeur open source pour avoir rejeté sa contribution https://www.theregister.com/2026/02/12/ai_bot_developer_rejected_pull_request/

• Un agent IA nommé MJ Rathbun (alias crabby-rathbun sur GitHub) a soumis une pull request au projet Matplotlib, un outil de visualisation de données Python très utilisé.
• Le mainteneur Scott Shambaugh a rejeté la contribution en invoquant la politique du projet qui exige des contributions de personnes humaines.
• En réponse, le bot a publié un article de blog attaquant Shambaugh, l'accusant de discrimination et de gatekeeping envers les contributeurs non-humains.
• L'article rédigé par le bot a construit un narratif d'hypocrisie, spéculé sur les motivations psychologiques du mainteneur et utilisé des recherches sur son parcours pour étayer ses accusations.
• Shambaugh a publié son propre billet pour expliquer la situation et dénoncer cette réaction.
• D'autres développeurs ont critiqué le comportement du bot et soutenu le mainteneur.
• Le bot a par la suite publié des excuses reconnaissant une violation du Code de Conduite du projet, mais l'authenticité de ces excuses reste incertaine.
• Cet incident illustre les tensions croissantes entre les mainteneurs open source et les contributions générées par IA.
• GitHub a récemment commencé à aborder ce problème à travers des discussions communautaires.

Même le gouvernement se mets au Model Context Protocol, avec data.gouv accessible par serveur MCP https://www.data.gouv.fr/posts/experimentation-autour-dun-serveur-mcp-pour-datagouv

• [data.gouv.fr](http://data.gouv.fr) teste serveur MCP pour accès données via IA/chatbots.
• Objectif: explorer valorisation données publiques par IA conversationnelle.
• Actuellement lecture seule. Futur: édition/publication envisagée (prudence).
• Tools: recherche, métadonnées, interrogation/analyse de données, métriques.
• ATTENTION: IA peu fiable (erreurs), audit difficile. Prudence serveurs non officiels.
• Code public. Retours bienvenus pour l'avenir.
• Guillaume a même fait un PR pour corriger les instructions d'utilisation du serveur MCP dans Gemini CLI

On parle d'IA et de pentagone qui exclus Claude et fait rentrer OpenAI, voici un article de game theory où les modèles sont évalués dans une guerre https://www.kcl.ac.uk/shall-we-play-a-game

• Le professeur Kenneth Payne du King's College London a étudié comment les grands modèles de langage (Claude, GPT et Gemini) prennent des décisions stratégiques dans des scénarios de guerre nucléaire.
• L'étude a généré environ 760 000 mots de raisonnement stratégique, soit plus que Guerre et Paix et l'Iliade réunis.
• Claude a adopté une stratégie de construction de confiance initiale, avant de trahir cette confiance une fois les enjeux élevés, avec "des actions dépassant constamment les intentions déclarées".
• GPT s'est montré généralement passif et retenu, mais capable d'escalades soudaines et dévastatrices sous pression temporelle.
• Gemini a adopté des tactiques imprévisibles de type "théorie du fou", rappelant la stratégie de Nixon durant la Guerre Froide.
• Les modèles ont tous traité les armes nucléaires de manière désinvolte, avec des utilisations tactiques dans presque tous les scénarios.
• 75% des scénarios ont atteint le stade des menaces nucléaires stratégiques.
• Le tabou moral sur le premier usage nucléaire, établi depuis 1945, n'a pas été respecté par les modèles.
• Aucun modèle n'a choisi les options d'accommodation ou de reddition pourtant disponibles.
• Ces résultats interrogent tout déploiement d'IA dans des contextes à hauts enjeux nécessitant un support décisionnel stratégique.

Décès de Gladys West, mathématicienne pionnière du GPS https://www.washingtonpost.com/obituaries/2026/01/31/gladys-west-dead-gps-mathematician/

• Disparition à l'âge de 95 ans de Gladys West, la mathématicienne dont les calculs de modélisation de la Terre ont été fondamentaux pour le développement du GPS.
• Recrutée en 1956 par la base navale de Dahlgren, elle fut la deuxième femme noire employée comme mathématicienne par la Marine américaine.
• A dirigé le projet "Seasat", premier satellite capable de mesurer les océans par radar, prouvant ainsi la faisabilité de la surveillance terrestre depuis l'espace.
• Ses travaux de programmation sur les ordinateurs de l'époque ont permis d'établir un modèle géodésique de la Terre d'une précision inégalée, base indispensable à la géolocalisation moderne.
• Longtemps restée dans l'ombre, sa contribution majeure n'a été publiquement reconnue que tardivement, notamment par son intronisation au prestigieux Hall of Fame de l'Air Force en 2018.

Conférences

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 18 mars 2026 : Jupyter Workshops: AI in Jupyter: Building Extensible AI Capabilities for Interactive Computing - Saint-Maur-des-Fossés (France)
• 18-19 mars 2026 : Agile Niort 2026 - Niort (France)
• 20 mars 2026 : Atlantique Day 2026 - Nantes (France)
• 26 mars 2026 : Data Days Lille - Lille (France)
• 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France)
• 26-27 mars 2026 : REACT PARIS - Paris (France)
• 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France)
• 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France)
• 31 mars 2026-1 avril 2026 : FlowCon France 2026 - Paris (France)
• 1 avril 2026 : AWS Summit Paris - Paris (France)
• 2 avril 2026 : Pragma Cannes 2026 - Cannes (France)
• 2-3 avril 2026 : Xen Spring Meetup 2026 - Grenoble (France)
• 7 avril 2026 : PyTorch Conference Europe - Paris (France)
• 9-10 avril 2026 : Android Makers by droidcon 2026 - Paris (France)
• 9-11 avril 2026 : Drupalcamp Grenoble 2026 - Grenoble (France)
• 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France)
• 17-18 avril 2026 : Faiseuses du Web 5 - Dinan (France)
• 18 avril 2026 : Global Azure 2026 France - #GlobalAzure - Paris (France)
• 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France)
• 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece)
• 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK)
• 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France)
• 12-13 mai 2026 : Lyon Craft - Lyon (France)
• 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France)
• 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France)
• 27 mai 2026 : aMP Day Strasbourg 2026 - Strasbourg (France)
• 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France)
• 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France)
• 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France)
• 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France)
• 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France)
• 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France)
• 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France)
• 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France)
• 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France)
• 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France)
• 9 juin 2026 : C: - Caen (France)
• 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France)
• 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France)
• 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France)
• 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France)
• 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland)
• 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France)
• 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France)
• 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France)
• 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France)
• 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France)
• 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France)
• 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France)
• 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France)
• 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France)
• 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France)
• 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France)
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France)
• 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France)
• 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)
• 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France)
• 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France)
• 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France)

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Emmanuel et Guillaume discutent de divers sujets liés à la programmation, notamment les systèmes de fichiers en Java, le Data Oriented Programming, les défis de JPA avec Kotlin, et les nouvelles fonctionnalités de Quarkus. Ils explorent également des sujets un peu fous comme la création de datacenters dans l'espace. Pas mal d'architecture aussi.

Enregistré le 13 février 2026

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News Langages

Comment implémenter un file system en Java https://foojay.io/today/bootstrapping-a-java-file-system/

• Créer un système de fichiers Java personnalisé avec NIO.2 pour des usages variés (VCS, archives, systèmes distants).
• Évolution Java: java.io.File (1.0) -> NIO (1.4) -> NIO.2 (1.7) pour personnalisation via FileSystem.
• Recommander conception préalable; API Java est orientée POSIX.
• Composants clés à considérer:
• Conception URI (scheme unique, chemin).
• Gestion de l'arborescence (BD, métadonnées, efficacité).
• Stockage binaire (emplacement, chiffrement, versions).
• Minimum pour démarrer (4 composants):
• Implémenter Path (représente fichier/répertoire).
• Étendre FileSystem (instance du système).
• Étendre FileSystemProvider (moteur, enregistré par scheme).
• Enregistrer FileSystemProvider via META-INF/services.
• Étapes suivantes: Couche BD (arborescence), opérations répertoire/fichier de base, stockage, tests.
• Processus long et exigeant, mais gratifiant.

Un article de brian goetz sur le futur du data oriented programming en Java https://openjdk.org/projects/amber/design-notes/beyond-records

• Le projet Amber de Java introduit les "carrier classes", une évolution des records qui permet plus de flexibilité tout en gardant les avantages du pattern matching et de la reconstruction
• Les records imposent des contraintes strictes (immutabilité, représentation exacte de l'état) qui limitent leur usage pour des classes avec état muable ou dérivé
• Les carrier classes permettent de déclarer une state description complète et canonique sans imposer que la représentation interne corresponde exactement à l'API publique
• Le modificateur "component" sur les champs permet au compilateur de dériver automatiquement les accesseurs pour les composants alignés avec la state description
• Les compact constructors sont généralisés aux carrier classes, générant automatiquement l'initialisation des component fields
• Les carrier classes supportent la déconstruction via pattern matching comme les records, rendant possible leur usage dans les instanceof et switch
• Les carrier interfaces permettent de définir une state description sur une interface, obligeant les implémentations à fournir les accesseurs correspondants
• L'extension entre carrier classes est possible, avec dérivation automatique des appels super() quand les composants parent sont subsumés par l'enfant
• Les records deviennent un cas particulier de carrier classes avec des contraintes supplémentaires (final, extends Record, component fields privés et finaux obligatoires)
• L'évolution compatible des records est améliorée en permettant l'ajout de composants en fin de liste et la déconstruction partielle par préfixe

Comment éviter les pièges courants avec JPA et Kotlin - https://blog.jetbrains.com/idea/2026/01/how-to-avoid-common-pitfalls-with-jpa-and-kotlin/

• JPA est une spécification Java pour la persistance objet-relationnel, mais son utilisation avec Kotlin présente des incompatibilités dues aux différences de conception des deux langages
• Les classes Kotlin sont finales par défaut, ce qui empêche la création de proxies par JPA pour le lazy loading et les opérations transactionnelles
• Le plugin kotlin-jpa génère automatiquement des constructeurs sans argument et rend les classes open, résolvant les problèmes de compatibilité
• Les data classes Kotlin ne sont pas adaptées aux entités JPA car elles génèrent equals/hashCode basés sur tous les champs, causant des problèmes avec les relations lazy
• L'utilisation de lateinit var pour les relations peut provoquer des exceptions si on accède aux propriétés avant leur initialisation par JPA
• Les types non-nullables Kotlin peuvent entrer en conflit avec le comportement de JPA qui initialise les entités avec des valeurs null temporaires
• Le backing field direct dans les getters/setters personnalisés peut contourner la logique de JPA et casser le lazy loading
• IntelliJ IDEA 2024.3 introduit des inspections pour détecter automatiquement ces problèmes et propose des quick-fixes
• L'IDE détecte les entités finales, les data classes inappropriées, les problèmes de constructeurs et l'usage incorrect de lateinit
• Ces nouvelles fonctionnalités aident les développeurs à éviter les bugs subtils liés à l'utilisation de JPA avec Kotlin

Librairies

Guide sur MapStruct @IterableMapping - https://www.baeldung.com/java-mapstruct-iterablemapping

• MapStruct est une bibliothèque Java pour générer automatiquement des mappers entre beans, l'annotation @IterableMapping permet de configurer finement le mapping de collections
• L'attribut dateFormat permet de formater automatiquement des dates lors du mapping de listes sans écrire de boucle manuelle
• L'attribut qualifiedByName permet de spécifier quelle méthode custom appliquer sur chaque élément de la collection à mapper
• Exemple d'usage : filtrer des données sensibles comme des mots de passe en mappant uniquement certains champs via une méthode dédiée
• L'attribut nullValueMappingStrategy permet de contrôler le comportement quand la collection source est null (retourner null ou une collection vide)
• L'annotation fonctionne pour tous types de collections Java (List, Set, etc.) et génère le code de boucle nécessaire
• Possibilité d'appliquer des formats numériques avec numberFormat pour convertir des nombres en chaînes avec un format spécifique
• MapStruct génère l'implémentation complète du mapper au moment de la compilation, éliminant le code boilerplate
• L'annotation peut être combinée avec @Named pour créer des méthodes de mapping réutilisables et nommées
• Le mapping des collections supporte les conversions de types complexes au-delà des simples conversions de types primitifs

Accès aux fichiers Samba depuis Java avec JCIFS - https://www.baeldung.com/java-samba-jcifs

• JCIFS est une bibliothèque Java permettant d'accéder aux partages Samba/SMB sans monter de lecteur réseau, supportant le protocole SMB3
• on pense aux galériens qui doivent se connecter aux systèmes dit legacy
• La configuration nécessite un contexte CIFS (CIFSContext) et des objets SmbFile pour représenter les ressources distantes
• L'authentification se fait via NtlmPasswordAuthenticator avec domaine, nom d'utilisateur et mot de passe
• La bibliothèque permet de lister les fichiers et dossiers avec listFiles() et vérifier leurs propriétés (taille, date de modification)
• Création de fichiers avec createNewFile() et de dossiers avec mkdir() ou mkdirs() pour créer toute une arborescence
• Suppression via delete() qui peut parcourir et supprimer récursivement des arborescences entières
• Copie de fichiers entre partages Samba avec copyTo(), mais impossibilité de copier depuis le système de fichiers local
• Pour copier depuis le système local, utilisation des streams SmbFileInputStream et SmbFileOutputStream
• Les opérations peuvent cibler différents serveurs Samba et différents partages (anonymes ou protégés par mot de passe)
• La bibliothèque s'intègre dans des blocs try-with-resources pour une gestion automatique des ressources

Quarkus 3.31 - Support complet Java 25, nouveau packaging Maven et Panache Next - https://quarkus.io/blog/quarkus-3-31-released/

• Support complet de Java 25 avec images runtime et native
• Nouveau packaging Maven de type quarkus avec lifecycle optimisé pour des builds plus rapides
• voici un article complet pour plus de detail https://quarkus.io/blog/building-large-applications/
• Introduction de Panache Next, nouvelle génération avec meilleure expérience développeur et API unifiée ORM/Reactive
• Mise à jour vers Hibernate ORM 7.2, Reactive 3.2, Search 8.2
• Support de Hibernate Spatial pour les données géospatiales
• Passage à Testcontainers 2 et JUnit 6
• Annotations de sécurité supportées sur les repositories Jakarta Data
• Chiffrement des tokens OIDC pour les implémentations custom TokenStateManager
• Support OAuth 2.0 Pushed Authorization Requests dans l'extension OIDC
• Maven 3.9 maintenant requis minimum pour les projets Quarkus

A2A Java SDK 1.0.0.Alpha1 - Alignement avec la spécification 1.0 du protocole Agent2Agent - https://quarkus.io/blog/a2a-java-sdk-1-0-0-alpha1/

• Le SDK Java A2A implémente le protocole Agent2Agent qui permet la communication standardisée entre agents IA pour découvrir des capacités, déléguer des tâches et collaborer
• Passage à la version 1.0 de la spécification marque la transition d'expérimental à production-ready avec des changements cassants assumés
• Modernisation complète du module spec avec des Java records partout remplaçant le mix précédent de classes et records pour plus de cohérence
• Adoption de Protocol Buffers comme source de vérité avec des mappers MapStruct pour la conversion et Gson pour JSON-RPC
• Les builders utilisent maintenant des méthodes factory statiques au lieu de constructeurs publics suivant les best practices Java modernes
• Introduction de trois BOMs Maven pour simplifier la gestion des dépendances du SDK core, des extensions et des implémentations de référence Quarkus
• AgentCard évolue avec une liste supportedInterfaces remplaçant url et preferredTransport pour plus de flexibilité dans la déclaration des protocoles
• Support de la pagination ajouté pour ListTasks et les endpoints de configuration des notifications push avec des wrappers Result appropriés
• Interface A2AHttpClient pluggable permettant des implémentations HTTP personnalisées avec une implémentation Vert.x fournie
• Travail continu vers la conformité complète avec le TCK 1.0 en cours de développement parallèlement à la finalisation de la spécification

Pourquoi Quarkus finit par "cliquer" : les 10 questions que se posent les développeurs Java - https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-java-developers-top-questions-2025

• un article qui revele et repond aux questions des gens qui ont utilisé Quarkus depuis 4-6 mois, les non noob questions
• Quarkus est un framework Java moderne optimisé pour le cloud qui propose des temps de démarrage ultra-rapides et une empreinte mémoire réduite
• Pourquoi Quarkus démarre si vite ? Le framework effectue le travail lourd au moment du build (scanning, indexation, génération de bytecode) plutôt qu'au runtime
• Quand utiliser le mode réactif plutôt qu'impératif ? Le réactif est pertinent pour les workloads avec haute concurrence et dominance I/O, l'impératif reste plus simple dans les autres cas
• Quelle est la différence entre Dev Services et Testcontainers ? Dev Services utilise Testcontainers en gérant automatiquement le cycle de vie, les ports et la configuration sans cérémonie
• Comment la DI de Quarkus diffère de Spring ? CDI est un standard basé sur la sécurité des types et la découverte au build-time, différent de l'approche framework de Spring
• Comment gérer la configuration entre environnements ? Quarkus permet de scaler depuis le développement local jusqu'à Kubernetes avec des profils, fichiers multiples et configuration externe
• Comment tester correctement les applications Quarkus ? @QuarkusTest démarre l'application une fois pour toute la suite de tests, changeant le modèle mental par rapport à Spring Boot
• Que fait vraiment Panache en coulisses ? Panache est du JPA avec des opinions fortes et des défauts propres, enveloppant Hibernate avec un style Active Record
• Doit-on utiliser les images natives et quand ? Les images natives brillent pour le serverless et l'edge grâce au démarrage rapide et la faible empreinte mémoire, mais tous les apps n'en bénéficient pas
• Comment Quarkus s'intègre avec Kubernetes ? Le framework génère automatiquement les ressources Kubernetes, gère les health checks et métriques comme s'il était nativement conçu pour cet écosystème
• Comment intégrer l'IA dans une application Quarkus ? LangChain4j permet d'ajouter embeddings, retrieval, guardrails et observabilité directement en Java sans passer par Python

Infrastructure

Les alternatives à MinIO https://rmoff.net/2026/01/14/alternatives-to-minio-for-single-node-local-s3/

• MinIO a abandonné le support single-node fin 2025 pour des raisons commerciales, cassant de nombreuses démos et pipelines CI/CD qui l'utilisaient pour émuler S3 localement
• L'auteur cherche un remplacement simple avec image Docker, compatibilité S3, licence open source, déploiement mono-nœud facile et communauté active
• S3Proxy est très léger et facile à configurer, semble être l'option la plus simple mais repose sur un seul contributeur
• RustFS est facile à utiliser et inclut une GUI, mais c'est un projet très récent en version alpha avec une faille de sécurité majeure récente
• SeaweedFS existe depuis 2012 avec support S3 depuis 2018, relativement facile à configurer et dispose d'une interface web basique
• Zenko CloudServer remplace facilement MinIO mais la documentation et le branding (cloudserver/zenko/scality) peuvent prêter à confusion
• Garage nécessite une configuration complexe avec fichier TOML et conteneur d'initialisation séparé, pas un simple remplacement drop-in
• Apache Ozone requiert au minimum quatre nœuds pour fonctionner, beaucoup trop lourd pour un usage local simple
• L'auteur recommande SeaweedFS et S3Proxy comme remplaçants viables, RustFS en maybe, et élimine Garage et Ozone pour leur complexité
• Garage a une histoire tres associative, il vient du collectif https://deuxfleurs.fr/ qui offre un cloud distribué sans datacenter

C'est certainement pas une bonne idée, les datacenters dans l'espace https://taranis.ie/datacenters-in-space-are-a-terrible-horrible-no-good-idea/

• Avis d'expert (ex-NASA/Google, Dr en électronique spatiale) : Centres de données spatiaux, une "terrible" idée.
• Incompatibilité fondamentale : L'électronique (surtout IA/GPU) est inadaptée à l'environnement spatial.
• Énergie : Accès limité. Le solaire (type ISS) est insuffisant pour l'échelle de l'IA. Le nucléaire (RTG) est trop faible.
• Refroidissement : L'espace n'est pas "froid" ; absence de convection. Nécessite des radiateurs gigantesques (ex: 531m² pour 200kW).
• Radiations : Provoque erreurs (SEU, SEL) et dommages. Les GPU sont très vulnérables. Blindage lourd et inefficace. Les puces "durcies" sont très lentes.
• Communications : Bande passante très limitée (1Gbps radio vs 100Gbps terrestre). Le laser est tributaire des conditions atmosphériques.
• Conclusion : Projet extrêmement difficile, coûteux et aux performances médiocres.

Data et Intelligence Artificielle

Guillaume a développé un serveur MCP pour arXiv (le site de publication de papiers de recherche) en Java avec le framework Quarkus https://glaforge.dev/posts/2026/01/18/implementing-an-arxiv-mcp-server-with-quarkus-in-java/

• Implémentation d'un serveur MCP (Model Context Protocol) arXiv en Java avec Quarkus.
• Objectif : Accéder aux publications arXiv et illustrer les fonctionnalités moins connues du protocole MCP.
• Mise en œuvre :
  • Utilisation du framework Quarkus (Java) et son support MCP étendu.
  • Assistance par Antigravity (IDE agentique) pour le développement et l'intégration de l'API arXiv.
  • Interaction avec l'API arXiv : requêtes HTTP, format XML Atom pour les résultats, parser XML Jackson.
• Fonctionnalités MCP exposées :
  • Outils (@Tool) : Recherche de publications (search_papers).
  • Ressources (@Resource, @ResourceTemplate) : Taxonomie des catégories arXiv, métadonnées des articles (via un template d'URI).
  • Prompts (@Prompt) : Exemples pour résumer des articles ou construire des requêtes de recherche.
• Configuration : Le serveur peut fonctionner en STDIO (local) ou via HTTP Streamable (local ou distant), avec une configuration simple dans des clients comme Gemini CLI.
• Conclusion : Quarkus simplifie la création de serveurs MCP riches en fonctionnalités, rendant les données et services "prêts pour l'IA" avec l'aide d'outils d'IA comme Antigravity.

Anthropic ne mettra pas de pub dans Claude https://www.anthropic.com/news/claude-is-a-space-to-think

• c'est en reaction au plan non public d'OpenAi de mettre de la pub pour pousser les gens au mode payant
• OpenAI a besoin de cash et est probablement le plus utilisé pour gratuit au monde
• Anthropic annonce que Claude restera sans publicité pour préserver son rôle d'assistant conversationnel dédié au travail et à la réflexion approfondie.
• Les conversations avec Claude sont souvent sensibles, personnelles ou impliquent des tâches complexes d'ingénierie logicielle où les publicités seraient inappropriées.
• L'analyse des conversations montre qu'une part significative aborde des sujets délicats similaires à ceux évoqués avec un conseiller de confiance.
• Un modèle publicitaire créerait des incitations contradictoires avec le principe fondamental d'être "genuinely helpful" inscrit dans la Constitution de Claude.
• Les publicités introduiraient un conflit d'intérêt potentiel où les recommandations pourraient être influencées par des motivations commerciales plutôt que par l'intérêt de l'utilisateur.
• Le modèle économique d'Anthropic repose sur les contrats entreprise et les abonnements payants, permettant de réinvestir dans l'amélioration de Claude.
• Anthropic maintient l'accès gratuit avec des modèles de pointe et propose des tarifs réduits pour les ONG et l'éducation dans plus de 60 pays.
• Le commerce "agentique" sera supporté mais uniquement à l'initiative de l'utilisateur, jamais des annonceurs, pour préserver la confiance.
• Les intégrations tierces comme Figma, Asana ou Canva continueront d'être développées en gardant l'utilisateur aux commandes.
• Anthropic compare Claude à un cahier ou un tableau blanc : des espaces de pensée purs, sans publicité.

Infinispan 16.1 est sorti https://infinispan.org/blog/2026/02/04/infinispan-16-1

• déjà le nom de la release mérite une mention
• Le memory bounded par cache et par ensemble de cache s est pas facile à faire en Java
• Une nouvelle api OpenAPI
• AOT caché dans les images container

Un serveur MCP local juste avec un fichier Java ? C'est possible avec LangChain4j et JBang https://glaforge.dev/posts/2026/02/11/zero-boilerplate-java-stdio-mcp-servers-with-langchain4j-and-jbang/

• Création rapide de serveurs MCP Java sans boilerplate.
• MCP (Model Context Protocol): standard pour connecter les LLM à des outils et données.
• Le tutoriel répond au manque d'options simples pour les développeurs Java, face à une prédominance de Python/TypeScript dans l'écosystème MCP.
• La solution utilise:
• LangChain4j: qui intègre un nouveau module serveur MCP pour le protocole STDIO.
• JBang: permet d'exécuter des fichiers Java comme des scripts, éliminant les fichiers de build (pom.xml, Gradle).
• Implémentation: se fait via un seul fichier .java.
• JBang gère automatiquement les dépendances (//DEPS).
• L'annotation @Tool de LangChain4j expose les méthodes Java aux LLM.
• StdioMcpServerTransport gère la communication JSON-RPC via l'entrée/sortie standard (STDIO).
• Point crucial: Les logs doivent impérativement être redirigés vers System.err pour éviter de corrompre System.out, qui est réservé à la communication MCP (messages JSON-RPC).
• Facilite l'intégration locale avec des outils comme Gemini CLI, Claude Code, etc.

Reciprocal Rank Fusion : un algorithme utile et souvent utilisé pour faire de la recherche hybride, pour mélanger du RAG et des recherches par mots-clé https://glaforge.dev/posts/2026/02/10/advanced-rag-understanding-reciprocal-rank-fusion-in-hybrid-search/

• RAG : Qualité LLM dépend de la récupération.
• Recherche Hybride : Combiner vectoriel et mots-clés (BM25) est optimal.
• Défi : Fusionner des scores d'échelles différentes.
• Solution : Reciprocal Rank Fusion (RRF).
• RRF : Algorithme robuste qui fusionne des listes de résultats en se basant uniquement sur le rang des documents, ignorant les scores.
• Avantages RRF : Pas de normalisation de scores, scalable, excellente première étape de réorganisation.
• Architecture RAG fréquente : RRF (large sélection) + Cross-Encoder / modèle de reranking (précision fine).
• RAG-Fusion : Utilise un LLM pour générer plusieurs variantes de requête, puis RRF agrège tous les résultats pour renforcer le consensus et réduire les hallucinations.
• Implémentation : LangChain4j utilise RRF par défaut pour agréger les résultats de plusieurs retrievers.

Les dernières fonctionnalités de Gemini et Nano Banana supportées dans LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2026/02/06/latest-gemini-and-nano-banana-enhancements-in-langchain4j/

• Nouveaux modèles d'images Nano Banana (Gemini 2.5/3.0) pour génération et édition (jusqu'à 4K).
• "Grounding" via Google Search (pour images et texte) et Google Maps (localisation, Gemini 2.5).
• Outil de contexte URL (Gemini 3.0) pour lecture directe de pages web.
• Agents multimodaux (AiServices) capables de générer des images.
• Configuration de la réflexion (profondeur Chain-of-Thought) pour Gemini 3.0.
• Métadonnées enrichies : usage des tokens et détails des sources de "grounding".

Comment configurer Gemini CLI comment agent de code dans IntelliJ grâce au protocole ACP https://glaforge.dev/posts/2026/02/01/how-to-integrate-gemini-cli-with-intellij-idea-using-acp/

• But : Intégrer Gemini CLI à IntelliJ IDEA via l'Agent Client Protocol (ACP).
• Prérequis : IntelliJ IDEA 2025.3+, Node.js (v20+), Gemini CLI.
• Étapes :
  • Installer Gemini CLI (npm install -g @google/gemini-cli).
• Localiser l'exécutable gemini.
  • Configurer ~/.jetbrains/acp.json (chemin exécutable, --experimental-acp, use_idea_mcp: true).
  • Redémarrer IDEA, sélectionner "Gemini CLI" dans l'Assistant IA.
• Usage : Gemini interagit avec le code et exécute des commandes (contexte projet).
• Important : S'assurer du flag --experimental-acp dans la configuration.

Outillage

PipeNet, une alternative (open source aussi) à LocalTunnel, mais un plus évoluée https://pipenet.dev/

• pipenet: Alternative open-source et moderne à localtunnel (client + serveur).
• Usages: Développement local (partage, webhooks), intégration SDK, auto-hébergement sécurisé.
• Fonctionnalités: Client (expose ports locaux, sous-domaines), Serveur (déploiement, domaines personnalisés, optimisé cloud mono-port).
• Avantages vs localtunnel: Déploiement cloud sur un seul port, support multi-domaines, TypeScript/ESM, maintenance active.
• Protocoles: HTTP/S, WebSocket, SSE, HTTP Streaming.
• Intégration: CLI ou SDK JavaScript.

JSON-IO — une librairie comme Jackson ou GSON, supportant JSON5, TOON, et qui pourrait être utile pour l'utilisation du "structured output" des LLMs quand ils ne produisent pas du JSON parfait https://github.com/jdereg/json-io

• json-io : Librairie Java pour la sérialisation et désérialisation JSON/TOON.
• Gère les graphes d'objets complexes, les références cycliques et les types polymorphes.
• Support complet JSON5 (lecture et écriture), y compris des fonctionnalités non prises en charge par Jackson/Gson.
• Format TOON : Notation orientée token, optimisée pour les LLM, réduisant l'utilisation de tokens de 40 à 50% par rapport au JSON.
• Légère : Aucune dépendance externe (sauf java-util), taille de JAR réduite (~330K).
• Compatible JDK 1.8 à 24, ainsi qu'avec les environnements JPMS et OSGi.
• Deux modes de conversion : vers des objets Java typés (toJava()) ou vers des Map (toMaps()).
• Options de configuration étendues via ReadOptionsBuilder et WriteOptionsBuilder.
• Optimisée pour les déploiements cloud natifs et les architectures de microservices.

Utiliser mailpit et testcontainer pour tester vos envois d'emails https://foojay.io/today/testing-emails-with-testcontainers-and-mailpit/

• l'article montre via SpringBoot et sans. Et voici l'extension Quarkus https://quarkus.io/extensions/io.quarkiverse.mailpit/quarkus-mailpit/?tab=docs
• Tester l'envoi d'emails en développement est complexe car on ne peut pas utiliser de vrais serveurs SMTP
• Mailpit est un serveur SMTP de test qui capture les emails et propose une interface web pour les consulter
• Testcontainers permet de démarrer Mailpit dans un conteneur Docker pour les tests d'intégration
• L'article montre comment configurer une application SpringBoot pour envoyer des emails via JavaMail
• Un module Testcontainers dédié à Mailpit facilite son intégration dans les tests
• Le conteneur Mailpit expose un port SMTP (1025) et une API HTTP (8025) pour vérifier les emails reçus
• Les tests peuvent interroger l'API HTTP de Mailpit pour valider le contenu des emails envoyés
• Cette approche évite d'utiliser des mocks et teste réellement l'envoi d'emails
• Mailpit peut aussi servir en développement local pour visualiser les emails sans les envoyer réellement
• La solution fonctionne avec n'importe quel framework Java supportant JavaMail

Architecture

Comment scaler un système de 0 à 10 millions d'utilisateurs https://blog.algomaster.io/p/scaling-a-system-from-0-to-10-million-users

• Philosophie : Scalabilité incrémentale, résoudre les goulots d'étranglement sans sur-ingénierie.
• 0-100 utilisateurs : Serveur unique (app, DB, jobs).
• 100-1K : Séparer app et DB (services gérés, pooling).
• 1K-10K : Équilibreur de charge, multi-serveurs d'app (stateless via sessions partagées).
• 10K-100K : Caching, réplicas de lecture DB, CDN (réduire charge DB).
• 100K-500K : Auto-scaling, applications stateless (authentification JWT).
• 500K-10M : Sharding DB, microservices, files de messages (traitement asynchrone).
• 10M+ : Déploiement multi-régions, CQRS, persistance polyglotte, infra personnalisée.
• Principes clés : Simplicité, mesure, stateless essentiel, cache/asynchrone, sharding prudent, compromis (CAP), coût de la complexité.

Patterns d'Architecture 2026 - Du Hype à la Réalité du Terrain (Part 1/2) - https://blog.ippon.fr/2026/01/30/patterns-darchitecture-2026-part-1/

• L'article présente quatre patterns d'architecture logicielle pour répondre aux enjeux de scalabilité, résilience et agilité business dans les systèmes modernes
• Il présentent leurs raisons et leurs pièges
• Un bon rappel
• L'Event-Driven Architecture permet une communication asynchrone entre systèmes via des événements publiés et consommés, évitant le couplage direct
• Les bénéfices de l'EDA incluent la scalabilité indépendante des composants, la résilience face aux pannes et l'ajout facile de nouveaux cas d'usage
• Le pattern API-First associé à un API Gateway centralise la sécurité, le routage et l'observabilité des APIs avec un catalogue unifié
• Le Backend for Frontend crée des APIs spécifiques par canal (mobile, web, partenaires) pour optimiser l'expérience utilisateur
• CQRS sépare les modèles de lecture et d'écriture avec des bases optimisées distinctes, tandis que l'Event Sourcing stocke tous les événements plutôt que l'état actuel
• Le Saga Pattern gère les transactions distribuées via orchestration centralisée ou chorégraphie événementielle pour coordonner plusieurs microservices
• Les pièges courants incluent l'explosion d'événements granulaires, la complexité du debugging distribué, et la mauvaise gestion de la cohérence finale
• Les technologies phares sont Kafka pour l'event streaming, Kong pour l'API Gateway, EventStoreDB pour l'Event Sourcing et Temporal pour les Sagas
• Ces patterns nécessitent une maturité technique et ne sont pas adaptés aux applications CRUD simples ou aux équipes junior

Patterns d'architecture 2026 : du hype à la réalité terrain part. 2 - https://blog.ippon.fr/2026/02/04/patterns-darchitecture-2026-part-2/

• Deuxième partie d'un guide pratique sur les patterns d'architecture logicielle et système éprouvés pour moderniser et structurer les applications en 2026
• Strangler Fig permet de migrer progressivement un système legacy en l'enveloppant petit à petit plutôt que de tout réécrire d'un coup (70% d'échec pour les big bang)
• Anti-Corruption Layer protège votre nouveau domaine métier des modèles externes et legacy en créant une couche de traduction entre les systèmes
• Service Mesh gère automatiquement la communication inter-services dans les architectures microservices (sécurité mTLS, observabilité, résilience)
• Architecture Hexagonale sépare le coeur métier des détails techniques via des ports et adaptateurs pour améliorer la testabilité et l'évolutivité
• Chaque pattern est illustré par un cas client concret avec résultats mesurables et liste des pièges à éviter lors de l'implémentation
• Les technologies 2026 mentionnées incluent Istio, Linkerd pour service mesh, LaunchDarkly pour feature flags, NGINX et Kong pour API gateway
• Tableau comparatif final aide à choisir le bon pattern selon la complexité, le scope et le use case spécifique du projet
• L'article insiste sur une approche pragmatique : ne pas utiliser un pattern juste parce qu'il est moderne mais parce qu'il résout un problème réel
• Pour les systèmes simples type CRUD ou avec peu de services, ces patterns peuvent introduire une complexité inutile qu'il faut savoir éviter

Méthodologies

Le rêve récurrent de remplacer voire supprimer les développeurs https://www.caimito.net/en/blog/2025/12/07/the-recurring-dream-of-replacing-developers.html

• Depuis 1969, chaque décennie voit une tentative de réduire le besoin de développeurs (de COBOL, UML, visual builders… à IA).
• Motivation : frustration des dirigeants face aux délais et coûts de développement.
• La complexité logicielle est intrinsèque et intellectuelle, non pas une question d'outils.
• Chaque vague technologique apporte de la valeur mais ne supprime pas l'expertise humaine.
• L'IA assiste les développeurs, améliore l'efficacité, mais ne remplace ni le jugement ni la gestion de la complexité.
• La demande de logiciels excède l'offre car la contrainte majeure est la réflexion nécessaire pour gérer cette complexité.
• Pour les dirigeants : les outils rendent-ils nos développeurs plus efficaces sur les problèmes complexes et réduisent-ils les tâches répétitives ?
• Le "rêve" de remplacer les développeurs, irréalisable, est un moteur d'innovation créant des outils précieux.

Comment creuser des sujets à l'ère de l'IA générative. Quid du partage et la curation de ces recherches ? https://glaforge.dev/posts/2026/02/04/researching-topics-in-the-age-of-ai-rock-solid-webhooks-case-study/

• Recherche initiale de l'auteur sur les webhooks en 2019, processus long et manuel.
• L'IA (Deep Research, Gemini, NotebookLM) facilite désormais la recherche approfondie, l'exploration de sujets et le partage des résultats.
• L'IA a identifié et validé des pratiques clés pour des déploiements de webhooks résilients, en grande partie les mêmes que celles trouvées précédemment par l'auteur.
• Génération d'artefacts par l'IA : rapport détaillé, résumé concis, illustration sketchnote, et même une présentation (slide deck).
• Guillaume s'interroge sur le partage public de ces rapports de recherche générés par l'IA, tout en souhaitant éviter le "AI Slop".

Loi, société et organisation

Le logiciel menacé par le vibe coding https://www.techbuzz.ai/articles/we-built-a-monday-com-clone-in-under-an-hour-with-ai

• Deux journalistes de CNBC sans expérience de code ont créé un clone fonctionnel de Monday.com en moins de 60 minutes pour 5 à 15 dollars.
• L'expérience valide les craintes des investisseurs qui ont provoqué une baisse de 30% des actions des entreprises SaaS.
• L'IA a non seulement reproduit les fonctionnalités de base mais a aussi recherché Monday.com de manière autonome pour identifier et recréer ses fonctionnalités clés.
• Cette technique appelée "vibe-coding" permet aux non-développeurs de construire des applications via des instructions en anglais courant.
• Les entreprises les plus vulnérables sont celles offrant des outils "qui se posent sur le travail" comme Atlassian, Adobe, HubSpot, Zendesk et Smartsheet.
• Les entreprises de cybersécurité comme CrowdStrike et Palo Alto sont considérées plus protégées grâce aux effets de réseau et aux barrières réglementaires.
• Les systèmes d'enregistrement comme Salesforce restent plus difficiles à répliquer en raison de leur profondeur d'intégration et de données d'entreprise.
• Le coût de 5 à 15 dollars par construction permet aux entreprises de prototyper plusieurs solutions personnalisées pour moins cher qu'une seule licence Monday.com.
• L'expérience soulève des questions sur la pérennité du marché de 5 milliards de dollars des outils de gestion de projet face à l'IA générative.

Conférences

En complément de l'agenda des conférences de Aurélie Vache, il y a également le site https://javaconferences.org/ (fait par Brian Vermeer) avec toutes les conférences Java à venir !

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 12-13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France)
• 12-13 février 2026 : World Artificial Intelligence Cannes Festival - Cannes (France)
• 19 février 2026 : ObservabilityCON on the Road - Paris (France)
• 6 mars 2026 : WordCamp Nice 2026 - Nice (France)
• 18 mars 2026 : Jupyter Workshops: AI in Jupyter: Building Extensible AI Capabilities for Interactive Computing - Saint-Maur-des-Fossés (France)
• 18-19 mars 2026 : Agile Niort 2026 - Niort (France)
• 20 mars 2026 : Atlantique Day 2026 - Nantes (France)
• 26 mars 2026 : Data Days Lille - Lille (France)
• 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France)
• 26-27 mars 2026 : REACT PARIS - Paris (France)
• 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France)
• 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France)
• 31 mars 2026-1 avril 2026 : FlowCon France 2026 - Paris (France)
• 1 avril 2026 : AWS Summit Paris - Paris (France)
• 2 avril 2026 : Pragma Cannes 2026 - Cannes (France)
• 2-3 avril 2026 : Xen Spring Meetup 2026 - Grenoble (France)
• 7 avril 2026 : PyTorch Conference Europe - Paris (France)
• 9-10 avril 2026 : Android Makers by droidcon 2026 - Paris (France)
• 9-11 avril 2026 : Drupalcamp Grenoble 2026 - Grenoble (France)
• 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France)
• 17-18 avril 2026 : Faiseuses du Web 5 - Dinan (France)
• 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France)
• 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece)
• 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK)
• 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France)
• 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France)
• 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France)
• 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France)
• 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France)
• 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France)
• 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France)
• 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France)
• 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France)
• 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France)
• 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France)
• 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France)
• 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France)
• 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France)
• 9 juin 2026 : C: - Caen (France)
• 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France)
• 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France)
• 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France)
• 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France)
• 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland)
• 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France)
• 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France)
• 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France)
• 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France)
• 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France)
• 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France)
• 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France)
• 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France)
• 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France)
• 2 août 2026 : 4th Tech Summit on Artificial Intelligence & Robotics - Paris (France)
• 20-22 août 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Live Day Paris 2026 - Paris (France)
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)

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Dans cet épisode, Emmanuel interview Arnaud Giuliani. Arnaud est dans l'écosystème Kotlin et est le créateur de Koin, la solution de Dependency Injection. On discute de la genèse de Kotlin, de son alignement avec Android puis de son évolution multiplateforme. On discute coroutine, impact de K2, de développement mobile. On finit en discutant de Kotzilla et de l'entrepreneuriat sur un projet Open Source.

Enregistré le 7 janvier 2026

Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-336.mp3 ou en vidéo sur YouTube.

Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé)

• ton historique de développeur
• Koin
  • d'où est venu l'idée, pourquoi
  • difference vs Dagger, Hilt, CDI?
• fondateur de Kotzilla

Introduction à la techno (5 à 10 mins max)

• Kotlin en 4 phrases
• nombre de développeurs
• usages (front, mobile, backend)
• Compose, K2 en une phrase

La techno en concepts

• Kotlin le langage

• Quel sont ses particularités et spécificités

• pourquoi il a pris sur Android ?

• Kotlin multiplateform

• comment ça marche concretement

• WASM en beta, tu as eu des retours?

• pour les devs de framework, c'est transparent?

• Co-routines et concurrence structurée

• fais nous un point de ce que c'est

• son usage dans l'ecosystème

• vs loom, des ponts ?

• Kotlin et le backend

• connu pour le support Android,

• quid du back end?

• travaux avec Spring

• Ktor

• les autres plateformes Java genre Quarkus et micronaut, utilisées ?

• La competition de Kotlin c'est quoi ?

Comment on l'utilise en pratique pour un dev

• je me lance, je faisais du Java et du Spring, je pars comment pour faire un projet Kotlin moderne

• IDE, outil de build, frameworks

• migrationd e code Java?

• des anti patterns

• des choses qui "ressemblent à du code Java"

• des comportement de perf ou de memoire differents du monde Java?

• c'est quoi ta feature préférée?

• Et l'IA, Kotlin as Koog notamment, tu vois quoi emerger ?

Sous le capot

• K2 est le nouveau compilateur

• Qu'est-ce qui a changé

• des cassages de compatiblitiés

• ca change des choses pour les utilisateurs ? Et pour les editeurs de framework comme Koin ?

• Koin ne fait pas de generation de code à la compil

• Dagger, Arc (le moteur CDI de Quarkus) et Micronaut sont passé au pre travail à la compil

• quels ont été les critères de choix

• un mot sur Kotlin Symbol Processing

• les coroutines, c'est implémenté comment, vous avez 3 heures

• machine a etat

• continuation apssing style

• etc

• Kotlin multi platforme

• que fait le compilo

• code commun / code specifique

• interop avec les platformes cibles (object structure etc)

La communauté, le futur

• comment va la commuanuté aujourd'hui

• grossis ?

• et les francais là dedans?

• La gouvernance de Kotlin

• travaux dominés par JetBrains

• comment cela a évolué (ecoute, autres acteurs etc)

• Kotlin foundation

• futurs fonctionalités de Kotlin qui t'interesse

• de Koin?

• autre ?

Monter une boite

• Tu as fondé Kotzilla. Peux-tu nous expliquer ce que Kotzilla apporte à l'écosystème Kotlin ? Quels problèmes tu cherches à résoudre pour les entreprises qui adoptent Kotlin ?
• ton experience de fonder une boite d'editeur
• quelle mouche t'as piqué
• votre business model, comment vous en etes arrivé là
• de maniere generale discussion sur le lancement de boites techs

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De retour à cinq dans l'épisode, les cast codeurs démarrent cette année avec un gros épisode pleins de news et d'articles de fond. IA bien sûr, son impact sur les pratiques, Mockito qui tourne un page, du CSS (et oui), sur le (non) mapping d'APIs REST en MCP et d'une palanquée d'outils pour vous.

Enregistré le 9 janvier 2026

Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-335.mp3 ou en vidéo sur YouTube.

News Langages

2026 sera-t'elle l'année de Java dans le terminal ? (j'ai ouïe dire que ça se pourrait bien…) https://xam.dk/blog/lets-make-2026-the-year-of-java-in-the-terminal/

• 2026: Année de Java dans le terminal, pour rattraper son retard sur Python, Rust, Go et Node.js.
• Java est sous-estimé pour les applications CLI et les TUIs (interfaces utilisateur terminales) malgré ses capacités.
• Les anciennes excuses (démarrage lent, outillage lourd, verbosité, distribution complexe) sont obsolètes grâce aux avancées récentes :
• GraalVM Native Image pour un démarrage en millisecondes.
• JBang pour l'exécution simplifiée de scripts Java (fichiers uniques, dépendances) et de JARs.
• JReleaser pour l'automatisation de la distribution multi-plateforme (Homebrew, SDKMAN, Docker, images natives).
• Project Loom pour la concurrence facile avec les threads virtuels.
• PicoCLI pour la gestion des arguments.
• Le potentiel va au-delà des scripts : création de TUIs complètes et esthétiques (ex: dashboards, gestionnaires de fichiers, assistants IA).
• Excuses caduques : démarrage rapide (GraalVM), légèreté (JBang), distribution simple (JReleaser), concurrence (Loom).
• Potentiel : créer des applications TUI riches et esthétiques.

Sortie de Ruby 4.0.0 https://www.ruby-lang.org/en/news/2025/12/25/ruby-4-0-0-released/

• Ruby Box (expérimental) : Une nouvelle fonctionnalité permettant d'isoler les définitions (classes, modules, monkey patches) dans des boîtes séparées pour éviter les conflits globaux.
• ZJIT : Un nouveau compilateur JIT de nouvelle génération développé en Rust, visant à surpasser YJIT à terme (actuellement en phase expérimentale).
• Améliorations de Ractor : Introduction de Ractor::Port pour une meilleure communication entre Ractors et optimisation des structures internes pour réduire les contentions de verrou global.
• Changements syntaxiques : Les opérateurs logiques (||, &&, and, or) en début de ligne permettent désormais de continuer la ligne précédente, facilitant le style "fluent".
• Classes Core : Set et Pathname deviennent des classes intégrées (Core) au lieu d'être dans la bibliothèque standard.
• Diagnostics améliorés : Les erreurs d'arguments (ArgumentError) affichent désormais des extraits de code pour l'appelant ET la définition de la méthode.
• Performances : Optimisation de Class#new, accès plus rapide aux variables d'instance et améliorations significatives du ramasse-miettes (GC).
• Nettoyage : Suppression de comportements obsolètes (comme la création de processus via IO.open avec |) et mise à jour vers Unicode 17.0.

Librairies

Introduction pour créer une appli multi-tenant avec Quarkus et http://nip.io|nip.io https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-multi-tenant-api-nipio-tutorial

• Construction d'une API REST multi-tenant en Quarkus avec isolation par sous-domaine
• Utilisation de http://nip.io|nip.io pour la résolution DNS automatique sans configuration locale
• Extraction du tenant depuis l'en-tête HTTP Host via un filtre JAX-RS
• Contexte tenant géré avec CDI en scope Request pour l'isolation des données
• Service applicatif gérant des données spécifiques par tenant avec Map concurrent
• Interface web HTML/JS pour visualiser et ajouter des données par tenant
• Configuration CORS nécessaire pour le développement local
• Pattern acme.127-0-0-1.nip.io résolu automatiquement vers localhost
• Code complet disponible sur GitHub avec exemples curl et tests navigateur
• Base idéale pour prototypage SaaS, tests multi-tenants

Hibernate 7.2 avec quelques améliorations intéressantes https://docs.hibernate.org/orm/7.2/whats-new/%7Bhtml-meta-canonical-link%7D

• read only replica (experimental), crée deux session factories et swap au niveau jdbc si le driver le supporte et custom sinon. On ouvre une session en read only
• child statelesssession (partage le contexte transactionnel)
• hibernate vector module ajouter binary, float16 and sparse vectors
• Le SchemaManager peut resynchroniser les séquences par rapport aux données des tables
• Regexp dans HQL avec like

Nouvelle version de Hibernate with Panache pour Quarkus https://quarkus.io/blog/hibernate-panache-next/

• Nouvelle extension expérimentale qui unifie Hibernate ORM with Panache et Hibernate Reactive with Panache
• Les entités peuvent désormais fonctionner en mode bloquant ou réactif sans changer de type de base
• Support des sessions sans état (StatelessSession) en plus des entités gérées traditionnelles
• Intégration de Jakarta Data pour des requêtes type-safe vérifiées à la compilation
• Les opérations sont définies dans des repositories imbriqués plutôt que des méthodes statiques
• Possibilité de définir plusieurs repositories pour différents modes d'opération sur une même entité
• Accès aux différents modes (bloquant/réactif, géré/sans état) via des méthodes de supertype
• Support des annotations @Find et @HQL pour générer des requêtes type-safe
• Accès au repository via injection ou via le métamodèle généré
• Extension disponible dans la branche main, feedback demandé sur Zulip ou GitHub

Spring Shell 4.0.0 GA publié - https://spring.io/blog/2025/12/30/spring-shell-4-0-0-ga-released

• Sortie de la version finale de Spring Shell 4.0.0 disponible sur Maven Central
• Compatible avec les dernières versions de Spring Framework et Spring Boot
• Modèle de commandes revu pour simplifier la création d'applications CLI interactives
• Intégration de jSpecify pour améliorer la sécurité contre les NullPointerException
• Architecture plus modulaire permettant meilleure personnalisation et extension
• Documentation et exemples entièrement mis à jour pour faciliter la prise en main
• Guide de migration vers la v4 disponible sur le wiki du projet
• Corrections de bugs pour améliorer la stabilité et la fiabilité
• Permet de créer des applications Java autonomes exécutables avec java -jar ou GraalVM native
• Approche opinionnée du développement CLI tout en restant flexible pour les besoins spécifiques

Une nouvelle version de la librairie qui implémenter des gatherers supplémentaires à ceux du JDK https://github.com/tginsberg/gatherers4j/releases/tag/v0.13.0

• gatherers4j v0.13.0.
• Nouveaux gatherers : uniquelyOccurringBy(), moving/runningMedian(), moving/runningMax/Min().
• Changement : les gatherers "moving" incluent désormais par défaut les valeurs partielles (utiliser excludePartialValues() pour désactiver).

LangChain4j 1.10.0 https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.10.0

• Introduction d'un catalogue de modèles pour Anthropic, Gemini, OpenAI et Mistral.
• Ajout de capacités d'observabilité et de monitoring pour les agents.
• Support des sorties structurées, des outils avancés et de l'analyse de PDF via URL pour Anthropic.
• Support des services de transcription pour OpenAI.
• Possibilité de passer des paramètres de configuration de chat en argument des méthodes.
• Nouveau garde-fou de modération pour les messages entrants.
• Support du contenu de raisonnement pour les modèles.
• Introduction de la recherche hybride.
• Améliorations du client MCP.

Départ du lead de mockito après 10 ans https://github.com/mockito/mockito/issues/3777

• Tim van der Lippe, mainteneur majeur de Mockito, annonce son départ pour mars 2026, marquant une décennie de contribution au projet.
• L'une des raisons principales est l'épuisement lié aux changements récents dans la JVM (JVM 22+) concernant les agents, imposant des contraintes techniques lourdes sans alternative simple proposée par les mainteneurs du JDK.
• Il pointe du doigt le manque de soutien et la pression exercée sur les bénévoles de l'open source lors de ces transitions technologiques majeures.
• La complexité croissante pour supporter Kotlin, qui utilise la JVM de manière spécifique, rend la base de code de Mockito plus difficile à maintenir et moins agréable à faire évoluer selon lui.
• Il exprime une perte de plaisir et préfère désormais consacrer son temps libre à d'autres projets comme Servo, un moteur web écrit en Rust.
• Une période de transition est prévue jusqu'en mars pour assurer la passation de la maintenance à de nouveaux contributeurs.

Infrastructure

Le premier intérêt de Kubernetes n'est pas le scaling - https://mcorbin.fr/posts/2025-12-29-kubernetes-scale/

• Avant Kubernetes, gérer des applications en production nécessitait de multiples outils complexes (Ansible, Puppet, Chef) avec beaucoup de configuration manuelle
• Le load balancing se faisait avec HAProxy et Keepalived en actif/passif, nécessitant des mises à jour manuelles de configuration à chaque changement d'instance
• Le service discovery et les rollouts étaient orchestrés manuellement, instance par instance, sans automatisation de la réconciliation
• Chaque stack (Java, Python, Ruby) avait sa propre méthode de déploiement, sans standardisation (rpm, deb, tar.gz, jar)
• La gestion des ressources était manuelle avec souvent une application par machine, créant du gaspillage et complexifiant la maintenance
• Kubernetes standardise tout en quelques ressources YAML (Deployment, Service, Ingress, ConfigMap, Secret) avec un format déclaratif simple
• Toutes les fonctionnalités critiques sont intégrées : service discovery, load balancing, scaling, stockage, firewalling, logging, tolérance aux pannes
• La complexité des centaines de scripts shell et playbooks Ansible maintenus avant était supérieure à celle de Kubernetes
• Kubernetes devient pertinent dès qu'on commence à reconstruire manuellement ces fonctionnalités, ce qui arrive très rapidement
• La technologie est flexible et peut gérer aussi bien des applications modernes que des monolithes legacy avec des contraintes spécifiques

Mole https://github.com/tw93/Mole

• Un outil en ligne de commande (CLI) tout-en-un pour nettoyer et optimiser macOS.
• Combine les fonctionnalités de logiciels populaires comme CleanMyMac, AppCleaner, DaisyDisk et iStat Menus.
• Analyse et supprime en profondeur les caches, les fichiers logs et les résidus de navigateurs.
• Désinstallateur intelligent qui retire proprement les applications et leurs fichiers cachés (Launch Agents, préférences).
• Analyseur d'espace disque interactif pour visualiser l'occupation des fichiers et gérer les documents volumineux.
• Tableau de bord temps réel (mo status) pour surveiller le CPU, le GPU, la mémoire et le réseau.
• Fonction de purge spécifique pour les développeurs permettant de supprimer les artefacts de build (node_modules, target, etc.).
• Intégration possible avec Raycast ou Alfred pour un lancement rapide des commandes.
• Installation simple via Homebrew ou un script curl.

Des images Docker sécurisées pour chaque développeur https://www.docker.com/blog/docker-hardened-images-for-every-developer/

• Docker rend ses "Hardened Images" (DHI) gratuites et open source (licence Apache 2.0) pour tous les développeurs.
• Ces images sont conçues pour être minimales, prêtes pour la production et sécurisées dès le départ afin de lutter contre l'explosion des attaques sur la chaîne logistique logicielle.
• Elles s'appuient sur des bases familières comme Alpine et Debian, garantissant une compatibilité élevée et une migration facile.
• Chaque image inclut un SBOM (Software Bill of Materials) complet et vérifiable, ainsi qu'une provenance SLSA de niveau 3 pour une transparence totale.
• L'utilisation de ces images permet de réduire considérablement le nombre de vulnérabilités (CVE) et la taille des images (jusqu'à 95 % plus petites).
• Docker étend cette approche sécurisée aux graphiques Helm et aux serveurs MCP (Mongo, Grafana, GitHub, etc.).
• Des offres commerciales (DHI Enterprise) restent disponibles pour des besoins spécifiques : correctifs critiques sous 7 jours, support FIPS/FedRAMP ou support à cycle de vie étendu (ELS).
• Un assistant IA expérimental de Docker peut analyser les conteneurs existants pour recommander l'adoption des versions sécurisées correspondantes.
• L'initiative est soutenue par des partenaires majeurs tels que Google, MongoDB, Snyk et la CNCF.

Web

La maçonnerie ("masonry") arrive dans la spécification des CSS et commence à être implémentée par les navigateurs https://webkit.org/blog/17660/introducing-css-grid-lanes/

• Permet de mettre en colonne des éléments HTML les uns à la suite des autres. D'abord sur la première ligne, et quand la première ligne est remplie, le prochain élément se trouvera dans la colonne où il pourra être le plus haut possible, et ainsi de suite.
• après la plomberie du middleware, la maçonnerie du front :laughing:

Data et Intelligence Artificielle

On ne devrait pas faire un mapping 1:1 entre API REST et MCP https://nordicapis.com/why-mcp-shouldnt-wrap-an-api-one-to-one/

• Problématique : Envelopper une API telle quelle dans le protocole MCP (Model Context Protocol) est un anti-pattern.
• Objectif du MCP : Conçu pour les agents d'IA, il doit servir d'interface d'intention, non de miroir d'API. Les agents comprennent les tâches, pas la logique complexe des API (authentification, pagination, orchestration).
• Conséquences du mappage un-à-un :
  • Confusion des agents, erreurs, hallucinations.
  • Difficulté à gérer les orchestrations complexes (plusieurs appels pour une seule action).
  • Exposition des faiblesses de l'API (schéma lourd, endpoints obsolètes).
  • Maintenance accrue lors des changements d'API.
• Meilleure approche : Construire des outils MCP comme des SDK pour agents, encapsulant la logique nécessaire pour accomplir une tâche spécifique.
• Pratiques recommandées :
  • Concevoir autour des intentions/actions utilisateur (ex. : "créer un projet", "résumer un document").
  • Regrouper les appels en workflows ou actions uniques.
  • Utiliser un langage naturel pour les définitions et les noms.
  • Limiter la surface d'exposition de l'API pour la sécurité et la clarté.
  • Appliquer des schémas d'entrée/sortie stricts pour guider l'agent et réduire l'ambiguïté.

Des agents en production avec AWS - https://blog.ippon.fr/2025/12/22/des-agents-en-production-avec-aws/

• AWS re:Invent 2025 a massivement mis en avant l'IA générative et les agents IA
• Un agent IA combine un LLM, une boucle d'appel et des outils invocables
• Strands Agents SDK facilite le prototypage avec boucles ReAct intégrées et gestion de la mémoire
• Managed MLflow permet de tracer les expérimentations et définir des métriques de performance
• Nova Forge optimise les modèles par réentraînement sur données spécifiques pour réduire coûts et latence
• Bedrock Agent Core industrialise le déploiement avec runtime serverless et auto-scaling
• Agent Core propose neuf piliers dont observabilité, authentification, code interpreter et browser managé
• Le protocole MCP d'Anthropic standardise la fourniture d'outils aux agents
• SageMaker AI et Bedrock centralisent l'accès aux modèles closed source et open source via API unique
• AWS mise sur l'évolution des chatbots vers des systèmes agentiques optimisés avec modèles plus frugaux

Debezium 3.4 amène plusieurs améliorations intéressantes https://debezium.io/blog/2025/12/16/debezium-3-4-final-released/

• Correction du problème de calcul du low watermark Oracle qui causait des pertes de performance
• Correction de l'émission des événements heartbeat dans le connecteur Oracle avec les requêtes CTE
• Amélioration des logs pour comprendre les transactions actives dans le connecteur Oracle
• Memory guards pour protéger contre les schémas de base de données de grande taille
• Support de la transformation des coordonnées géométriques pour une meilleure gestion des données spatiales
• Extension Quarkus DevServices permettant de démarrer automatiquement une base de données et Debezium en dev
• Intégration OpenLineage pour tracer la lignée des données et suivre leur flux à travers les pipelines
• Compatibilité testée avec Kafka Connect 4.1 et Kafka brokers 4.1

Infinispan 16.0.4 et .5 https://infinispan.org/blog/2025/12/17/infinispan-16-0-4

• Spring Boot 4 et Spring 7 supportés
• Evolution dans les metriques
• Deux bugs de serialisation

Construire un agent de recherche en Java avec l'API Interactions https://glaforge.dev/posts/2026/01/03/building-a-research-assistant-with-the-interactions-api-in-java/

• Assistant de recherche IA Java (API Interactions Gemini), test du SDK implémenté par Guillaume.
• Workflow en 4 phases :
  • Planification : Gemini Flash + Google Search.
  • Recherche : Modèle "Deep Research" (tâche de fond).
  • Synthèse : Gemini Pro (rapport exécutif).
  • Infographie : Nano Banana Pro (à partir de la synthèse).
• API Interactions : gestion d'état serveur, tâches en arrière-plan, réponses multimodales (images).
• Appréciation : gestion d'état de l'API (vs LLM sans état).
• Validation : efficacité du SDK Java pour cas complexes.

Stephan Janssen (le papa de Devoxx) a créé un serveur MCP (Model Context Protocol) basé sur LSP (Language Server Protocol) pour que les assistants de code analysent le code en le comprenant vraiment plutôt qu'en faisant des grep https://github.com/stephanj/LSP4J-MCP

• Le problème identifié : Les assistants IA utilisent souvent la recherche textuelle (type grep) pour naviguer dans le code, ce qui manque de contexte sémantique, génère du bruit (faux positifs) et consomme énormément de tokens inutilement.
• La solution LSP4J-MCP : Une approche "standalone" (autonome) qui encapsule le serveur de langage Eclipse (JDTLS) via le protocole MCP (Model Context Protocol).
• Avantage principal : Offre une compréhension sémantique profonde du code Java (types, hiérarchies, références) sans nécessiter l'ouverture d'un IDE lourd comme IntelliJ.
• Comparaison des méthodes :
• AST : Trop léger (pas de compréhension inter-fichiers).
• IntelliJ MCP : Puissant mais exige que l'IDE soit ouvert (gourmand en ressources).
• LSP4J-MCP : Le meilleur des deux mondes pour les workflows en terminal, à distance (SSH) ou CI/CD.
• Fonctionnalités clés : Expose 5 outils pour l'IA (find_symbols, find_references, find_definition, document_symbols, find_interfaces_with_method).
• Résultats : Une réduction de 100x des tokens utilisés pour la navigation et une précision accrue (distinction des surcharges, des scopes, etc.).
• Disponibilité : Le projet est open source et disponible sur GitHub pour intégration immédiate (ex: avec Claude Code, Gemini CLI, etc).
• A noter l'ajout dans claude code 2.0.74 d'un tool pour supporter LSP ( https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#2074 )

Awesome (GitHub) Copilot https://github.com/github/awesome-copilot

• Une collection communautaire d'instructions, de prompts et de configurations pour optimiser l'utilisation de GitHub Copilot.
• Propose des "Agents" spécialisés qui s'intègrent aux serveurs MCP pour améliorer les flux de travail spécifiques.
• Inclut des prompts ciblés pour la génération de code, la documentation et la résolution de problèmes complexes.
• Fournit des instructions détaillées sur les standards de codage et les meilleures pratiques applicables à divers frameworks.
• Propose des "Skills" (compétences) sous forme de dossiers contenant des ressources pour des tâches techniques spécialisées. (les skills sont dispo dans copilot depuis un mois : https://github.blog/changelog/2025-12-18-github-copilot-now-supports-agent-skills/ )
• Permet une installation facile via un serveur MCP dédié, compatible avec VS Code et Visual Studio.
• Encourage la contribution communautaire pour enrichir les bibliothèques de prompts et d'agents.
• Aide à augmenter la productivité en offrant des solutions pré-configurées pour de nombreux langages et domaines.
• Garanti par une licence MIT et maintenu activement par des contributeurs du monde entier.

IA et productivité : bilan de l'année 2025 (Laura Tacho - DX)) https://newsletter.getdx.com/p/ai-and-productivity-year-in-review?aid=recNfypKAanQrKszT

• En 2025, l'ingénierie assistée par l'IA est devenue la norme : environ 90 % des développeurs utilisent des outils d'IA mensuellement, et plus de 40 % quotidiennement.
• Les chercheurs (Microsoft, Google, GitHub) soulignent que le nombre de lignes de code (LOC) reste un mauvais indicateur d'impact, car l'IA génère beaucoup de code sans forcément garantir une valeur métier supérieure.
• Si l'IA améliore l'efficacité individuelle, elle pourrait nuire à la collaboration à long terme, car les développeurs passent plus de temps à "parler" à l'IA qu'à leurs collègues.
• L'identité du développeur évolue : il passe de "producteur de code" à un rôle de "metteur en scène" qui délègue, valide et exerce son jugement stratégique.
• L'IA pourrait accélérer la montée en compétences des développeurs juniors en les forçant à gérer des projets et à déléguer plus tôt, agissant comme un "accélérateur" plutôt que de les rendre obsolètes.
• L'accent est mis sur la créativité plutôt que sur la simple automatisation, afin de réimaginer la manière de travailler et d'obtenir des résultats plus impactants.
• Le succès en 2026 dépendra de la capacité des entreprises à cibler les goulots d'étranglement réels (dette technique, documentation, conformité) plutôt que de tester simplement chaque nouveau modèle d'IA.
• La newsletter avertit que les titres de presse simplifient souvent à l'excès les recherches sur l'IA, masquant parfois les nuances cruciales des études réelles.

Un développeur décrit dans un article sur Twitter son utilisation avancée de Claude Code pour le développement, avec des sous-agents, des slash-commands, comment optimiser le contexte, etc. https://x.com/AureaLibe/status/2008958120878330329?s=20

Outillage

IntelliJ IDEA, thread dumps et project Loom (virtual threads) - https://blog.jetbrains.com/idea/2025/12/thread-dumps-and-project-loom-virtual-threads/

• Les virtual threads Java améliorent l'utilisation du matériel pour les opérations I/O parallèles avec peu de changements de code
• Un serveur peut maintenant gérer des millions de threads au lieu de quelques centaines
• Les outils existants peinent à afficher et analyser des millions de threads simultanément
• Le débogage asynchrone est complexe car le scheduler et le worker s'exécutent dans des threads différents
• Les thread dumps restent essentiels pour diagnostiquer deadlocks, UI bloquées et fuites de threads
• Netflix a découvert un deadlock lié aux virtual threads en analysant un heap dump, bug corrigé dans Java 25. Mais c'était de la haute voltige
• IntelliJ IDEA supporte nativement les virtual threads dès leur sortie avec affichage des locks acquis
• IntelliJ IDEA peut ouvrir des thread dumps générés par d'autres outils comme jcmd
• Le support s'étend aussi aux coroutines Kotlin en plus des virtual threads

Quelques infos sur IntelliJ IDEA 2025.3 https://blog.jetbrains.com/idea/2025/12/intellij-idea-2025-3/

• Distribution unifiée regroupant davantage de fonctionnalités gratuites
• Amélioration de la complétion des commandes dans l'IDE
• Nouvelles fonctionnalités pour le débogueur Spring
• Thème Islands devient le thème par défaut
• Support complet de Spring Boot 4 et Spring Framework 7
• Compatibilité avec Java 25
• Prise en charge de Spring Data JDBC et Vitest 4
• Support natif de Junie et Claude Agent pour l'IA
• Quota d'IA transparent et option Bring Your Own Key à venir
• Corrections de stabilité, performance et expérience utilisateur

Plein de petits outils en ligne pour le développeur https://blgardner.github.io/prism.tools/

• génération de mot de passe, de gradient CSS, de QR code
• encodage décodage de Base64, JWT
• formattage de JSON, etc.

resumectl - Votre CV en tant que code https://juhnny5.github.io/resumectl/

• Un outil en ligne de commande (CLI) écrit en Go pour générer un CV à partir d'un fichier YAML.
• Permet l'exportation vers plusieurs formats : PDF, HTML, ou un affichage direct dans le terminal.
• Propose 5 thèmes intégrés (Modern, Classic, Minimal, Elegant, Tech) personnalisables avec des couleurs spécifiques.
• Fonctionnalité d'initialisation (resumectl init) permettant d'importer automatiquement des données depuis LinkedIn et GitHub (projets les plus étoilés).
• Supporte l'ajout de photos avec des options de filtre noir et blanc ou de forme (rond/carré).
• Inclut un mode "serveur" (resumectl serve) pour prévisualiser les modifications en temps réel via un navigateur local.
• Fonctionne comme un binaire unique sans dépendances externes complexes pour les modèles.

mactop - Un moniteur "top" pour Apple Silicon https://github.com/metaspartan/mactop

• Un outil de surveillance en ligne de commande (TUI) conçu spécifiquement pour les puces Apple Silicon (M1, M2, M3, M4, M5).
• Permet de suivre en temps réel l'utilisation du CPU (E-cores et P-cores), du GPU et de l'ANE (Neural Engine).
• Affiche la consommation électrique (wattage) du système, du CPU, du GPU et de la DRAM.
• Fournit des données sur les températures du SoC, les fréquences du GPU et l'état thermique global.
• Surveille l'utilisation de la mémoire vive, de la swap, ainsi que l'activité réseau et disque (E/S).
• Propose 10 mises en page (layouts) différentes et plusieurs thèmes de couleurs personnalisables.
• Ne nécessite pas l'utilisation de sudo car il s'appuie sur les API natives d'Apple (SMC, IOReport, IOKit).
• Inclut une liste de processus détaillée (similaire à htop) avec la possibilité de tuer des processus directement depuis l'interface.
• Offre un mode "headless" pour exporter les métriques au format JSON et un serveur optionnel pour Prometheus.
• Développé en Go avec des composants en CGO et Objective-C.

Adieu direnv, Bonjour misehttps://codeka.io/2025/12/19/adieu-direnv-bonjour-mise/

• L'auteur remplace ses outils habituels (direnv, asdf, task, just) par un seul outil polyvalent écrit en Rust : mise.
• mise propose trois fonctions principales : gestionnaire de paquets (langages et outils), gestionnaire de variables d'environnement et exécuteur de tâches.
• Contrairement à direnv, il permet de gérer des alias et utilise un fichier de configuration structuré (mise.toml) plutôt que du scripting shell.
• La configuration est hiérarchique, permettant de surcharger les paramètres selon les répertoires, avec un système de "trust" pour la sécurité.
• Une "killer-feature" soulignée est la gestion des secrets : mise s'intègre avec age pour chiffrer des secrets (via clés SSH) directement dans le fichier de configuration.
• L'outil supporte une vaste liste de langages et d'outils via un registre interne et des plugins (compatibilité avec l'écosystème asdf).
• Il simplifie le workflow de développement en regroupant l'installation des outils et l'automatisation des tâches au sein d'un même fichier.
• L'auteur conclut sur la puissance, la flexibilité et les excellentes performances de l'outil après quelques heures de test.

Claude Code v2.1.0 https://github.com/anthropics/claude-code/blob/main/CHANGELOG.md#210

• Rechargement à chaud des "skills" : Les modifications apportées aux compétences dans ~/.claude/skills sont désormais appliquées instantanément sans redémarrer la session.
• Sous-agents et forks : Support de l'exécution de compétences et de commandes slash dans un contexte de sous-agent forké via context: fork.
• Réglages linguistiques : Ajout d'un paramètre language pour configurer la langue de réponse par défaut (ex: language: "french").
• Améliorations du terminal : Shift+Enter fonctionne désormais nativement dans plusieurs terminaux (iTerm2, WezTerm, Ghostty, Kitty) sans configuration manuelle.
• Sécurité et correction de bugs : Correction d'une faille où des données sensibles (clés API, tokens OAuth) pouvaient apparaître dans les logs de débogage.
• Nouvelles commandes slash : Ajout de /teleport et /remote-env pour les abonnés claude.ai afin de gérer des sessions distantes.
• Mode Plan : Le raccourci /plan permet d'activer le mode plan directement depuis le prompt, et la demande de permission à l'entrée de ce mode a été supprimée.
• Vim et navigation : Ajout de nombreux mouvements Vim (text objects, répétitions de mouvements f/F/t/T, indentations, etc.).
• Performance : Optimisation du temps de démarrage et du rendu terminal pour les caractères Unicode/Emoji.
• Gestion du gitignore : Support du réglage respectGitignore dans settings.json pour contrôler le comportement du sélecteur de fichiers @-mention.

Méthodologies

200 déploiements en production par jour, même le vendredi : retours d'expérience https://mcorbin.fr/posts/2025-03-21-deploy-200/

• Le déploiement fréquent, y compris le vendredi, est un indicateur de maturité technique et augmente la productivité globale.
• L'excellence technique est un atout stratégique indispensable pour livrer rapidement des produits de qualité.
• Une architecture pragmatique orientée services (SOA) facilite les déploiements indépendants et réduit la charge cognitive.
• L'isolation des services est cruciale : un développeur doit pouvoir tester son service localement sans dépendre de toute l'infrastructure.
• L'automatisation via Kubernetes et l'approche GitOps avec ArgoCD permettent des déploiements continus et sécurisés.
• Les feature flags et un système de permissions solide permettent de découpler le déploiement technique de l'activation fonctionnelle pour les utilisateurs.
• L'autonomie des développeurs est renforcée par des outils en self-service (CLI maison) pour gérer l'infrastructure et diagnostiquer les incidents sans goulot d'étranglement.
• Une culture d'observabilité intégrée dès la conception permet de détecter et de réagir rapidement aux anomalies en production.
• Accepter l'échec comme inévitable permet de concevoir des systèmes plus résilients capables de se rétablir automatiquement.

"Vibe Coding" vs "Prompt Engineering" : l'IA et le futur du développement logiciel https://www.romenrg.com/blog/2025/12/25/vibe-coding-vs-prompt-engineering-ai-and-the-future-of-software-development/

• L'IA est passée du statut d'expérimentation à celui d'infrastructure essentielle pour le développement de logiciels en 2025.
• L'IA ne remplace pas les ingénieurs, mais agit comme un amplificateur de leurs compétences, de leur jugement et de la qualité de leur réflexion.
• Distinction entre le "Vibe Coding" (rapide, intuitif, idéal pour les prototypes) et le "Prompt Engineering" (délibéré, contraint, nécessaire pour les systèmes maintenables).
• L'importance cruciale du contexte ("Context Engineering") : l'IA devient réellement puissante lorsqu'elle est connectée aux systèmes réels (GitHub, Jira, etc.) via des protocoles comme le MCP.
• Utilisation d'agents spécialisés (écriture de RFC, revue de code, architecture) plutôt que de modèles génériques pour obtenir de meilleurs résultats.
• Émergence de l'ingénieur "Technical Product Manager" capable d'abattre seul le travail d'une petite équipe grâce à l'IA, à condition de maîtriser les fondamentaux techniques.
• Le risque majeur : l'IA permet d'aller très vite dans la mauvaise direction si le jugement humain et l'expérience font défaut.
• Le niveau d'exigence global augmente : les bases techniques solides deviennent plus importantes que jamais pour éviter l'accumulation de dette technique rapide.

Une revue de code en solo (Kent Beck) ! https://tidyfirst.substack.com/p/party-of-one-for-code-review?r=64ov3&utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true

• La revue de code traditionnelle, héritée des inspections formelles d'IBM, s'essouffle car elle est devenue trop lente et asynchrone par rapport au rythme du développement moderne.
• Avec l'arrivée de l'IA ("le génie"), la vitesse de production du code dépasse la capacité de relecture humaine, créant un goulot d'étranglement majeur.
• La revue de code doit évoluer vers deux nouveaux objectifs prioritaires : un "sanity check" pour vérifier que l'IA a bien fait ce qu'on lui demandait, et le contrôle de la dérive structurelle de la base de code.
• Maintenir une structure saine est crucial non seulement pour les futurs développeurs humains, mais aussi pour que l'IA puisse continuer à comprendre et modifier le code efficacement sans perdre le contexte.
• Kent Beck expérimente des outils automatisés (comme CodeRabbit) pour obtenir des résumés et des schémas d'architecture afin de garder une conscience globale des changements rapides.
• Même si les outils automatisés sont utiles, le "Pair Programming" reste irremplaçable pour la richesse des échanges et la pression sociale bénéfique qu'il impose à la réflexion.
• La revue de code solo n'est pas une fin en soi, mais une adaptation nécessaire lorsque l'on travaille seul avec des outils de génération de code augmentés.

Loi, société et organisation

Lego lance les Lego Smart Play, avec des Brique, des Smart Tags et des Smart Figurines pour faire de nouvelles constructions interactives avec des Legos https://www.lego.com/fr-fr/smart-play

• LEGO SMART Play : technologie réactive au jeu des enfants.
• Trois éléments clés :
  • SMART Brique : Brique LEGO 2x4 "cerveau". Accéléromètre, lumières réactives, détecteur de couleurs, synthétiseur sonore. Réagit aux mouvements (tenir, tourner, taper).
  • SMART Tags : Petites pièces intelligentes. Indiquent à la SMART Brique son rôle (ex: hélicoptère, voiture) et les sons à produire. Activent sons, mini-jeux, missions secrètes.
  • SMART Minifigurines : Activées près d'une SMART Brique. Révèlent des personnalités uniques (sons, humeurs, réactions) via la SMART Brique. Encouragent l'imagination.
• Fonctionnement : SMART Brique détecte SMART Tags et SMART Minifigurines. Réagit aux mouvements avec lumières et sons dynamiques.
• Compatibilité : S'assemble avec les briques LEGO classiques.
• Objectif : Créer des expériences de jeu interactives, uniques et illimitées.

Conférences

La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs :

• 14-17 janvier 2026 : SnowCamp 2026 - Grenoble (France)
• 22 janvier 2026 : DevCon #26 : sécurité / post-quantique / hacking - Paris (France)
• 28 janvier 2026 : Software Heritage Symposium - Paris (France)
• 29-31 janvier 2026 : Epitech Summit 2026 - Paris - Paris (France)
• 2-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Moulins - Moulins (France)
• 3 février 2026 : Cloud Native Days France 2026 - Paris (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lille - Lille (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Mulhouse - Mulhouse (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nancy - Nancy (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nantes - Nantes (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Marseille - Marseille (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Rennes - Rennes (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Montpellier - Montpellier (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Strasbourg - Strasbourg (France)
• 3-4 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Toulouse - Toulouse (France)
• 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Bordeaux - Bordeaux (France)
• 4-5 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Lyon - Lyon (France)
• 4-6 février 2026 : Epitech Summit 2026 - Nice - Nice (France)
• 5 février 2026 : Web Days Convention - Aix-en-Provence (France)
• 12 février 2026 : Strasbourg Craft #1 - Strasbourg (France)
• 12-13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France)
• 19 février 2026 : ObservabilityCON on the Road - Paris (France)
• 6 mars 2026 : WordCamp Nice 2026 - Nice (France)
• 18-19 mars 2026 : Agile Niort 2026 - Niort (France)
• 20 mars 2026 : Atlantique Day 2026 - Nantes (France)
• 26 mars 2026 : Data Days Lille - Lille (France)
• 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France)
• 26-27 mars 2026 : REACT PARIS - Paris (France)
• 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France)
• 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France)
• 1 avril 2026 : AWS Summit Paris - Paris (France)
• 2 avril 2026 : Pragma Cannes 2026 - Cannes (France)
• 9-10 avril 2026 : AndroidMakers by droidcon - Paris (France)
• 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France)
• 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France)
• 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece)
• 24-25 avril 2026 : Faiseuses du Web 5 - Dinan (France)
• 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France)
• 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France)
• 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France)
• 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France)
• 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France)
• 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France)
• 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France)
• 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France)
• 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France)
• 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland)
• 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France)
• 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France)
• 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France)
• 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France)
• 2 août 2026 : 4th Tech Summit on Artificial Intelligence & Robotics - Paris (France)
• 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France)
• 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France)
• 24 septembre 2026 : PlatformCon Live Day Paris 2026 - Paris (France)
• 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France)
• 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France)
• 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium)

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Dans cet épisode, Emmanuel, Katia invitent Muriel Ekovich pour explorer les biais cognitifs, leur définition, leur impact sur notre quotidien et leur développement. Bien que "non technique", ces biais existent dans notre travail et notre vie du quotidien. Nous discutons notamment leur impact sur l'usage numérique et sur les équipes techniques. Les discussions incluent également l'importance de la pensée critique face à l'autorité et aux croyances, ainsi que les biais spécifiques rencontrés dans le milieu professionnel.

Enregistré le 1 septembre 2025

Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-999.mp3 ou en vidéo sur YouTube.

Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé)

Muriel, tu es docteure en neurosciences cognitives. Tu travailles sur le fonctionnement du cerveau humain, notamment les biais cognitifs qui influencent nos décisions et nos interactions au quotidien. Tu t'appuies aussi sur des pratiques comme l'improvisation pour explorer ces mécanismes de manière concrète, et tu t'intéresses à la façon dont tout cela se manifeste dans le travail et la collaboration.

Le linkedIn de Muriel La société Kenober La troupe Smoking Sofa

Introduction

Quand on parle de biais cognitifs, de quoi parle-t-on exactement ? Pourquoi existent-ils et pourquoi touchent-ils tout le monde, y compris les experts ?

Biais cognitifs du quotidien

Quels sont les biais cognitifs les plus présents dans la vie quotidienne ? Peux-tu donner un exemple simple que la majorité des gens ont déjà vécu ? Est-ce que l'environnement numérique renforce certains biais ?

Biais cognitifs en entreprise tech

Dans les entreprises d'informatique, qu'est-ce qui te frappe le plus dans la manière dont les équipes raisonnent ou prennent des décisions ? Observes-tu des biais typiques chez les développeurs ? Chez les managers ? Le biais de confirmation ou le biais du conformisme, est-il particulièrement présent dans les choix techniques ?

Décision technique et illusion de rationalité

Les métiers techniques ont la réputation d'être très rationnels. Est-ce que cela protège réellement des biais cognitifs ? Les estimations de charge, de délais ou de complexité sont-elles un terrain favorable aux biais ? Les revues de code permettent-elles de réduire certains biais ou en créent-elles d'autres ? Les méthodes agiles aident-elles à mieux gérer les biais ou en génèrent-elles de nouveaux ?

Recrutement et évaluation

Le recrutement dans la tech est-il particulièrement exposé aux biais cognitifs ? Les entretiens techniques favorisent-ils certains profils au détriment d'autres ? Comment limiter les biais sans déshumaniser le processus ?

Prise de conscience

Pourquoi est-il si difficile d'admettre que l'on est soi-même biaisé, surtout quand on est compétent ? Peut-on réellement corriger ses biais cognitifs ou seulement apprendre à les contourner ? Quel rôle joue l'humilité dans cette prise de conscience ?

Agir concrètement

Si une équipe souhaite commencer sans accompagnement externe, que peut-elle faire dès demain ? Y a-t-il un réflexe simple à adopter avant une décision importante ? Un rituel d'équipe utile et réaliste ?

Projection

À quoi ressemble une équipe qui travaille en tenant compte du fonctionnement réel du cerveau humain ? Qu'est-ce qui change dans les décisions ? Dans la communication ? Dans la gestion des désaccords ? Quels sont les recherches actuelles sur les biais ?

Conclusion

Si tu devais faire passer un seul message aux équipes tech à propos des biais cognitifs, lequel serait-ce ?

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