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L'IA a des résultats relatifs ou décevant et elle fait disparaître la solitude, pourtant nécessaire au développement intellectuel.
But here’s what happened while everyone celebrated the democratization: the real challenge should have shifted from “how do we build this?” to “what should we build that people actually want?”
The barrier to building dropped to zero. The bar for what users expect shot through the roof.
Skills that matter now:
- Understanding real user needs (not assumptions)
- Business literacy (understanding the economics)
- Communication skills (translating needs into solutions)
- Craft and polish (building something truly outstanding)
When the market gets flooded with mediocre-but-functional products, users become more discerning, not less. They start caring more about how products make them feel, not just what features they have.
Start optimizing for user understanding, clear communication, business value, and thoughtful execution.
Ne soyons pas fâchés avec l’IA : c’est un outil, et c’est l’usage que nous en faisons qui détermine sa pertinence. De mon côté, je ne me sens pas menacée par ces outils.
Ce qui m’inquiète davantage, c’est l’idée que leur existence puisse laisser croire que l’on peut, à terme, se passer de l’expertise — comme si l’outil suffisait à remplacer la pensée, la méthode et l’intention du designer.
Le souci, c’est que quand la création devient trop accessible et que le content management4 se réduit à la simple production de visuels ou de posts, on perd de vue l’essentiel. Un contenu n’a de valeur que s’il sert un objectif — informer, convaincre, orienter, faire agir. Le rôle du design n’est pas de générer des images, mais de provoquer un effet mesurable. C’est exactement la logique du Design Thinking5 appliqué au graphisme : commencer par comprendre les besoins et les objectifs, pour créer un contenu qui fonctionne réellement.
Revue des différents moyens de protéger son serveur contre les bots IA.
Les entreprises d'IA majoritaires gèrent l'infrastructure et le développement de l'IA. Cela profite aux monopoles, et aux États-Unis. Même si d'autres entreprises émergent, les
Les IA sont instables, puisqu'elles ne peuvent permettre la confidentialité des données traitées. Le cas de Signal est pris en exemple: l'agent peut divulguer des messages confidentiels s'il y a accès.
Les entreprises d'IA sont valorisées, mais elles ne font aucun bénéfices.
Que faire? Premièrement, appliquer le RGPD.
Un pastiche sur l'argumentaire en faveur de l'IA.
Un autre commentaire similaire à propos du fast-food: https://mamot.fr/@krazykitty/115428219040400965
Here we go again with AI doing slop.
a pivot from “AI will find a cure for cancer” to “you can generate your own erotic nonsense video” be a perspective?
Ce serait en grande partie dû à une meilleure détection des crawlers. Aussi, les moteurs de recherche fournissent directement des réponses, en se basant sur le contenu de Wikipédia.
Les crawlers sont plus agressifs et certaines ne respecte pas le robots.txt.
« cela signifie que les gens lisent les connaissances créées par les bénévoles de Wikimedia partout sur Internet, même s'ils ne visitent pas wikipedia.org. Ces connaissances créées par l'homme sont devenues encore plus importantes pour la diffusion d'informations fiables en ligne ».
Il y a en revanche un risque à long-terme
avec moins de visites sur Wikipédia, moins de bénévoles vont développer et enrichir le contenu, et moins de donateurs individuels vont soutenir ce travail ».
But the real pattern is more disturbing. Our research found:
- AI-generated code contains 322% more security vulnerabilities
- 45% of all AI-generated code has exploitable flaws
- Junior developers using AI cause damage 4x faster than without it
- 70% of hiring managers trust AI output more than junior developer code
The physics of software collapse:
- Modern software is built on towers of abstractions, each one making development "easier" while adding overhead. Each layer adds only 20-30% but it compounds a handful and the overhead becomes 2-6x for the same behavior.
- Energy is not infinite
- More money goes to infrastructure to support the grow. GAFAM are spending 30% of revenue on infrastructure (historically 12.5%).
- Senior developers won't exists if one can never be junior for a start
Shifting the priorities:
- when is a calculator leaking 32GB normal?
- why do we trust AI-generated code more than junior developers?
- how many abstraction layers are actually necessary?
- what happens when we can't buy our way out anymore?
The author describes a path forward and describe each points:
- Accept that quality matters more than velocity.
- Measure actual resource usage, not features shipped.
- Make efficiency a promotion criterion.
- Stop hiding behind abstractions.
- Tech fundamental engineering principales again.
Only 8% clicked on traditional search result links when an AI summary was present, versus 15% without one. Additionally, only 1% clicked directly on the links within the AI summaries.
Browser session ending after viewing a search page occurs in 26%, compared to 16% for pages with traditional results
The AI summaries tend to feature a higher proportion of links to Wikipedia and government sites.
Delivery in one week. That's bold.
The company epace uses Astro and ai to generate the boilerplate code
L'étude du BSI rapporte que plus de la moitié des chefs d'entreprise interrogés se disent chanceux d'avoir commencé leur carrière avant la généralisation de l'IA.
How money flows between big US AI companies
C'est délirant puisque l'IA n'est pas encore capable de remplacer les jobs.