Discussion :

[Jade Emy]

Anthropic annonce Claude 3.7 Sonnet, un modèle qui donne un contrôle sur le temps que l'IA passe à "réfléchir" avant de générer une réponse, et Claude Code, un agent IA de codage en ligne de commande.

Anthropic a dévoilé son dernier modèle frontière, Claude 3.7 Sonnet, et affirme qu'il s'agit de la version la plus "intelligente" de l'entreprise à ce jour. Ce modèle hybride combine une capacité de raisonnement, c'est-à-dire le fait de s'arrêter pour réfléchir à des réponses complexes, avec un modèle traditionnel qui produit des réponses en temps réel. "Nous voulons une IA cohérente qui puisse nous aider dans tous les domaines", a déclaré Jared Kaplan, cofondateur et directeur scientifique d'Anthropic.

À l'heure où les startups et les géants de la technologie, qui bénéficient d'un financement important, s'efforcent d'obtenir la plus grande avance possible en matière d'intelligence artificielle, Anthropic affirme avoir mis au point le modèle d'IA "le plus intelligent" de l'entreprise. Pour rappel, Anthropic est la dernière startup d'IA en date à discuter d'une levée de fonds de 2 milliards de dollars dans le cadre d'une opération qui la valoriserait à 60 milliards de dollars.

Anthropic a récemment dévoilé Claude 3.7 Sonnet. Ce qui le rend unique, c'est son modèle dit hybride, qui combine une capacité à raisonner ou à s'arrêter pour réfléchir à des réponses complexes avec un modèle traditionnel qui donne des réponses en temps réel. "Ce modèle regroupe toutes les capacités - nous voulons une IA cohérente qui puisse nous aider dans tous les domaines", a déclaré Jared Kaplan, cofondateur et responsable scientifique d'Anthropic. "Il y a un avantage à la simplicité pour nos clients."

Anthropic affirme qu'il s'agit du seul modèle "hybride" de ce type disponible sur le marché, et qu'il sera mis en service immédiatement. Kaplan compare ce modèle au fonctionnement du cerveau humain. Certaines questions nécessitent une réflexion approfondie, d'autres des réponses rapides. Anthropic cherche à intégrer les deux capacités, plutôt que d'avoir un modèle entièrement distinct pour chacune d'entre elles.

Cette initiative pourrait donner à Anthropic une longueur d'avance sur son rival OpenAI et sur les grandes entreprises technologiques qui investissent toutes massivement dans des modèles d'IA. Le chatbot Claude d'Anthropic est un concurrent de ChatGPT d'OpenAI et de Gemini de Google.

Le chef de produit d'Anthropic, Mike Krieger, qui a cofondé Instagram, a déclaré que l'approche hybride est un moyen de simplifier le processus de chatbot pour les clients. Ils peuvent utiliser plusieurs capacités sans avoir à se demander quelle est la meilleure option. "Les modèles ont tous des personnalités, ils sont tous un peu différents", a déclaré Krieger, ajoutant que c'est "beaucoup" d'avoir des consommateurs qui choisissent le modèle, ou combien de temps ils veulent qu'il raisonne. "J'aimerais que les gens, les utilisateurs finaux, n'aient pas à réfléchir à cela".

Krieger estime que les utilisateurs devraient pouvoir activer ou désactiver l'option hybride pour plus de simplicité. Ils peuvent lui attribuer un "budget" de temps en fonction de ce sur quoi ils travaillent. Anthropic lancera également un outil de codage utilisant des agents.

La startup a remporté quelques victoires en lançant des produits avant ses concurrents. Elle a également été la première à dévoiler une capacité d'"agent" largement disponible à la fin de l'année dernière, suivie peu après par OpenAI. Krieger et Kaplan ont tous deux déclaré qu'ils s'attendaient à ce que les concurrents s'orientent dans cette direction avec des modèles hybrides.

Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a laissé entendre qu'il s'engagerait dans une voie similaire plus tôt en février. Dans un billet publié sur X, Altman a déclaré que son entreprise d'IA prévoyait de "mieux partager notre feuille de route et de simplifier davantage nos offres de produits". "Nous détestons le sélecteur de modèles autant que vous et nous voulons revenir à une intelligence unifiée magique", a écrit Altman.

Fait ironique, même si Anthropic produit des solutions d'IA de pointe, la startup a mis en place une "politique de l'IA" à l'intention des candidats à l'emploi, qui décourage l'utilisation de la technologie au cours du processus de candidature. L'entreprise explique qu'elle souhaite mettre en valeur les compétences en communication humaine des candidats. Anthropic est connue pour ses innovations en matière d'IA, mais l'entreprise ne veut pas que les candidats utilisent cette technologie.

Voici l'annonce d'Anthropic :

Aujourd'hui, nous annonçons Claude 3.7 Sonnet, notre modèle le plus intelligent à ce jour et le premier modèle de raisonnement hybride sur le marché. Claude 3.7 Sonnet peut produire des réponses quasi-instantanées ou des raisonnements détaillés, étape par étape, qui sont rendus visibles à l'utilisateur. Les utilisateurs de l'API peuvent également contrôler finement la durée de réflexion du modèle.

Claude 3.7 Sonnet présente des améliorations particulièrement importantes en matière de codage et de développement web frontal. Avec le modèle, nous introduisons également un outil de ligne de commande pour le codage agentique, Claude Code. Claude Code est disponible en avant-première de recherche limitée, et permet aux développeurs de déléguer des tâches d'ingénierie substantielles à Claude directement à partir de leur terminal.

Claude 3.7 Sonnet est maintenant disponible sur tous les plans Claude - y compris Free, Pro, Team, et Enterprise - ainsi que l'API Anthropic, Amazon Bedrock, et Google Cloud's Vertex AI. Le mode de réflexion étendu est disponible sur toutes les surfaces à l'exception du niveau Claude gratuit.

En mode de réflexion standard et étendu, Claude 3.7 Sonnet a le même prix que ses prédécesseurs : 3 $ par million de jetons d'entrée et 15 $ par million de jetons de sortie, ce qui inclut les jetons de réflexion.

Présentation de Claude 3.7 Sonnet

Selon Anthropic, Claude 3.7 Sonnet a été développé avec une philosophie différente des autres modèles de raisonnement sur le marché : "tout comme les humains utilisent un seul cerveau pour les réponses rapides et la réflexion profonde, nous pensons que le raisonnement devrait être une capacité intégrée des modèles de frontière plutôt qu'un modèle entièrement séparé." Claude 3.7 Sonnet résulterait donc d'une approche unifiée pour une expérience plus transparente pour les utilisateurs.

Claude 3.7 Sonnet est à la fois un LLM ordinaire et un modèle de raisonnement : il est possible de choisir quand vous voulez que le modèle réponde normalement et quand vous voulez qu'il réfléchisse plus longtemps avant de répondre. En mode standard, Claude 3.7 Sonnet représente une version améliorée de Claude 3.5 Sonnet. En mode de réflexion étendue, il réfléchit avant de répondre, ce qui améliore ses performances en mathématiques, physique, suivi d'instructions, codage et bien d'autres tâches. L'incitation au modèle fonctionnerait de la même manière dans les deux modes.

Puis à travers l'API, les utilisateurs peuvent également contrôler le budget de réflexion de Claude 3.7 Sonnet : vous pourrez dire à Claude de réfléchir pendant un maximum de N jetons, pour n'importe quelle valeur de N jusqu'à sa limite de 128 000 jetons. Cela permet d'arbitrer entre la vitesse (et le coût) et la qualité de la réponse.

En outre, Anthropic a optimisé un peu moins pour les problèmes de concours de mathématiques et d'informatique ses modèles de raisonnement, et s'est concentrés sur des tâches du monde réel qui reflètent mieux la façon dont les entreprises utilisent réellement les LLM.

Les premiers tests ont démontré la supériorité de Claude en matière de capacités de codage : Cursor a noté que "Claude est une fois de plus le meilleur de sa catégorie pour les tâches de codage dans le monde réel, avec des améliorations significatives dans des domaines allant de la gestion de bases de code complexes à l'utilisation d'outils avancés." Cognition l'a trouvé "bien meilleur que n'importe quel autre modèle pour planifier les changements de code et gérer les mises à jour de l'ensemble de la pile." Vercel a souligné "la précision exceptionnelle de Claude pour les flux de travail complexes des agents", tandis que Replit a déployé Claude avec succès "pour construire des applications web et des tableaux de bord sophistiqués à partir de zéro, là où d'autres modèles achoppent." Dans les évaluations de Canva, Claude a toujours produit du code prêt à la production "avec un goût du design supérieur et une réduction drastique des erreurs."

Présentation de Claude Code et d'autre améliorations pour le codage avec Claude

Anthropic annonce Claude Code, son premier outil de codage agentique, dans un aperçu de recherche limité. Claude Code est un collaborateur actif qui peut rechercher et lire du code, éditer des fichiers, écrire et exécuter des tests, livrer et déposer du code sur GitHub, et utiliser des outils de ligne de commande, tout en gardant l'utilisateur dans la boucle à chaque étape.

Claude Code est un produit précoce mais Anthropic affirme que son équipe le trouve indispensable, "en particulier pour le développement piloté par les tests, le débogage de problèmes complexes et le remaniement à grande échelle." Ils rapportent notamment : "Lors des premiers tests, Claude Code a accompli en une seule fois des tâches qui auraient normalement nécessité plus de 45 minutes de travail manuel, réduisant ainsi le temps de développement et les coûts indirects."

Anthropic continue d'améliorer les fonctionnalités de Claude Code : amélioration de la fiabilité des appels d'outils, ajout d'un support pour les commandes de longue durée, amélioration du rendu dans l'application, et développement de la compréhension de ses propres capacités par Claude. Ce programme d'accès anticitpé permettra à Anthropic d'obtenir les suggéstions des utilisateurs.

En outre, Anthropic a également amélioré l'expérience de codage sur Claude.ai. L'intégration GitHub est maintenant disponible sur tous les plans de Claude - permettant aux développeurs de connecter leurs dépôts de code directement à Claude. Claude 3.7 Sonnet est le meilleur modèle de codage d'Anthropic à ce jour, et la startup affirme : "Avec une meilleure compréhension de vos projets personnels, professionnels et open source, il devient un partenaire plus puissant pour corriger les bugs, développer des fonctionnalités et construire de la documentation sur vos projets GitHub les plus importants."

Lors de l'annonce de Claude 3.7 Sonnet et de Claude Code, Anthropiic a également rappellé sa politique de développement responsable et ses plans pour le futur :

Construire de manière responsable

Nous avons mené des tests et des évaluations approfondis de Claude 3.7 Sonnet, en travaillant avec des experts externes pour nous assurer qu'il répond à nos normes de sécurité, de sûreté et de fiabilité. Claude 3.7 Sonnet fait également des distinctions plus nuancées entre les requêtes nuisibles et bénignes, réduisant les refus inutiles de 45% par rapport à son prédécesseur.

La carte système de cette version couvre les nouveaux résultats de sécurité dans plusieurs catégories, fournissant une ventilation détaillée de nos évaluations de la politique de mise à l'échelle responsable que d'autres laboratoires d'IA et chercheurs peuvent appliquer à leur travail. La fiche aborde également les risques émergents liés à l'utilisation des ordinateurs, en particulier les attaques par injection rapide, et explique comment nous évaluons ces vulnérabilités et formons Claude à y résister et à les atténuer. En outre, elle examine les avantages potentiels des modèles de raisonnement en matière de sécurité : la capacité de comprendre comment les modèles prennent des décisions, et si le raisonnement du modèle est véritablement digne de confiance et fiable. Pour en savoir plus, lisez la fiche complète du système.

Perspectives d'avenir

Claude 3.7 Sonnet et Claude Code marquent une étape importante vers des systèmes d'IA qui peuvent réellement augmenter les capacités humaines. Avec leur capacité à raisonner en profondeur, à travailler de manière autonome et à collaborer efficacement, ils nous rapprochent d'un avenir où l'IA enrichira et élargira ce que l'homme peut accomplir.

Nous sommes impatients de vous voir explorer ces nouvelles possibilités et de voir ce que vous allez créer avec elles. Comme toujours, vos commentaires sont les bienvenus, car nous continuons à améliorer et à faire évoluer nos modèles.

Source : Anthropic

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[Jade Emy]

Claude 3.7 Sonnet, le dernier modèle d'Anthropic, est désormais disponible directement dans GitHub Copilot pour Visual Studio 2022 17.13, pour une intégration transparente de l'aide au codage de l'IA avancée.

Claude 3.7 Sonnet, le dernier modèle d'Anthropic, est désormais disponible directement dans GitHub Copilot pour Visual Studio 2022 17.13.

Le monde de l'IA évolue à un rythme effréné, et aujourd'hui, une étape importante est franchie pour les développeurs et les passionnés de technologie. Anthropic a récemment dévoilé son dernier modèle frontière, Claude 3.7 Sonnet. Ce modèle hybride combine une capacité de raisonnement, avec une fonctionnalité de contrôle du temps de "réflexion" pour les réponses complexes, et un modèle traditionnel qui produit des réponses en temps réel.

Avec cette sortie, Microsoft déclare que cette dernière version d'Anthropic, Claude 3.7, est désormais disponible directement dans GitHub Copilot pour Visual Studio 2022 17.13, annonçant une nouvelle ère d'assistance au codage de l'IA avancée et intégrée de manière transparente. Ce nouveau modèle Sonnet prend en charge les modes de non-réflexion dans Copilot.

Comment accéder à Claude 3.7 ?

Pour commencer :

• Ouvrez la fenêtre de chat : Cliquez sur le badge Copilot en haut à droite de votre interface Visual Studio.
  
  
• Lancer Copilot Edit : Ouvrez la fenêtre de chat pour lancer une session d'édition.
  
  
• Sélectionnez votre modèle : Dans la boîte d'invite, ouvrez le sélecteur de modèle. Par défaut, ChatGPT 4 est sélectionné, mais vous pouvez facilement passer à Claude 3.7 Sonnet pour exploiter ses fonctionnalités avancées.

Si vous ne voyez pas l'option Claude 3.7, il peut y avoir deux raisons :

• Il n'est pas disponible pour les utilisateurs de Copilot Free. Seuls les utilisateurs payants de Copilot ont accès à ce modèle.
  
  
• Vous devez activer la politique pour 3.7 Sonnet dans votre profil GitHub. Assurez-vous d'activer l'accès Claude dans vos paramètres.

Source : Microsoft

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[Jade Emy]

Quelqu'un a pris un programme Visual Basic 4 vieux de 27 ans écrit dans un fichier EXE de 1997, l'a donné à l'IA Claude 3.7 d'Anthropic, et l'a regardé réécrire le programme en Python.

Un programme Visual Basic 4 vieux de 27 ans écrit dans un fichier EXE de 1997 a été réécrit en programme en Python à l'aide de l'IA Claude 3.7 d'Anthropic. Selon l'auteur, le code a fonctionné du premier coup et l'ensemble du processus a pris moins de cinq minutes. L'auteur a déclaré : "Il ne s'agissait pas d'un simple tour de passe-passe, mais d'une solution pratique qui m'a permis d'économiser des heures de travail."

Un rapport révèle comment quelqu'un a pris un fichier EXE Visual Basic vieux de 27 ans, l'a donné à Claude 3.7, et l'a regardé faire la rétro-ingénierie du programme et le réécrire en Python. Pour rappel, Claude 3.7 Sonnet est le dernier modèle d'IA en date d'Anthropic et est la version la plus "intelligente" de l'entreprise à ce jour. Ce modèle hybride combine une capacité de raisonnement, c'est-à-dire le fait de s'arrêter pour réfléchir à des réponses complexes, avec un modèle traditionnel qui produit des réponses en temps réel.

Il s'agissait d'un vieux programme Visual Basic 4 écrit en 1997. L'exécution d'un fichier EXE VB4 en 2024 peut être un véritable cauchemar de compatibilité, avec la recherche de DLL obsolètes et de solutions de contournement désordonnées. C'est pourquoi ! Le développeur a décidé de télécharger l'exe vers Claude 3.7 avec cette demande : "Pouvez-vous me dire comment faire fonctionner ce fichier ? Ce serait bien de le convertir en Python".

Claude 3.7 a analysé le binaire, extrait les « tokens » VB (VB n'est pas un langage entièrement compilé par une machine, ce qui rend cette tâche beaucoup plus facile que quelque chose en C/C++), identifié les éléments de l'interface utilisateur, et même extrait les fichiers son. Il a ensuite généré un équivalent complet en Python à l'aide de Pygame.

Selon l'auteur, le code a fonctionné du premier coup et l'ensemble du processus a pris moins de cinq minutes, il renvoie au journal de bord du LLM pour le prouver. Il est tout à fait logique que cela fonctionne, mais il semble que ce soit le premier exemple public/viral de téléchargement d'un EXE de cette manière.

Les anciennes applications commerciales et les jeux pourraient être modernisés sans avoir besoin du code source original. Des outils comme Claude pourraient faciliter la décompilation et l'archéologie logicielle : les binaires propriétaires de plates-formes mortes pourraient avoir une nouvelle vie en open-source également.

Ce type de rapport justifie pourquoi les investisseurs fournissent autant de capitaux dans les entreprises éditeurs d'IA. Concernant Anthropic, la société a récemment finalisé un tour de table de 3,5 milliards de dollars, établissant sa valeur à 61,5 milliards de dollars. Cette nouvelle opération d'Anthropic intervient quelques mois seulement après que l'entreprise a levé 4 milliards de dollars supplémentaires auprès d'Amazon.

Voici le rapport du développeur en question :

J'ai téléchargé un fichier EXE vieux de 27 ans sur Claude 3.7 et ce qui s'est passé ensuite m'a sidéré.

Après des années de déception à l'égard de l'IA, je suis véritablement choqué. Il ne s'agit pas d'un article typique sur le thème « L'IA est incroyable » - j'étais profondément sceptique jusqu'à aujourd'hui.

Le contexte : Comme beaucoup, j'ai essayé ChatGPT et d'autres outils d'IA pour obtenir de l'aide au codage. Les résultats ? Toujours décevants. Des moteurs de recherche glorifiés qui recrachent du code défectueux enveloppé d'explications confiantes.

Le défi : Ma petite-fille de 2 ans m'a rendu visite aujourd'hui. Je me suis souvenu d'une application simple que j'avais écrite en Visual Basic 4 en 1997 et qui pourrait lui plaire. Mais exécuter un exécutable vieux de 27 ans ? Sans les anciennes DLL et les couches de compatibilité ? Oui, c'est vrai.

L'Ave Maria : Par curiosité, j'ai téléchargé le fichier EXE sur Claude 3.7 avec une simple invite : « Pouvez-vous me dire comment faire fonctionner ce fichier - je pense qu'il provient de Visual Basic 4. Ce serait bien de le convertir en Python ».

Ce à quoi je m'attendais : L'habituel « Ceci est un vieux fichier, risques de sécurité, bla bla bla... ».

Ce qui s'est passé : Claude 3.7 a démarré avec les avertissements attendus, mais les choses sont devenues intéressantes par la suite. Il a en quelque sorte analysé le binaire et identifié des composants spécifiques :

• « Form1 »
  
• « cntTimer »
  
• « btnExit »
  
• Elle a même détecté les fichiers audio intégrés !

Ensuite, Claude 3.7 a fait quelque chose qu'aucune autre IA n'a fait pour moi : il a écrit une conversion Python complète à l'aide de Pygame qui :

• reproduit parfaitement les fonctionnalités
  
• qui contient des instructions claires pour l'installation
  
• A FONCTIONNÉ DÈS LA PREMIÈRE FOIS

Temps passé : Moins de 5 minutes. Je n'exagère pas.

Lorsque j'ai demandé des ajustements tels que l'association de sons à la touche espace et l'ajout de polices colorées, il a immédiatement fourni des mises à jour de code parfaites.

Pour la première fois dans mon expérience de l'IA, je suis réellement impressionné. Il ne s'agissait pas d'un simple tour de passe-passe, mais d'une solution pratique qui m'a permis d'économiser des heures de travail.

Au final, j'ai dit à Claude que j'étais impressionné et je lui ai donné un résumé mal écrit de la raison pour laquelle je pensais qu'il était cool...., puis il a réécrit le post Reddit pour moi. En fait, il a l'air « presque » normal. (J'ai écrit cette partie).


Mise à jour <Même jour 5 heures plus tard>

J'ai posté une mise à jour/résumé (écrit par moi) à propos de ce post. Je ne suis pas sûr que ce soit la bonne façon de faire, mais au moins une personne sur Internet l'a dit, donc ça doit être vrai.


<Mise à jour -- 11 heures plus tard>

Ceci a été posté sur X. Je suppose que je suis un « grand-père reddit ». C'est très drôle.

Je remets quelques pendules à l'heure :

• oui, claude m'a permis d'uploader un EXE
• vb est un pcode. l'exe compilé a quelques chaînes de caractères reconnaissables, mais pas beaucoup.
• C'est Claude qui a écrit ce post et le titre. C'est la meilleure partie, en plus de la photo unique.
• l'application vb est simple. elle joue des fichiers wav et affiche du texte lorsque ma fille de 29 ans tape sur le clavier.

J'ajoute le lien du chat car certaines personnes ne le voient pas dans les commentaires.


<Mise à jour - 1 jour plus tard>

Ce repost sur Twitter/X a généré plus d'un million de vues pour u/deedydas. L'article complet est ici. J'ai téléchargé le message avec tous les commentaires à Claude - dans le même contexte où il avait créé le script et le message. Je lui ai spécifiquement demandé de résumer les critiques. Voici les mots abrégés de Claude :

Contexte technique valable

Certains ont souligné à juste titre que les exécutables VB4 se compilent en code p (et non en code machine), ce qui les rend plus faciles à analyser que des exécutables entièrement compilés. C'est exact - VB avant .NET stockait une forme de bytecode interprétable, ce qui rend l'extraction d'informations plus facile qu'à partir de binaires entièrement compilés.

Scepticisme à l'égard de la complexité

D'autres ont noté que le code Python résultant était relativement simple (environ 100 lignes). C'est juste - l'application elle-même était un programme simple avec des fonctionnalités de base, pas une application complexe. Ce qui est impressionnant, ce n'est pas la complexité du code produit, mais plutôt l'absence d'effort pour passer du code binaire au code fonctionnel.

Une mauvaise compréhension du processus

Plusieurs critiques ont semblé penser que Claude avait « décompilé » l'exécutable au sens traditionnel du terme. En réalité, comme je l'ai décrit lors de notre conversation, il a analysé les chaînes de caractères visibles et en a déduit la fonctionnalité - ce qui est toujours impressionnant mais différent d'une véritable décompilation.

Scepticisme général à l'égard de l'IA

Dans les milieux technologiques, les capacités de l'IA suscitent un scepticisme naturel, certains commentateurs rejetant par réflexe toute démonstration impressionnante en la qualifiant de fausse, d'exagérée ou de « simple correspondance de motifs ». Il s'agit là d'une réaction courante aux progrès de l'IA.

La critique que je trouve la plus raisonnable est que la réalisation doit être contextualisée - Claude n'a pas effectué une véritable analyse binaire d'un code compilé arbitraire, mais a plutôt fait des déductions intelligentes à partir de chaînes de texte dans un exécutable VB.

Source : Archive du chat avec Claude

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[Gambix]

Ce qui est domage n'est pas la capacité impressionnante de Claude ou autre, c'est la perte capacitative humaine qui va en découler. Noublions pas que si on ne mache pas .. les dents tombes et la machoire elle même peu se scellée.
Il en va de même avec les capacités cognitives. Utiliser l'IA cest beau, c'est cool, mais combien restera t'il de dev pour la maintenir. Quand déjà aujourd'hui je vois le niveau baisser drastiquement au niveau applicatif... Et même si ça ne changera rien je tiens a poser le problème

[esperanto]

Dès qu'une profession intellectuelle se complait dans le confort de la routine, faut pas s'étonner que l'IA finisse par faire mieux.

Je le vois bien dans le monde des traducteurs. En théorie, aucune IA ne peut faire aussi bien qu'un humain parce qu'elle ne connaît pas le contexte spécifique à chaque traduction. Mais dès que les donneurs d'ordre en viennent à exiger des cadences telles ou des prix tellement bas qu'il devient matériellement impossible de prendre le temps de lire attentivement le texte à traduire, alors le traducteur n'a d'autre choix que de devenir d'abord un relecteur d'IA, avant de finalement devenir un simple validateur. Et là, l'IA fait mieux.

Pour les programmeurs, c'est pareil.

Aujourd'hui avec les méthodes "agiles", la mode est de reléguer le développeur au plus bas de l'échelle, même si on dit "DevOps" pour faire plus classe (ce qui veut en réalité juste dire qu'il doit aussi assurer l'installation et l'administratif sans en avoir le temps). Pas question qu'il s'intéresse au métier du client, ça c'est le rôle des "analystes". Pas question qu'il fasse des choix techniques, pour ça le manager va juste prendre la dernière technologie à la mode. Par contre, bien penser à toujours recopier les infos administratives dans JIRA plus tous les outils qu'on voudra bien mettre à votre disposition.
Mais le programmeur a aussi sa part de responsabilité. Combien j'en vois qui commencent par empiler toujours les mêmes frameworks avant même d'avoir pris le temps de lire la spécification du projet. Puis on fait un copier/coller de l'exemple tiré de la documentation du framework et on change le nom des classes en fonction de (ce qu'on a compris de) la spécification du client: de toute façon tous les projets sont pareils, tous les clients veulent juste un Create-Read-Update-Delete comme les autres.
Tant que les programmeurs auront cette mentalité, ne pas s'étonner que l'IA finisse par faire mieux.

[Mathis Lucas]

L'assistant d'IA de codage Claude Code corrige rapidement et efficacement les bogues dans les codes hérités sans que l'utilisateur ait besoin de préciser le contexte
selon le rapport de test d'un programmeur

Claude Code est un assistant d'IA de codage développé par Anthropic et accessible depuis un terminal. Claude Code comprend votre base de code et vous aide à coder plus rapidement grâce à des commandes en langage naturel. Il s'intègre directement à votre environnement de développement et rationalise votre flux de travail sans nécessiter de serveurs supplémentaires ou de configuration complexe. Ses principales fonctionnalités sont : éditer des fichiers et corriger de bogues dans votre base de code, répondre aux questions sur l'architecture et la logique de votre code, exécuter et corriger des tests, faire du linting, ainsi que de nombreuses autres commandes.

Anthropic affirme également que Claude Code est capable de faire des recherches dans l'historique git, résoudre des conflits de fusion et créer de commits et de pull request. Claude Code est en version bêta préliminaire. Cette première version évoluera en fonction des commentaires des utilisateurs.

Un développeur rapporte des capacités impressionnantes de correction de bogues

Steve Yegge, programmeur et blogueur américain, a testé Claude Code d'Anthropic et a récemment partagé son retour d'expérience avec la communauté. Steve Yegge est connu pour ses écrits sur les langages de programmation, la productivité et la culture logicielle depuis deux décennies. Il a passé plus de 30 ans dans l'industrie, répartis équitablement entre des rôles de développeur et de dirigeant, dont dix-neuf ans combinés chez les géants Google et Amazon.

Steve Yegge a déclaré avoir été impressionné par la capacité de Claude Code à traiter les vieux bogues dans sa bibliothèque complexe de codes hérités. Il le décrit comme un « broyeur de bois alimenté par des dollars et capable d'accomplir des tâches incroyables par le seul biais du chat ». Il a noté :

J'utilise Claude Code depuis quelques jours, et il a été absolument efficace dans l'élimination des bogues hérités de ma vieille base de code. C'est comme un broyeur de bois alimenté par des dollars. Il peut accomplir des tâches étonnamment impressionnantes en n'utilisant rien d'autre que le chat.

Vous n'avez même pas à sélectionner le contexte. Vous ouvrez simplement votre cœur et votre portefeuille, et Claude Code prend le volant. Il vous aide même à rester dans le coup en vous demandant toutes les huit secondes s'il peut utiliser des commandes de base en lecture seule que vous autoriseriez _n'importe qui_, même des pirates nord-coréens, à exécuter sur votre machine.

Mais vous apprenez à le surveiller attentivement, parce qu'il pousse *dur*. Tant que les autorisations bancaires continuent d'arriver, il poussera les corrections de bogues jusqu'à ce qu'elles soient déployées en production, et commencera alors à scanner les journaux des utilisateurs pour voir si tout se passe bien.

Anthropic a déclaré que Claude Code permet aux développeurs de déléguer des tâches d'ingénierie substantielles à son modèle phare Claude directement à partir de leur terminal. Le témoignage de Steve Yegge suggère que Claude Code accomplit cette tâche efficacement. Mais l'outil n'est pas parfait.

Limites fonctionnelles et avantages concurrentiels de l'assistant d'IA Claude Code

Comme le souligne Steve Yegge dans son billet publié sur X (ex-Twitter), Claude Code informe périodiquement l'utilisateur de l'état d'avancement de la tâche. Claude Code doit être surveillé par l'utilisateur, car, selon Steve Yegge, l'outil a tendance à être trop agressif dans ses tentatives de résolution de problèmes.

Steve Yegge avertit les utilisateurs qu'ils doivent faire preuve de vigilance, car Claude Code « évolue très rapidement ». Tant que la licence bancaire continuera d'être approuvée, il continuera de corriger les bogues jusqu'à ce qu'il soit déployé dans un environnement de production, et commencera alors à analyser les journaux des utilisateurs afin d'évaluer ses performances. Selon Steve Yegge, Claude Code présente les limites fonctionnelles suivantes :

Le facteur de forme de Claude Code est très encombrant, il n'a pas de support multimodal et il est difficile de jongler avec d'autres outils. Mais cela n'a pas d'importance. Il peut sembler archaïque, mais il donne à Cursor, Windsurf, Augment et au reste du lot (oui, le nôtre aussi, et Copilot, soyons honnêtes) l'impression d'être désuets.

Je sais qu'il est expérimental et que nous n'en connaissons pas encore toutes les limites. Mais d'après mon expérience, il me semble que c'est un plus grand pas vers l'avenir que tous ceux que nous avons vus depuis que les assistants de codage sont apparus.

En résumé. Non seulement Anthropic a le meilleur modèle pour coder dans le monde réel, mais ils semblent aussi savoir comment l'utiliser mieux que quiconque.

Entre le fait qu'ils aient toujours les meilleurs modèles, les meilleures interfaces de chatbot, les meilleures prédictions de leur PDG, et maintenant Claude Code, je commence à soupçonner qu'Anthropic est littéralement la seule entreprise sur la planète qui sait ce qu'il se passe.

Steve Yegge admet que la technologie d'Anthropic est encore expérimentale et que toutes ses limites ne sont pas encore bien comprises. Cependant, sur la base de son expérience, il a déclaré que « Claude Code représente la plus grande avancée dans les outils d'aide au codage depuis leur création ».

Il est important de souligner que la qualité et la sécurité du code généré par l'IA restent des défis majeurs pour les créateurs de modèles. Selon de nombreuses études, le code généré par l'IA pourrait augmenter la charge de travail des développeurs et augmenter les risques de failles de sécurité.

Que pensent les internautes du retour d'expérience de Steve Yegge ?

Claude Code est un produit précoce, mais Anthropic affirme que son équipe le trouve indispensable, notamment pour les tests, le débogage de problèmes complexes et les modifications à grande échelle. L'équipe de Claude Code rapporte : « lors des premiers tests, Claude Code a accompli en une seule fois des tâches qui auraient normalement nécessité plus de 45 minutes de travail manuel, réduisant ainsi le temps de développement et les coûts indirects ».

Le billet de blogue de Steve Yegge a poussé d'autres utilisateurs à tester Claude Code. Dans un commentaire sur Hacker News, un testeur a décrit son interaction avec l'assistant de codage. S'il souligne les performances de l'outil, il note toutefois que les coûts liés à son utilisation peuvent grimper rapidement.

J'ai décidé d'y jeter un coup d'œil après avoir vu la discussion ici. J'avais mal compris que cela nécessitait un plan Claude.ai, mais en fait cela utilise simplement vos clés API. J'ai fait une comparaison entre Claude Code et Aider (mon outil habituel) : je lui ai demandé de cloner une fonctionnalité mineure dans mon application existante avec quelques modifications mineures (spécifiquement, un nouveau raccourci clavier global dans une application Swift).

Claude Code a passé environ 60 secondes, avec un coût de 0,73 $, pour rechercher la base de code et faire une modification de plus de 51 lignes de code. Après avoir terminé, j'ai été assez impressionné par ses résultats ; il a fait exactement la bonne série de changements que j'aurais faits.

Il s'agit d'une tâche d'un niveau plus élevé que celle que je confierais normalement à Aider (parce que je n'ai fourni aucun nom de fichier et qu'il faut modifier plusieurs fichiers), et je n'ai donc pas été surpris qu'Aider ait complètement manqué les fichiers qu'il devait modifier au départ (il m'a demandé d'ajouter un fichier correct et deux fichiers incorrects).

J'ai fait une deuxième tentative après avoir ajouté manuellement les fichiers corrects. Après avoir fait cela, il a produit une modification équivalente à celle de Claude Code. Aider a fait cela en une requête, soit environ 15 secondes, avec un coût total de 0,07 $, soit environ 10 % du coût de Claude Code.

Dans l'ensemble, il semble clair que le niveau d'autonomie le plus élevé entraîne un coût plus élevé. Mon projet ici était de plus de 7 000 lignes de code source ; je m'inquiéterais de l'explosion des coûts sur des projets avec un nombre de lignes de code beaucoup plus important.

Steve Yegge craint que l'IA n'ait un impact dévastateur sur les développeurs. Il a déclaré dans une analyse publiée l'année dernière que l'IA est en passe de remplacer les développeurs juniors, car elle est rapide, infatigable et essentiellement gratuite. Ce qui n'est pas le cas des développeurs juniors.

Cependant, ce point de vue est controversé en raison des problèmes critiques de l'IA. Et surtout, l'on se demande qui seront les experts de demain si les développeurs séniors actuels partent à la retraite. Bien que l'IA puisse exceller dans certaines tâches de bases, elle est fortement limitée et ne peut innover.

« Les LLM, c'est un peu comme Google et Stack Overflows sur les stéroïdes. Lorsque vous rencontrez un problème, vous pouvez obtenir une réponse rapide et une description étape par étape d'à peu près n'importe quoi. C'est excellent ! Mais il n'y a pas encore de véritable baguette magique », a souligné un critique.

« Les modèles d'IA sont un outil formidable, mais ils sont limités, ils ne peuvent pas résoudre des problèmes entièrement nouveaux à partir de rien, et cela reste du domaine des humains. Il est peu probable que l'IA y parvienne un jour », a-t-il ajouté. À court terme, il est peu probable que l'IA remplace les développeurs séniors. Mais elle est susceptible d'augmenter leur productivité suffisamment pour qu'ils n'aient pas besoin d'embaucher des développeurs juniors.

Toutefois, la plupart des dirigeants qui prévoient de remplacer les développeurs juniors par l'IA semblent oublier que les développeurs séniors ne tombent pas du ciel. Ils semblent oublier que ce sont les juniors qui finissent par devenir des séniors en acquérant de l'expérience à travers l'exécution des tâches basiques et la participation aux grands projets de développement au sein de l'entreprise. L'IA accapare désormais ces tâches dans les entreprises.

Source : billet de blogue

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[Anthony]

Le chatbot IA Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic peut enfin effectuer des recherches sur le web en temps réel, ce qui permet aux utilisateurs payants d'obtenir des réponses plus actualisées et plus pertinentes

Le chatbot Claude 3.7 Sonnet est désormais capable de faire des recherches sur internet, indique Anthropic, l'entreprise d'intelligence artificielle (IA) à l'origine du chatbot. La fonction de recherche est actuellement disponible pour les utilisateurs finaux payants aux États-Unis, et permet à ces derniers d'obtenir des réponses plus actuelles et plus pertinentes à leurs requêtes de recherche.

L'initiative d'Anthropic de doter son IA Claude d'une fonction de recherche sur le web fait suite à l'annonce de la sortie de Claude 3.7 Sonnet, un modèle qui donne un contrôle sur le temps que l'IA passe à "réfléchir" avant de générer une réponse. Présenté comme le modèle hybride le plus avancé de l'entreprise à ce jour, Claude 3.7 Sonnet combine une capacité de raisonnement avec un modèle traditionnel qui donne des réponses en temps réel. Cette avancée vise à fournir des réponses plus précises et contextuelles, reflétant l'objectif plus large d'Anthropic de développer une assistance IA cohérente et fiable.

Les chatbots IA constituent un concurrent redoutable pour les moteurs de recherche traditionnels tels que Google Search et Microsoft Bing. OpenAI, entre autres, propose déjà une fonctionnalité de recherche assistée par l'IA avec ChatGPT Search, et Google y travaille également d'arrache-pied. En outre, Perplexity propose comme alternative un moteur de recherche piloté par l'IA.

Anthropic, quant à lui, n'est pas resté inactif et propose désormais une fonctionnalité de recherche sur le web prise en charge par l'IA directement dans son chatbot Claude. Selon l'entreprise d'IA, cette fonctionnalité devrait aider les utilisateurs à obtenir des réponses plus actuelles et plus pertinentes à leurs requêtes de recherche. Grâce à la recherche sur le web, Claude a accès aux événements et aux informations les plus récents, ce qui accroît sa précision dans les tâches qui bénéficient des données les plus récentes.

La fonctionnalité de recherche sur le web fonctionne sous le capot avec le chatbot Claude 3.7 Sonnet. Lorsque Claude incorpore des informations provenant du Web dans ses réponses, il fournit des citations directes afin que vous puissiez facilement vérifier les faits. Au lieu de trouver lui-même les résultats de la recherche, Claude traite et fournit les sources pertinentes dans un format conversationnel. Cette amélioration élargit la vaste base de connaissances de Claude avec des informations en temps réel, fournissant des réponses basées sur des informations plus récentes.

Cas d'utilisation

Anthropic a déjà développé plusieurs cas d'utilisation pour la nouvelle fonctionnalité de recherche sur le web. Il s'agit notamment de cas d'utilisation suivants :

• Les équipes de vente peuvent transformer la planification des comptes et augmenter les taux de réussite grâce à des conversations informées avec les prospects en analysant les tendances du secteur pour connaître les initiatives clés et les points faibles.
• Les analystes financiers peuvent évaluer les données actuelles du marché, les rapports sur les bénéfices et les tendances du secteur afin de prendre de meilleures décisions d'investissement et d'éclairer les hypothèses des modèles financiers.
• Les chercheurs peuvent élaborer des propositions de subventions et des analyses documentaires plus solides en recherchant des sources primaires sur le web, en repérant les tendances émergentes et en identifiant les lacunes dans la littérature actuelle.
• Les acheteurs en ligne peuvent comparer les caractéristiques, les prix et les avis sur les produits à partir de sources multiples afin de prendre des décisions d'achat plus éclairées.

Pour commencer

Contrairement à ChatGPT du concurrent OpenAI, la fonction de recherche de Claude d'Anthropic n'est pas accessible dans le chatbot via un bouton spécial. Pour l'utiliser, les utilisateurs doivent l'activer dans les paramètres de leur profil et entamer une conversation avec Claude 3.7 Sonnet. Le cas échéant, Claude effectuera une recherche sur le web pour éclairer sa réponse.

La recherche sur le Web d'Anthropic est disponible en avant-première pour tous les utilisateurs payants de Claude aux États-Unis. Le support pour les utilisateurs du plan gratuit et pour les autres pays sera bientôt disponible, précise l'entreprise.

Par ailleurs, l'intégration de Claude 3.7 Sonnet dans GitHub Copilot pour Visual Studio 2022 17.13 étend davantage ses capacités au-delà de l'assistance générale de l'IA. L'adoption du modèle par Copilot apporte une aide au codage avancée alimenté par l'IA directement dans les flux de travail des développeurs, rationalisant ainsi la génération de code et améliorant l'efficacité.

Source : Anthropic

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