De l'invite de commande à la production : Construire CraicGPT.ie avec un co-pilote IA

2025-08-12

Machine-translated — the English original is authoritative.

Hier, nous avons parlé du rythme effréné de l'innovation en IA, parfaitement illustré par le récit de la semaine dernière concernant deux lancements : la mise à jour fluide d'Opus 4.1 par Anthropic face au fiasco de GPT-5 par OpenAI. Il est facile de se perdre dans l'hype. Mais à quoi ressemble réellement le fait de se mettre les mains dans le cambouis et de construire quelque chose avec ces outils ? C'est tout l'objet de cet article.

Je souhaite vous offrir un regard transparent et coulisses sur la « Phase 1 » de mon parcours avec l'IA : la création d'un petit projet que j'appelle craicgpt.ie.

Plus qu'une pièce de musée : Le « Pourquoi » derrière CraicGPT.ie

J'ai construit craicgpt.ie pour une raison simple : créer un artefact tangible de ce moment précis de l'histoire de l'IA. Considérez-le comme un musée vivant ou une capsule temporelle. Le site est une page web légère et sans serveur conçue pour une seule chose : afficher et comparer les mêmes invites (prompts) sur différents LLM et générateurs d'images.

La magie réside dans la transparence. Si vous passez la souris sur n'importe quel texte ou image du site, cela révèle l'invite exacte que j'ai utilisée pour la générer. Vous pouvez voir ma tête affreuse si vous passez la souris sur le logo geekwiththepeak (oui, geekwiththepeak.com est l'endroit où ces blogs vivront éventuellement, dès que j'aurai un week-end de libre !).

Ce n'est pas censé être la prochaine application phare. Dans le monde de l'IA, avoir 8 semaines d'existence en fait pratiquement une pièce de musée déjà ! Mais sa valeur réside dans la démonstration de la réalité pratique du développement assisté par l'IA. C'est un moyen de percer les démos lissées et de montrer les entrées et sorties brutes, avec tous leurs défauts.

Le co-pilote IA : Mon expérience avec le « Vibe Coding »

Mon parcours de codage avec les LLM a été un montagnes russes. Les tout premiers modèles d'OpenAI et de Google étaient étrangement impressionnants. Puis, presque du jour au lendemain, il semblait qu'ils soient devenus plus bêtes. J'ai un doute persistant selon lequel il s'agissait d'une baisse manufacturée, les fournisseurs ayant réalisé les implications commerciales de leur nouvelle oie aux œufs d'or et ayant commencé à resserrer la vis.

Récemment, cependant, les capacités ont de nouveau explosé. Cette nouvelle vague de modèles a rendu réalité ce que j'appelle le « vibe coding » – construire des logiciels par conversation en langage naturel plutôt que par le codage traditionnel ligne par ligne. Vous décrivez ce que vous voulez, et l'IA génère le code.

craicgpt.ie a été mon expérience dans ce nouveau paradigme.

En principe, ce n'est pas nouveau pour moi. Dans des rôles précédents, j'ai souvent dû me sortir d'affaire en scriptant – bricoler rapidement un wrapper d'API frontend pour montrer à une équipe Windows d'entreprise sceptique à quel point notre outil piloté par API était « facile ». Mais utiliser un LLM comme co-pilote porte cela à un tout autre niveau.

Sous le capot : Le bon, le mauvais et les commits moches

Alors, à quoi le processus a-t-il vraiment ressemblé ? Ce n'était certainement pas une seule invite qui a craché un site web parfait. Comme je l'ai mentionné dans les notes de mon projet, il suffit de regarder le nombre de commits nécessaires pour obtenir un résultat correct. Mon historique Git ressemble moins à une chronologie de projet et plus au journal d'un fou. Le vrai travail ne résidait pas dans le codage, mais dans l'ingénierie.

Le bon : L'IA était phénoménale pour le travail ingrat. Elle a généré du HTML, CSS et JavaScript de base en quelques secondes. Elle était fantastique pour traduire la logique et agir comme un tuteur infiniment patient. Lorsque j'ai construit le site, j'ai utilisé un modèle qui était un prédécesseur des versions de la semaine dernière. Pour voir comment les choses ont changé, j'ai essayé de reconstruire un composant avec le nouveau

Claude Opus 4.1. La différence était nuit et jour. Il a compris le contexte entre les fichiers et a produit un code propre et fonctionnel du premier coup. C'était un aperçu de l'avenir.

Le mauvais : Ensuite, j'ai essayé la même tâche avec le GPT-5 nouvellement lancé. Et disons simplement que les résultats étaient… intéressants. Grâce au routeur cassé dont nous avons parlé hier, le modèle semblait avoir la capacité d'attention d'un poisson rouge. Il « hallucinait » avec assurance des appels de fonction, oubliait les décisions prises deux invites plus tôt, et nécessitait généralement plus de guidage qu'un tout-petit dans un magasin de bonbons. Il nécessitait des rappels constants et une gestion minutieuse de l'historique de la conversation.

Le moche : L'« ingénierie » ne résidait pas dans l'écriture du code, mais dans :

• Affinement des invites : Apprendre à poser la bonne question de la bonne manière. Avec GPT-5 dans son état actuel, cela ressemble plus à un art sombre qu'à une science.
• Débogage stratégique : Identifier rapidement lorsque l'IA s'est égarée et savoir comment la ramener sur le droit chemin.
• Supervision architecturale : Prendre les décisions de haut niveau sur la manière dont les différents composants générés par l'IA doivent s'assembler.

Il s'agit de compétences que l'IA augmente actuellement, mais ne remplace pas.

Le verdict : L'IA est-elle prête à prendre mon travail ? Pas encore, mais c'est un sacré stagiaire.

Alors, après avoir construit un projet complet avec un co-pilote IA, quel est le verdict ? Sommes-nous au point où une invite d'une seule ligne génère une application prête pour la production ? Absolument pas. Pas pour nous, pauvres mortels, en tout cas.

Mon expérience me conduit à cette conclusion : le co-pilote IA d'aujourd'hui est comme un stagiaire brillant mais extrêmement inconstant. Il est incroyablement rapide, possède des connaissances encyclopédiques et ne se fatigue jamais. Mais il manque de contexte du monde réel, n'a aucun bon sens, et vous ne pouvez absolument pas le laisser sans surveillance sur une tâche critique. La différence entre un modèle comme Opus 4.1 et la version de lancement de GPT-5 est la différence entre un stagiaire qui écoute attentivement et un autre qui planifie déjà son week-end.

Les compétences les plus précieuses dans ce nouveau monde ne consistent pas seulement à écrire du code. Elles résident dans la capacité à guider, valider et intégrer efficacement la sortie d'un système d'IA. C'est un passage du statut de constructeur à celui d'architecte et de chef d'orchestre.

Et honnêtement ? C'est le moment le plus amusant que j'ai passé depuis des années. Ce processus collaboratif est énergisant et ouvre d'incroyables nouvelles possibilités. C'est un nouvel outil puissant dans la boîte à outils de l'ingénieur, et nous n'en grattons que la surface.

Demain, nous verrons comment passer au niveau supérieur dans un contexte d'entreprise en donnant à notre IA une carte de bibliothèque pour les données privées de notre entreprise.

Originally published on allthingscloud.eu (2025-08-12).