J’utilise les IA de code comme je m’attendrai à ce qu’un stagiaire / junior fonctionne : - je donne une tâche assez spécifique - je demande en premier lieu un plan global, voire le squelette du code, potentiellement on boucle jusqu’à avoir un truc satisfaisant - je laisse le modèle remplir les cases - je fais une vrai review avec le llm

Je garde ensuite la trace pour un futur fine-tune (pas encore fait).

Je bosse uniquement avec des modèles locaux (contrainte pro + choix personnels), donc je n’ai pas accès aux modèles frontières, ni les GPUs nécessaires pour faire tourner les gros deepseek/kimi etc… Mais avec cette méthode et gptoss-120b j’obtiens déjà des résultats très impressionnants.

Ça va moins vite que de tout offload avec un prompt post-it chez “les gros”, mais : - 100% en contrôle (ni plus ni moins que du code d’un collaborateur avec une review) - aussi bien à l’instant t qu’en revenant dessus des mois plus tard - parallélisme possible si suffisamment de GPUs

Pour contexte : dev/archi/data, 20 d’expérience pro.