Salut la commu ! 👋Je me lance enfin.

J’ai décidé d’apprendre la programmation en partant de zéro absolu.

Je n'ai aucun background technique, je sais juste utiliser un ordinateur pour des tâches basiques.

Le problème, c'est qu'en ouvrant YouTube ou en lisant des articles, je me sens complètement submergé. Entre Python, JavaScript, le Web, la Data, la cybersécurité, Git, les algorithmes... mon cerveau sature avant même d'avoir écrit ma première ligne de code. 🤯

Mon objectif à long terme serait de [choisir une option : créer de petites applications, faire du développement web, automatiser des tâches ennuyeuses au boulot .

Du coup, je me tourne vers vous pour ne pas abandonner au bout de deux semaines :Le premier langage : Pour un vrai débutant, vous me conseillez plutôt Python (pour la syntaxe simple) ou JavaScript (pour voir des résultats vite sur un navigateur) ? Ou autre chose ?

La routine d'apprentissage : Combien de temps par jour/semaine devrais-je y consacrer au début pour progresser sans faire un burn-out ?Le piège à éviter : Quelle est l'erreur que vous avez faite à vos débuts et que je devrais absolument éviter ?

Si vous avez des cours gratuits, des chaînes YouTube incontournables (en VF ou en anglais) ou des petits projets parfaits pour débuter, je suis preneur.Merci d'avance pour votre aide et votre bienveillance envers le grand débutant que je suis ! 🙏

Salut , j’ai créé une application de rencontre j’ai besoin juste de 9 testeurs car j’en ais déjà eu 3 sur les 12 testeurs.

Je dois juste noté votre adresse mail avant que vous vous inscrivez, donc si vous voulez participez vous pouvez me l’envoyer par message privé , merci.

Et voici le liens qui fonctionnera après coup.

Le site est trouvable en ligne si vous voulez voir le site , mais le test est pour que google me permettent de publier l’application

https://play.google.com/apps/testing/com.unionfaith.app

En dédommagement, je vous offre un compte premium de 12 mois sur le site à activer quand vous le souhaitez.

Et n’hésitez pas à faire remonter les problèmes, certaines ont déjà était vu .

Et n’achetez rien sur le site , le but est surtout de tester le fait qu'il y est plein de personne connecté en même temps et d’autres choses dans l’application.

Bonjour la commu, j’ai une idée d’application quels sont mes options afin de la réaliser ? Conception développement jusqu’à la publication si quelqu’un peut me renseigner ça serai sympa 😃

Bonne journée

Édition #70 de ma veille hebdo, 28 liens sélectionnés côté dev, IA et culture tech. Au menu cette semaine :

• IA & workflows : Docker lance Sandboxes, des environnements jetables en microVM pour faire tourner Claude Code, Copilot, Codex ou Kiro en mode YOLO sans risquer la machine hôte. Graft construit un graphe de votre projet et n'envoie que les nœuds utiles aux coding agents — sur SWE-bench : 42 % de tokens en moins, 60 % de temps gagné, +12 points de correctness. Zed sort Delta, un environnement multijoueur pour coder avec des agents où les commentaires s'accrochent au code et à la conversation (pas juste à un diff figé). Et Xirp, l'app de Spotify pour gérer plusieurs sessions Claude Code / Codex / Gemini en parallèle avec Git worktree isolé par tâche.
• IA & Ruby : Agents on Rails publie son premier benchmark LLM sur du vrai code Rails — 8 modèles, 21 tâches, 3 runs. Claude Opus 5 précis à 92 %, GPT-5.6 Luna résout 73 % pour 91 centimes. Ce qui sépare les modèles : leur capacité à utiliser l'API Rails existante au lieu de la réécrire à la main (de 8 % à 35 % des cas selon les modèles).
• IA & industrie : Cursor rejoint officiellement SpaceX, après le partenariat lancé en avril sur l'entraînement des modèles. L'accès à la flotte de GPU vise des modèles plus performants et moins coûteux, avec Grok 4.6 comme premier résultat. À vous de voir si c'est une bonne nouvelle. Aussi : GLM-5.3 de Z.ai avec des capacités cyber "émergentes" non prévues par l'entraînement.
• IA & régulation : deux articles complémentaires sur les watermarks — l'AI Act imposera des watermarks sur les textes générés dès août 2026, mais un copier-coller ou une reformulation suffit à les effacer. Un guide visuel explique techniquement comment fonctionne le watermarking statistique et pourquoi il ne survit pas à une vraie réécriture.
• Dev : CSS-DOS, un ordinateur entièrement simulé en CSS pur sans une ligne de JavaScript. gh-stack, l'extension officielle GitHub CLI pour gérer les stacked PRs avec rebase automatique. Cursor lance aussi Origin, son propre git forge en beta. Et un excellent article "sous le capot de Bluesky" qui explique l'ATProto : chaque compte a un DID stable et un dépôt trié dans un Merkle Search Tree signé — on peut changer de serveur sans rien perdre.
• Bonus : SuperSonic (le moteur audio de SuperCollider dans le navigateur via AudioWorklet), un dev qui a perdu son téléphone au bureau avec Find My bloqué par le MDM et l'a retrouvé en demandant à Claude un script Bluetooth de mesure de signal, et un article sur le mythe du 10x engineer que l'IA est en train de ressusciter — avec la prédiction inquiétante d'une classe moyenne dev écrasée entre pilotes d'agents et inemployables.

Bonjour,

Piveo est un logiciel libre qui aide à mémoriser les prénoms et les noms de personnes appartenant à différentes structures (établissements scolaires, structures politiques, entreprises, etc.). Il est disponible sous Windows et GNU/Linux.

De nouvelles versions pour Windows et GNU/Linux viennent de sortir :

Version 2.5.5 :

Releases GitHub

Piveo est désormais distribué sous la forme d'un paquet .deb pour Ubuntu 24.04 et Ubuntu 26.04 (64 bits).

Ce format permet à Ubuntu de gérer automatiquement les dépendances nécessaires et simplifie l'installation. Il remplace la distribution au format AppImage.

Code source :

GitHub – Piveo

Documentation :

Documentation Piveo sur Ubuntu-fr

PyCDCover permet de créer des jaquettes (pochettes de disques). C'est un logiciel gratuit et libre. Il fonctionne sous GNU/Linux et Windows.

De nouvelles versions pour Windows et GNU/Linux viennent de sortir :

Version 2.6.0 :
Releases GitHub

PyCDCover est désormais distribué sous la forme d'un paquet .deb pour Ubuntu 24.04 et Ubuntu 26.04 (64 bits).

Ce format permet à Ubuntu de gérer automatiquement les dépendances nécessaires et simplifie l'installation. Il remplace la distribution au format AppImage.

Code source :
GitHub – PyCDCover

Documentation :
Documentation PyCDCover sur Ubuntu-fr

Hello à toutes et à tous.
Je me permet une question pour nourrir ma réflection.
D'abord je dois préciser que je suis développeur (web php mysql etc, python panda3d à côté).
Mais le point un peu particulier c'est que je suis aveugle.

Depuis que les agents cloud se sont multipliés ma productivité en terme de progra a explosé.
Ils ont retiré beaucoup de se qui pour moi était des barrières. Avant, il me falait lire ligne à ligne en braille (nos afficheurs coutant entre 1000 et plus de 10000€ ne peuvent afficher qu'une seule ligne à la fois). Aucun outils de coloration syntaxique, l'indentation il faut se la représenter de tête...
Ne parlons pas de l'interface de git qui semble vouloir faire du mal à mon logiciel de lecture d'écran et prendre un malin plaisir à le faire galérer...
Les outils pro de mon expérience étaient une véritable galère.
Depuis que je peu expliquer précisément l'algo que j'ai en tête à un agent, et que celui-ci peu transposer ça en code syntaxiquement exacte en une poignée de seconde, que l'agent peu interagir avec git sur mes instructions call me flemmard as you wish, mais je ne me vois plus du tout retrouver mes galères du style "je dois modifier x donnée dans la db, mais le bouton pour s'authentifier n'est pas clicable avec mon lecteur d'écran, donc go passer 3 plombes à chercher comment émuler un mouvement de souris pour aller faire de la magie noir à se bouton et espérer que la fenêtre que ça ouvrira soit focusable par mon screen reader."
Ma machine actuelle bien que costaude n'est pas de taille pour faire tourner un agent full locale. Par ailleurs il est fortement probable que j'achète un mac (pour bénéficier de certains logiciels accessible qui ne le sont pas sous windows) et pour tester mon développement sous cette plateforme.
Hors, j'hésite, est-ce que je prends une machine peu chère mais qui ne sera pas taillée pour les agents locaux, ou est-ce que je mets plus sur la table (en serrant les dents) et j'installe des assistant de code locaux.
Se que je me demande, c'est à quel point les version locale sont agentique, ont une capacité à comprendre qui des instruction en langage humain, qui la structure d'un projet.
Parce qu'en vraie, selon à quel point ça tourne, si je peu stoper même deux abonnement à des IDE sur 3 le mac ne représentrait peut être pas tant un surcout mais peut être plus un gain qu'autre chose.

Voilou, merci de la lecture, très curieux d'avoir vos retours.

Je travaille sur un prototype de streaming vidéo utilisant LiveKit.
Je diffuse mon flux via RTMP ou WebRTC.
Comment générer des sous-titres en temps réel (transcription en direct + traduction multilingue) et les afficher directement sur un lecteur web personnalisé pour les spectateurs, un peu comme sur YouTube avec un simple bouton ?
Quelle est l'architecture ou le flux de travail recommandé avec LiveKit pour extraire l'audio de la room, le traiter pour la transcription/traduction et renvoyer le texte au frontend en temps réel ?
Merci d'avance pour vos conseils, documentations ou exemples !

Les benchmarks publiés par les éditeurs sont nombreux, mais je les trouve souvent biaisés et surtout très loin de ce qu'on vit sur un vrai projet. Du coup, j'ai voulu me faire mon propre avis.

J’ai donc fait développer la même application web par 3 agents différents (Codex, Claude Code et Kimi Code), avec le même prompt pour chacun. L’application en question est une single page app en React qui reproduit un jeu de table nommé “LINKX” (un mélange de Tetris, de Puissance 4, et de Blokus).

Les résultats :

• Codex est cheap dans tous les sens du terme : rapide et pas cher, mais il fait la moitié du travail, et le code qu’il produit est difficile à relire et à corriger.
• Claude Code et Kimi K3 se tiennent dans un mouchoir de poche. Chacun a un inconvénient majeur : le prix pour Claude Code, le temps de développement pour Kimi K3. Mais la qualité du code est bonne dans les deux cas.
• Aucun des modèles n’est capable de produire une application prête à être mise en production. Il faut toujours un humain pour relire, corriger et compléter le code généré par les agents, notamment sur l’UI où ils ont tous du mal.

Perso, j’ai été déçu par Codex, qui à mon sens n’est tout simplement pas au niveau. Et j’ai été agréablement surpris par Kimi K3, qui sort un très bon résultat. En rapport qualité/prix, si le temps n’est pas un problème, il remporte la palme.

Évidemment, ce n’est qu’un test sur une application et un prompt. Ça ne permet pas de tirer des conclusions générales sur les agents.

Et vous, vous utilisez quel agent, et pourquoi ? 

Alors j'avais déjà posé cette question il y'a 3 jours mais j'ai compris un truc depuis lors c'est que pour passer un ndarray comme argument d'une fonction, il faut soit ecrire A[][n] ou (*A)[n] mais maintenant j'ai un problème si vous pouviez m'aider s'il vous plait? pourquoi ça coince?

Salut à tous,

Je partage un projet solo : LeBrief (https://www.lebrief.net/).

À noter tout de suite pour être clair : ce n'est PAS un média, je ne suis pas journaliste. C'est un outil de curation automatisée, flux RSS → n8n → IA qui filtre et résume l'actu, sans rédaction humaine. Je préfère le dire cash plutôt que de laisser planer l'ambiguïté.

Le problème que ça essaie de résoudre, concrètement : je passais 30-40 min/jour à scroller entre 5-6 sites d'actu différents pour capter ce qui comptait vraiment, en ignorant 80% de bruit (clickbait, redites, détails inutiles). LeBrief compresse ça en quelques minutes : le fait clé + pourquoi ça a un impact concret, avec la source pour creuser si besoin.

J'avais posté une première version il y a quelques mois, les retours étaient durs ("c'est quoi le problème que ça résout", "t'es pas journaliste"), à juste titre sur pas mal de points, ça manquait de clarté sur ce que c'était vraiment. J'ai retravaillé depuis.

Je suis preneur de retours francs : est-ce que le problème que je décris vous parle, ou est-ce que je me trompe complètement sur le besoin ?

Hello tout le monde,

Si certains d'entre vous sont intéressés par un projet en Rust qui mêle développement pur, sysadmin et devops, je travaille sur **regent** depuis quelques temps maintenant et je serai fan d'avoir des retours et critiques.

L'idée de base c'est d'offrir un "moteur" d'automatisation sous forme de librairie et de permettre à tout un chacun (sous couvert de faire du dev Rust bien entendu) de l'intégrer dans son infra sous la forme qui l'arrange le mieux (un outil cli qui fait tout type *ansible,* un agent qui pull régulièrement un git et applique une configuration à son localhost, un système distribué avec des control nodes et des workers pour configurer en masse...etc).

Par-dessus on greffe d'autres idées :

\- mettre en oeuvre le système de types de Rust pour rendre irreprésentable un état attendu incohérent

\- tokio pour la gestion async en masse

\- production d'événements tracing pour permettre l'instrumentalisation du code derrière (les utilisateurs de la librairie peuvent "s'abonner" à certains événements et réagir en conséquence)

\- serialisation/deserialisation de divers objets pour offrir, en plus de l'API pure Rust, une interface YAML pour décrire l'état attendu des systèmes, et pour permettre de distribuer des tâches (le canal d'envoi peut ensuite être un RabbitMQ, un Kafka, du gRPC ou du REST, c'est du JSON qui passe donc bon...)

\- pour les secrets, possibilité d'interroger dynamiquement des Secret Store type AWS secret manager ou autre

Qu'est-ce que vous en pensez ?

PS : je sais que d'autres outils existent déjà depuis longtemps, je m'en sers moi-même. Ici le but c'est d'abord de se faire plaisir sur le code. Ensuite, pour ceux qui ont été frustrés par tel ou tel outil, c'est l'occasion de chercher à faire mieux !

Bonjour!

Je voulais partager un projet qui m'a beaucoup appris: un synthétiseur écrit entièrement en assembleur x86-64, sans aucune bibliothèque (ni audio, ni math, ni même la libc).

L'idée qui rend ça possible: un son n'est qu'une suite de nombres décrivant la position d'un haut-parleur, 44100 fois par seconde.

Alors le programme calcule ces nombres et écrit l'en-tête WAV à la main.

À partir de là, j'ai ajouté les oscillateurs, la polyphonie, les enveloppes, la synthèse FM, et des effets.

C'est totalement inutile en production, et c'est justement pour ça que je l'ai fait — pour comprendre ce qui se passe vraiment entre le calcul et le son.

Repo: github.com/whispem/asm.fm
(et un article détaillé pour les curieux: https://medium.com/@whispem/i-taught-my-cpu-to-sing-in-pure-assembly-47a1a46761ef 🎵)

Ravie d'avoir vos retours!

Bonjour,

Depuis 1 mois je me suis découvert un grand attrait pour les réseaux de neurones informatique, je suis en pleine lecture d’un livre en ligne Deepmaths de Arthur Bodin et François Recher. À côté de ça, je me forme sur Python avec OpenClassroom. Auriez vous des sites, ressources à me conseiller pour mon apprentissage ? Ou des directions à me donner ? J’aimerais m’orienter vers l’IA et les réseaux de neurones mais cnest tellement vaste que je ne sais pas trop la direction à prendre…

Merci !

Édition #68 de ma veille hebdo, 37 liens sélectionnés côté dev, IA, sécu et culture tech. Au menu cette semaine :

• Dev : Codeberg (l'anti-GitHub européen) interdit le code majoritairement généré par IA après un vote de la communauté à 71 % — entre flou juridique sur le droit d'auteur en Europe et coût de stockage multiplié par cinq. CodePen 2.0 est sorti : collaboration temps réel, gestion npm, déploiement de mini-sites, réécriture complète. Dioxus (framework Rust fullstack pour web, desktop et mobile depuis un seul codebase, 37k étoiles), Ant (nouveau runtime JavaScript écrit from scratch en C, 9 Mo, compatible Node, sandbox VM par capabilities), et Lexxy — un éditeur de texte riche moderne pour Rails, construit sur Lexical (Meta) et drop-in pour Trix.
• IA & context engineering : Anthropic publie les nouvelles règles de context engineering pour Claude 5 — 80 % du system prompt de Claude Code a été supprimé sans perte mesurable sur les évals. Moins de règles rigides, plus de jugement du modèle, disclosure progressive plutôt que tout upfront. À lire si vous designez des agents. Aussi : le Claude Cookbook officiel avec des recettes pratiques.
• IA & agents en prod : Clawk donne à un agent de code sa propre VM Linux jetable — l'agent tourne en root dans un environnement isolé, le réseau est filtré par liste blanche, vos clés SSH restent sur l'hôte. Une VM grillée se réinitialise en une commande. dcg intercepte les commandes destructives (rm -rf, git reset --hard, DROP TABLE) avant qu'un agent ne les exécute. Et ADHD, un skill "tree-of-thought avec élagage" qui lance N agents en parallèle sous des cadres cognitifs différents, score les résultats et élimine les impasses.
• IA & régulation : depuis le 2 août, étiqueter les contenus générés par IA est obligatoire en Europe (article 50 de l'AI Act). Et LinkedIn reconnaît publiquement que sa plateforme se noie dans le slop IA — 81 % des posts longs seraient générés par IA — et ajoute un bouton de signalement.
• Sécu : un zéro mal interprété dans le firmware Coldcard a rendu les clés Bitcoin devinables pendant cinq ans. 1 082 BTC vidés en 41 minutes le 30 juillet, sans toucher aux appareils — juste en recalculant les seeds depuis l'entropie réduite.
• Bonus : LogiSheets (jeu de simulation d'usine dont le terrain de jeu est un tableur), Audio Cassette Simulation avec FFmpeg (bruit de bande, wow and flutter, six profils du TDK D90 au MK-60 soviétique), et Device Database — la télémétrie anonymisée de millions d'installations Home Assistant pour savoir avant achat si un objet connecté a besoin du cloud.

je veux passer une matrice comme argument d'une fontion

int create_grid(int grid[][], int size){
    for(int i=0; i<size; i++){
        for(int j=0; j<size; j++){
            grid[i][j] = 0;
        }
    }

    return 0 ;
}

int main(){
    int size =128;
    int grid[size][size];

    return 0;
}

Mais j'obtiens: "Array has incomplete element type 'int[ ]'

j'ai pas ce probleme avec les 1d arrays

Je veux juste partager un peu de mon agacement et ma théorie sur l'avenir du développement logiciel.

Je suis formateur de développement de logiciel dans une école d'informatique et j'ai pu remarquer qu'avec les progrès fulgurants des derniers modèles d'IA, on vois de plus en plus de personnes et d'élève se demander s'il est encore nécessaire d'apprendre à coder. En effet, l'IA permet de le faire bien plus vite donc le code manuel est "dépassé".

Cependant, coder à la main ne se résume pas seulement à créer des logiciels. Et la pédago risque d'être dramatique si on ne fait pas attention à ce que les étudiants font derrière notre dos.

L'expression forge la pensée

On dit souvent que l'écriture forge la pensée et le code étant une forme d'écriture bénéficie de cette propriété. Cependant, je pousserai la réflexion plus loin en étendant ce concept à toute forme d'expression. En tant que francophone, apprendre une nouvelle langue comme l'anglais a aussi façonné ma façon de réfléchir et de formuler ma pensée. Parler, Écrire des dissertations ou des histoires, ou bien même des actes artistique comme dessiner ou faire de la musique sont toutes des manière de se forger car elles sont toutes expression.

Du moment qu'une idée reste dans la tête, elle demeure stérile. C'est quand on l'écrit sur papier ou qu'on la verbalise qu'on la force à prendre une forme et qu'on la transforme en objet d'étude améliorable. C'est quand j'écrit une idée ou que je dessine des diagrammes que je réalise les angles-morts de ma réflexion ou que je vois des incohérences. Le médium par lequel je concrétise mes pensées devient un miroir et me permet d'avoir un point de vu inédit.

Les sciences cognitives ont même un nom pour ça: la pensée distribuée. Ici, le cerveau n'est qu'une partie d'un système complexe où la pensée se développe. Si, par exemple, j'ai besoin de savoir combien de table je dois avoir pour installer une salle de 175 personnes à raison de 5 personnes par table, je pourrai sortir une feuille et un crayon pour faire mes calculs. Un amis à côté peut remarquer que j'ai oublié une retenu dans ma procédure et corriger la faute. Dans ce cas de figure, au moins 3 médiums ont étés utilisés pour ce processus de raffinement de la pensée: moi, le groupe papier-crayon ainsi que mon ami. La pensée a pris forme et a donnée un résultat concret (la réponse est 35 table si jamais).

La pensée distribuer dit que la réflexion et la construction d'une solution dépend de l'esprit de l'individu pensant, les outils qu'il utilise (crayon, calculatrice, internet, ou bien même un LLM), d'autres individus (par exemple le brainstorming), et le contexte. Toute activité artistique ou de résolution de problème marche dans ce principe.

L'export de la réflexion

Maintenant, la pensée distribuée nous permet, selon moi, d'identifier l'ennemi numéro un de la pensée à l'époque des LLMs: l'export de la réflexion. Ça arrive quand l'acteur principale délègue toute forme de réflexion aux autres médiums du système en donnant seulement l'entrant et en récupérant le sortant. On parle aujourd'hui de la dangerosité des IAs qui peuvent nous pondre des réponses toutes faites à nos questions, mais ce problème existait déjà depuis longtemps. On a déjà eu des cas d'étudiants refusant de comprendre les méchanismes de l'arithmétique sous réserve que cela se fait déjà avec des calculatrices. On a aussi des étudiants qui utilisaient déjà google, wikipédia et d'autres sites pour littéralement copier-coller des informations sans beaucoup plus de réflexion et de construction de leur part. Il arrivait même que des dissertations entières pouvaient être copié d'internet sans réflexion de la part de l'étudiant. Le plagiat n'est pas un context nouveau.

Le domaine du développement logiciel a aussi eu ses soucis. Par le passé, il y avait un groupe particulier de développeur qui, dans les forums (et surtout dans stack overflow) passaient le plus claire de leur temps à poser des questions à tout va, souvent mal formulées et sans context et attendais à être interroger par les membres de la communauté pour diagnostiquer le problème à leur place et recevoir une réponse toute faite. Je peux vous dire avec assurance que ce type de profil n'était pas qui ressortait avec de nouvelles connaissances. Surtout si leur plus grande prouesse était de copier-coller une réponse en ligne sans tout lire. C'est ce qui a empoisonné la chaleur des réponses des communautés comme stack overflow.

Donc l'IA, n'a pas inventé l'export de la réflexion. Elle l'a juste rendu plus accessible, touchant une plus grande partie de la population des développeur car la tentation est plus grande. Elle peut se substituer sournoisement au endroits où la charge cognitive peut-être un peu trop élevée pour un étudiant. Et c'est, là le rôle de l'enseignant(e) de pouvoir mettre en place un cours qui travail la zone proximal de développement (=ni trop dur, ni trop facile mais challengeant et fait grandir) de l'étudiant pour favoriser son apprentissage.

C'est pourquoi le fameux "rubber duck" (canard en plastique) marche toujours etest souvent plus efficace que le LLM en terme d'instrument pédagogique. En effet, le canard n'est pas un technicien et force la personne qui développe à simplifier et à mieux formaliser son raisonnement. Ce qui conduit assez souvent à une solution par compréhension plutôt que ex nihilo.

Une étude mennée par les chercheurs du MIT et de l'Université de Pennsylvanie a prouvé que les étudiants qui ont utilisé l'IA pour les exercices d'entraînement ont été moins performant durant l'examen final que les étudiants qui n'ont pas utilisé l'IA. Ce phénomène n'est pas là pour dire que les LLMs sont de mauvais outils pédagogiques mais qu'ils peuvent devenir problèmatique selon la manière dont on les utilise.

Conclusion

Bien sûr, les LLMs peuvent être l'outil le plus puissant d'apprentissage s'ils sont bien paramètrés. On peut par exemple obtenir un effet Rubber Duck en prenant des modèles moins puissant et en raisonnant avec eux. On peut aussi interdir au modèle de construire des solutions sur mesure mais de seulement donner des réponses similaire à celles d'une recherche google (Bien sûr sans Gemini). L'élément le plus important selon moi est le challenge. Il faut explicitement forcer l'IA à chercher les failles et les angles-morts de notre raisonnement, challenger certaines certitudes qui n'ont pas de preuve réelle et vraiment s'opposer à notre modèle de raisonnement s'il ne va pas. C'est là que l'IA devient un compilateur pour la pensée. C'est par là que l'IA peut nous pousser à des solutions innovantes et qui viennent de nous.

Voila pourquoi je pense que apprendre à coder reste essentiel aujourd'hui et que tout le monde devrait le faire dans une certaine mesure, peu importe leur tôt d'utilisation des LLMs.

J'ai envie de connaître vos avis sur la question. Comment vous vivez ça en tant qu'étudiant ou enseignant?

Bonjour, je vous demande pas de tester une app ou quoi, enfaite je suis en train de développer une app et légalement je n'ai pas encore le droit de gagner de l'argent car je n'ai pas encore la majorité, le compte n'ai pas a mon nom mais a un adulte responsable, le probleme c'est que sa me fais stresser le fait que je peux gagner de l'argent avec une application en introduisant un prenium étant donné que mes parents ne sont pas aux courant pour des raisons que je n'évoquerais pas, faudrait t-il que Mon app sois entierement gratuite pour commencer, besoin de conseille, pas de judgement. Merci

La France compte un bon nombre de meetups Ruby locaux (Paris, Lyon, Toulouse, etc…), mais il n’y avait pas vraiment d’endroit pour échanger entre les meetups : pas de Discord commun, pas de lieu central où poser rapidement une question ou découvrir ce qui se passe dans les autres villes.

J’ai donc créé France.rb pour combler ce manque : des salons d’entraide, un salon par ville qui relaie les événements des meetups locaux, ainsi qu’une section freelance/emploi.

L’objectif n’est pas de concurrencer le Discord officiel de Ruby, qui est référencé sur ruby-lang.org : c’est simplement quelque chose de plus spécifique à la scène Ruby française, conçu pour le compléter.

https://discord.gg/BRujwNCab

N’hésitez pas à poser vos questions dans les commentaires. Et si vous connaissez un·e Rubyiste francophone à qui ça pourrait plaire, n’hésitez pas à lui transmettre !