« L'agent hallucine » est un mauvais diagnostic : ça cherche la solution du côté du modèle. Sur un agent qui extrait des données de documents, j'ai vu la garantie se déplacer — de la qualité du modèle vers trois contraintes d'ingénierie. Dont une qui m'a surpris.
Les apps familiales rangent très bien l'information du foyer. Aucune ne change qui y pense. En construisant Noan, j'ai passé plus de temps sur ce déplacement-là que sur toutes les features réunies — et sur la ligne de crête qu'il impose : rendre le travail invisible visible sans tenir un tableau de score.
On dit qu'il faut apprendre 14 étapes pour devenir un agentic AI engineer. Spoiler: les vraies transformations tiennent en 5 patterns architecturaux. Voici comment j'ai compris qu'il ne s'agissait plus de parler au modèle, mais de construire un système qui décide.
Perplexity recule sur MCP en interne, et leurs raisons sont réelles. Mais le token bloat et les permissions faibles, c'est un problème de câblage — pas de protocole. Voici un POC qui expose mes tools une seule fois et n'accorde à chaque agent que sa part.
Ti Boug, mon app iPhone contre la vie chère à La Réunion : les vrais prix des fruits & légumes du jour, leur saison, et un panier composé par IA — à partir des mercuriales officielles de la DAAF. Ce que ça fait, la stack, et où en est le build.
LangChain sort deepagents : les quatre briques que je répète depuis trois mois, nommées et emballées. Je les teste sur un vrai besoin perso — un compagnon de gestion bancaire, mes relevés PDF en local, une vraie UI de chat — et je découvre que le pilier qui compte n'est pas celui que je croyais.
Ni crash, ni log, juste du blanc. Trois causes différentes, un seul symptôme — et le 4e bug qui rendait les trois autres indébogables : mon filet de sécurité était troué.
Je build une app pour La Réunion : le vrai prix des fruits et légumes existe déjà, public, coincé dans des PDF que personne ne lit. Ti Boug les libère — Sak lé bon marché, ousa é kansa. Le build, et pourquoi je challenge l'idée avant d'y croire.
Les 3000 mots d'anglais les plus utiles, classés par fréquence, en cartes mémoire avec révision espacée. Tout tient dans le navigateur, la donnée est l'unique source de vérité, et c'est en ligne sur GitHub Pages. Le récit d'une mini-app pensée pour durer sans rien maintenir.
Trois modèles frontière, 72 matchs de poules, des pronostics figés avant le coup d'envoi, et un classement qui se met à jour tout seul. Un benchmark déguisé en jeu — et un prétexte parfait pour builder vite fait une mini-app sur GitHub Pages.
Astro 6, Tailwind 4 avec @theme, content collections + MDX, bilingue FR/EN, et un setup GEO complet (llms.txt, JSON-LD entity graph, robots avec allow pour les bots IA). Comment et pourquoi j'ai tout refait.
Tu parles 30 secondes. Whisper transcrit, Claude écrit ton journal, te donne un score mental et tague tes émotions. Voici comment c'est conçu et pourquoi je l'ai fait.