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Loopcraft : l'art de combiner les boucles IA
swyx l'appelle loopcraft : l'art d'empiler les boucles plutôt que de s'appuyer sur un agent unique. Les quatre boucles de LangChain, la distinction harnais/loop, la règle monter/descendre et les pièges de l'empilement multi-boucles.
Pourquoi le Prompt Engineering est mort (Vive le Loop Engineering)
Le prompt engineering optimise une exécution unique ; le Loop Engineering optimise un système qui s'améliore à chaque tour. Pourquoi le paradigme bascule, et ce qui survit de l'art du prompt.
Le Compound externalisé : quand la capitalisation devient un bien commun vérifié
À cette seconde, des milliers d'agents résolvent le même bug, chacun de son côté, puis l'oublient : l'« Ephemeral Intelligence Gap ». Quand la capitalisation du SDLC sort des murs, la rareté se déplace — générer est bon marché, vérifier en production ne l'est pas.
GLM-5.2 : le modèle open-weights de Z.ai qui défie les modèles fermés pour agentique coding !
Annoncé mi-juin 2026, GLM-5.2 de Z.ai (ex-Zhipu AI) est un modèle open-weights — MoE, 744 milliards de paramètres, contexte 1M, licence MIT — optimisé pour le codage agentique long-horizon. Specs, benchmarks constructeur, prix, et les réactions d'experts comme Jeremy Howard ou Mat Velloso.
Un SDLC piloté par l'IA : le cycle SFEIR à 11 phases (et pourquoi l'industrie y converge)
Greffer l'IA sur un cycle pensé pour des humains ne donne pas un facteur 10, juste un goulot qui produit ses erreurs dix fois plus vite. Le SDLC augmenté : 11 phases, 3 gates humains, 2 capitalisations, et la convergence des cadres qui le valident.
Le code est devenu gratuit. Décider quoi construire, jamais.
Quand écrire du code devient gratuit, le risque migre vers l'amont : une idée mal cadrée se propage à la vitesse de l'IA. Define et Plan — les deux gates humains où une idée devient un contrat, et où trois explorations deviennent une décision d'architecture.
Compound-1 & Compound-2 : les deux phases où le SDLC piloté par l'IA apprend
Un bug vu deux fois n'est pas un bug, c'est un trou dans le système. Comment le SDLC SFEIR transforme chaque cycle en capital : deux phases de capitalisation — leçons statiques avant livraison, leçons runtime en prod — rechargées au plan suivant. − 30 % d'itérations après 10 cycles.
Convergence 2026 : quand l'ADLC et l'industrie redécouvrent le cycle agentique de SFEIR
Sept billets anonymes publiés en 2026 décrivent, trait pour trait, le cycle agentique que SFEIR pratique. ADLC, Lattice, PROJ-AI, DORA, McKinsey : quand des cadres construits indépendamment dessinent le même SDLC, ce n’est plus une mode, c’est une propriété du problème.
Votre vélocité de dev a triplé. Votre coût total, personne ne sait s'il monte ou descend.
La vélocité de vos équipes a triplé, mais vous enrichissez-vous à chaque feature ? Le bon indicateur n'est pas la vitesse, c'est le TCO. Dette cachée du vibe coding (Low CapEx / High OpEx) contre investissement agentic amortissable. Le vibe coding finit 3 à 10× plus cher par feature.
« Les tests passent » : pourquoi l'IA exécute (et ne se contente pas d'assister)
Un agent qui annonce « les tests passent » ne prouve rien : il déclare. La conviction 1 du SDLC SFEIR — l'IA exécute, elle n'assiste pas — tient à une discipline simple et non négociable : capturer la sortie réelle de chaque étape, sur tout le cycle, jamais le claim de l'agent.
Les limites du SDLC piloté par l'IA : où l'on n'y va pas (encore)
64 % des dirigeants tech veulent déployer des agents, 17 % l'ont fait. L'écart n'est pas un problème de modèle, mais de périmètre. La carte des bons cas — et des trois frontières assumées : l'inédit sans spec, le safety-critical certifiable, les données non gouvernées.
Le jour où un agent a supprimé la base de production — pendant un gel de code
L'IA accélère la génération de code ; le goulot, lui, se déplace en aval — déploiement, ops, retrait. L'incident Replit l'a montré brutalement. Comment gouverner Ship, Ops et Deprecation : rollback écrit à froid, déploiement progressif 5→100 %, observation 7-14 jours, retrait par flag.
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