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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.
« Coding is solved » : pourquoi votre entreprise n'a pas encore le droit d'y croire
Définition, bascule « coding is solved » et garde-fous : ce que l'agentic coding change vraiment en entreprise.
Agentic coding sur de grandes bases de code : le vrai problème n'est pas l'agent, c'est la mémoire
Agentic coding sur de grandes bases de code : le vrai goulot, c'est lire le code existant — donnez le contexte du dépôt à l'agent.
Quand l'agent pousse du code en production à 3h du matin, qui est responsable ?
La sécurité de l'agentic coding se joue dans la revue : signaux d'alarme, vérifiabilité, harnais et identité des agents.
L'agentic coding ne coûte pas cher — jusqu'au jour où la facture atterrit sur le bureau du CFO
Combien coûte vraiment l'agentic coding ? Fin des assistants bon marché, ROI, et passage « de l'adoption à l'allocation ».
Vos développeurs utilisent peut-être l'IA depuis dix-huit mois. Et vos équipes, elles, attendent encore l'approbation du comité.
Par où commencer l'agentic coding en entreprise : le frein est organisationnel, et le goulot d'étranglement, c'est le contexte.
Vibe coding ou agentic coding : vous n'avez pas le droit de confondre
Vibe coding ou agentic coding ? Deux postures, deux usages, et une question : qui garde la propriété du code ?
GLM-5.2
Modèle open-weights de Z.ai (ex-Zhipu AI), architecture MoE sous licence MIT, optimisé pour le codage agentique et le long contexte.
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