Thème
Agentic Coding
151 contenus de SFEIR portent ce thème : 86 articles, 1 événement, 1 cas client et 63 fiches de la base de connaissances.
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Contenus 73 à 84 sur 151
- Article
Claude Opus 5 : l'intelligence quasi-frontier au prix du modèle par défaut
Claude Opus 5, lancé le 24 juillet 2026, « s'approche de l'intelligence frontier de Fable 5 à moitié prix », au tarif inchangé d'Opus 4.8. Et pour une DSI européenne, un détail pèse plus qu'un benchmark : Opus 5 préserve le Zero Data Retention que Fable 5 casse. - Article
Steps of AI Adoption : les 5 paliers de maturité IA de Boris Cherny, lus côté DSI
Le 16 juillet 2026, Boris Cherny (Head of Claude Code chez Anthropic) publie « Steps of AI Adoption », une échelle de maturité IA en 5 paliers. L'axe : l'ordre de grandeur d'agents qu'un ingénieur pilote, de 1 à 1 000+. La thèse : plus de tokens ne fait pas monter d'un cran. La lecture DSI de SFEIR. - Article
Le modèle C4 à l'ère de l'IA : qui tient la carte du code généré ?
Quand les agents écrivent le code plus vite que les humains ne le lisent, le modèle C4 de Simon Brown change de statut : de documentation d'architecture, il devient l'instrument de contrôle visuel du SDLC, pour comparer l'intention et ce que l'IA a construit. - Article
Claude Sonnet 5 : le modèle le plus agentique d'Anthropic, et pourquoi il divise
Sorti le 30 juin 2026, Claude Sonnet 5 est le modèle le plus agentique d'Anthropic : bonds nets en codage et tool use face à Sonnet 4.6, mais un accueil très polarisé. Benchmarks, prix, retours d'usage, et notre lecture : un instrument spécialisé, pas universel. - Article
Ornith-1.0 : quand le modèle apprend son propre harnais
Un même modèle open-source, deux verdicts opposés selon le harnais. Ce qu'Ornith-1.0 et son entraînement self-scaffolding prouvent pour une DSI. - Article
LLM à diffusion : et si l'IA devenait meilleure en relecture qu'en rédaction ?
En juin 2026, Google DeepMind publie DiffusionGemma, un LLM ouvert qui ne génère plus le texte mot à mot mais le raffine par passes successives. Sa promesse vise moins l'écriture que la correction : réviser, combler et refactorer du code existant. - Article
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. - Article
« 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. - Article
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. - Article
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. - Article
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 ». - Article
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.
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