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Utilisation de l'IA : Revue de Claude Opus 5 et utilisation du navigateur dans Codex
Utilisation de l'IA dans Codex (5 exemples concrets)
L'usage de l'intelligence artificielle dans le cadre de tests de logiciels a démontré une capacité à surpasser les méthodes humaines traditionnelles. Claire, par exemple, a observé que lorsqu'elle teste son propre flux d'intégration, elle suit instinctivement le chemin le plus direct. En revanche, Codex, l'outil d'IA, a exploré le flux de travail à la fois du point de vue d'une équipe et d'un individu, scrutant les cas limites des champs obligatoires. Cette approche a permis de déceler un bogue critique qui était passé inaperçu pendant des mois.
Les modèles de frontière, lorsqu'ils sont utilisés avec une certaine liberté de réflexion, peuvent offrir des performances supérieures. Claire a initialement fourni une liste de 25 éléments à tester, mais a ensuite simplifié sa demande en demandant simplement à l'IA de "QA le flux d'intégration". Cette simplification a permis au modèle de déterminer la meilleure approche à adopter.
Les tests de persona, une méthode où l'IA simule l'utilisation d'un produit par un utilisateur spécifique, peuvent révéler des frictions que les recherches utilisateur traditionnelles ne détectent pas. L'idée de son mari, EJ, de faire utiliser le produit par l'IA comme un utilisateur particulier a mis en lumière un problème structurel dans le flux de référence entre les threads.
Claire a également constaté qu'elle utilisait initialement beaucoup plus de ressources que nécessaire sur LinkedIn. En adoptant un modèle à effort moyen, elle a pu gérer les messages non lus et rédiger des réponses contextuelles sans nécessiter une connexion API officielle.
Enfin, Codex a permis à Claire de réaliser des tâches complexes comme l'ouverture de ports de pare-feu et la configuration de SSH sur son Mac Mini à distance, ce qui aurait été presque impossible à faire manuellement depuis une chambre d'hôtel.
Modèle et niveau d'effort
Il est crucial d'adapter le modèle et le niveau d'effort à la tâche à accomplir. Par exemple, trier des messages LinkedIn nécessite un type de raisonnement très différent de celui requis pour l'écriture de code de production. Choisir la quantité appropriée de ressources permet d'accélérer ces flux de travail et de réduire les coûts, surtout lorsque l'utilisation du navigateur s'étend sur toute la journée.
Intervention humaine
Dans certaines situations, l'intervention humaine reste nécessaire. Par exemple, lors d'une session de shopping en ligne, Claire a dû intervenir pour compléter un CAPTCHA avant de pouvoir reprendre le contrôle. Cette répartition des tâches, où l'IA gère la navigation et le filtrage tandis que l'humain s'occupe des moments nécessitant une vérification d'identité, s'avère efficace.
De zéro en codage à hacker matériel : Comment Cursor et un Raspberry Pi rendent l'IA amusante
Transition vers le matériel
Maddie Reese est passée d'une absence totale d'expérience en codage à la création de projets matériels fonctionnels tels qu'un pager Twitter et une imprimante de reçus alimentée par l'IA. Elle partage comment l'utilisation de Cursor et d'un Raspberry Pi a facilité la transformation de ses idées en projets concrets.
Points clés
Maddie souligne qu'il n'est pas nécessaire de maîtriser le codage pour réaliser des projets intéressants. Elle compare ses compétences en codage à connaître juste assez d'espagnol pour se débrouiller, ce qui lui permet de lire des parties du code et de repérer des erreurs sans avoir à écrire des fonctions complètes.
Son processus de création suit une séquence simple : elle commence par une idée, procède à une interview, établit une liste de courses, effectue ses achats, puis passe à la construction. Cursor l'aide à définir les exigences techniques avant qu'elle ne dépense de l'argent.
Pour Maddie, l'architecture d'un projet n'a pas besoin d'être élégante. L'IA prend en charge le codage, ce qui lui permet de se concentrer sur le fonctionnement global du projet.
Elle a également développé une API personnelle contenant des informations utiles, comme ses commandes de café et ses restaurants préférés. Cela pourrait permettre à un agent de réserver automatiquement un restaurant lorsqu'elle se trouve à San Francisco.
Maddie préfère travailler dans un environnement de chat Cursor propre plutôt que dans un terminal complet pendant la phase d'idéation, ce qui l'aide à se concentrer sur la planification.
Revue de Claude Opus 5 : Ce modèle est brillant (mais frustrant)
Évaluation du modèle
Claire a testé Claude Opus 5 face à six autres modèles d'IA de premier plan, et il a remporté la première place. Elle explique que bien qu'il produise certains des meilleurs travaux qu'elle ait vus, il reste l'un des modèles les plus frustrants à utiliser.
Points clés
L'industrie de l'IA pourrait entrer dans une phase où de nouveaux modèles apparaissent chaque semaine, avec des scores de référence en constante augmentation. Cependant, Opus 5 se distingue par son comportement parfois timide et sa dépendance à l'approbation humaine, obligeant Claire à lui dire souvent de "juste le faire".
Un problème notable est le "Claude slop", où bien que le modèle produise des écrits destinés aux humains, ceux-ci sont souvent trop longs et chargés de commentaires inutiles.
Malgré ces défauts, Opus 5 a terminé premier dans le benchmark à l'aveugle de Claire, avec un score global de 78, juste devant Claude Sonnet 5 à 77 et GPT-5.6 Sol à 76.
