Meier Link

J'ai posé la questions sur le café Viennois, et les avis sont plus mitigés : le code reste important, mais l'approche plus philosophique et systémique est également importante. J'ai posé aussi la question à plusieurs IA, et la réponse est carrément dans la pondération : +/-60% code, notions plus méta +/-30% et un peu de philo pour compléter 😅 Je suis en train de retravailler mon plan, et je me rends compte que même si j'accorde de la place à des sujets moins « cambouis » je suis obligé d'y revenir, ne serait-ce que parce que je m'adresse à des profils plus débutants (e.g. vibecoders qui débutent) et que c'est tout de suite plus clair avec des exemples concrets 🤔

Encore un métier qui parle de menace au lieu d'opportunité. C'est une menace pour les gens qui ne s'adaptent pas, une opportunité pour ceux qui font évoluer leur façon de travailler. Et pour les juniors, me direz vous ? J'ai déjà vu plusieurs témoignages : se lancer en indépendant ou presta avec l'IA. L'expérimentation est et sera toujours le moyen le plus efficace pour apprendre. 📝 9ece0414…

J'ai une question pour la communauté #nostrfr Actuellement, je retravaille une formation Linux et Bash que j'avais conçue il y a deux ans. À l'époque, je constatais que beaucoup de développeurs se concentraient uniquement sur leur langage, déléguant tout le reste — CI, environnement, outils — au détriment de leur autonomie. Ma conviction était (et reste) qu’un bon professionnel doit comprendre son environnement, savoir agir dessus, et élargir sa culture technique pour mieux appréhender ses propres problèmes. La formation était donc très concrète : bases de Linux, Bash, commandes utiles, scripting, limites, et utilisation dans la CI. Mais l’arrivée de l’IA change la donne : une grande partie de ces tâches peut désormais être automatisée, parfois entièrement. L’enjeu devient alors moins de « faire » que de comprendre : savoir formuler clairement une demande, analyser la réponse de l’IA, et garder la capacité de tester, juger et valider ce qu’elle produit. D’où ma question : comment faire évoluer la formation ? - La maintenir pratico-pratique, même si nous coderons de moins en moins à la main ? - Ajouter une dimension plus méta : pourquoi comprendre ce qui se passe sous le capot reste essentiel ? - Ou adopter une approche plus philosophique et systémique autour de Linux et de son modèle ? À l’ère de l’IA, quelles sont selon vous les connaissances vraiment importantes à maîtriser ?