Projets

L'IA écrit. Toi, tu décides. Un guide en 11 chapitres pour les développeurs qui veulent travailler avec les agents sans leur céder la responsabilité du code livré. Pas un manuel pour construire de l'IA — un manuel pour coder avec.

La thèse : le métier glisse vers l'architecture et la revue, mais l'accélération de la production ne dilue jamais la responsabilité sur ce qui part en production.

• Des fondations aux pratiques d'équipe : mindset, comprendre les LLMs, prompt engineering, méthodologie, context engineering, Claude Code, outils et écosystème, IA en équipe, sécurité et éthique, labs pratiques, glossaire.
• Des modèles prêts à l'emploi plutôt que des principes en l'air : starter AGENTS.md, configuration Claude Code, commandes personnalisées (audit sécurité, génération de tests, notes de version), hooks (scan de secrets avant écriture, injection du contexte Git, journal d'audit de session), configuration MCP.
• Écrit pour trois publics : développeurs seniors au-delà de l'usage passif, tech leads qui doivent cadrer l'adoption dans leur équipe, architectes et CTO face à la sécurité, aux coûts et à la gouvernance.

La plupart des candidatures n'échouent pas sur le fond, mais sur la forme. Qaribu attaque ce problème : analyse complète du CV, score ATS, recommandations section par section, matching avec les offres d'emploi, génération de lettres de motivation et préparation aux entretiens — le tout propulsé par l'IA.

Un outil objectif et transparent pour découvrir quels candidats correspondent le mieux à ses convictions. Le citoyen répond à un questionnaire, l'IA analyse ses réponses et les compare aux positions réelles des candidats — programmes électoraux, votes parlementaires, déclarations publiques.

• Analyse sémantique des discours et des programmes (NLP, embeddings vectoriels).
• Algorithme de correspondance entre opinions et positions politiques.
• Chiffrement de bout en bout, anonymisation des données, code ouvert.

L'objectif n'est pas d'influencer un vote, mais de donner accès à une information comparable et vérifiable.

Après avoir exploré la prédiction d'événements football par régression et réseaux de neurones, j'ai entrepris de construire un jeu où les décisions des joueurs sont pilotées par du Q-learning. Série d'articles documentant chaque étape, du plus basique au jeu complet.