Cet épisode de "Echanj sur l'IA" explore les thèmes principaux et les concepts les plus importants relatifs à l'utilisation de l'intelligence artificielle, notamment Deepseek R1 V2 et DeepSite V2, pour le développement d'applications et la création de sites web. Il met en lumière l'accessibilité accrue de la programmation grâce à l'IA, les méthodologies d'utilisation efficaces, les avantages commerciaux et les pièges à éviter.
1. L'IA comme Assistant de Codage Personnel : Accessibilité et Fondations Nécessaires
L'émergence de modèles d'IA sophistiqués comme Deepseek R1 V2 rend le codage d'applications "plus accessible que jamais, même sans expérience préalable." L'IA peut agir comme un "assistant de codage personnel," mais une compréhension de base et une stratégie de gestion du code généré sont cruciales.
1.1. Fondations Essentielles
Même avec l'IA, certaines bases sont indispensables pour guider l'outil efficacement et comprendre son fonctionnement :
• Concepts de Programmation (2-3 semaines) : Comprendre les variables, fonctions, structures de contrôle (if/else, boucles). Python est recommandé car c'est "le langage le plus utilisé en IA, facile à apprendre, et Deepseek R1 V2 le comprendra parfaitement."
• Concepts de Base de l'IA (1-2 semaines) : Avoir une idée du Machine Learning, du Deep Learning et du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM) qui "prédisent le mot suivant."
• Prompt Engineering (Crucial) : Apprendre à "formuler des requêtes claires, précises, et à donner du contexte à l'IA" est fondamental pour interagir efficacement.
• Environnement de Développement (Quelques jours) : Installer Python, utiliser un IDE comme VS Code, et maîtriser les bases de Git et GitHub pour "sauvegarder votre code, suivre les modifications, et collaborer."
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1.2. Deepseek R1 V2 en Action
Une fois les bases acquises, Deepseek R1 V2 peut être mis au travail. Il est conseillé de "commencer Petit" avec des projets simples (liste de tâches, convertisseur) et de :
• Décrire les besoins en détail : Par exemple, "Je veux une application web en Python avec Flask qui a une page d'accueil. Sur cette page, il y aura un formulaire pour ajouter des tâches à une liste. La liste des tâches doit s'afficher en dessous."
• Spécifier les technologies : "Utilise Flask pour le backend et HTML/CSS/JavaScript pour le frontend."
• Demander du code pas à pas et des explications pour chaque partie du code généré.
• Affiner les prompts et itérer : Si le code est insatisfaisant, fournir le code existant et le message d'erreur, puis demander des corrections ou des alternatives.
• Apprendre par l'exemple et la modification : Le rôle de l'utilisateur est de "lire, d'essayer de le comprendre, et de le modifier" le code généré.
2. DeepSite V2 : La Révolution de la Création de Sites Web en Langage Naturel
DeepSite V2, un outil basé sur "la meilleure IA open source aujourd'hui d'IPS1," transforme radicalement la création de sites web. Il permet de "créer n'importe quel site web en langage naturel français comme si vous discutiez avec un ami," qu'il s'agisse de sites e-commerce, portfolios, vitrines ou même de jeux vidéo.
2.1. Avantages et Fonctionnement
• Rapidité Inégalée : Création d'un site "professionnel fonctionnel et qui est prêt à vendre" en "60 secondes" avec une simple phrase.
• Coût Zéro : L'outil est "100 % gratuit" car "c'est open source," le code est public et hébergé sur Hugging Face. Cela permet d'économiser "des milliers d'euros" par rapport aux abonnements mensuels (Wix, WordPress, Shopify) ou aux coûts de développeurs.
• Interface Intuitive (Chat and Edit) : "Vous lui parlez normalement, pas de code, pas de terme technique." L'IA comprend et modifie des parties spécifiques du site grâce au "deep patching," qui permet de "changer un mot" sans "réécrire tout le document."
• Qualité Professionnelle : Le code généré est "propre, moderne, il utilise les derniers standards" (HTML5, CSS avec Tailwind, JavaScript Vanilla), est "responsif par défaut" et est même utilisé par des "développeurs professionnels (...) pour prototyper rapidement leur site."
2.2. Le Piège de la Simplicité et l'Importance du Prompt Engineering
Malgré sa puissance, il est "un piège" de croire que l'outil est "magique au point de ne nécessiter aucun effort." La "différence entre un site basique et un site pro avec site V2 c'est la qualité de vos instructions le prompt engineering."
• Prompt Nul : "Fais-moi un site pour vendre des chaussures" donnera un "site générique."
• Prompt Pro : "Créer un site e-commerce moderne pour une boutique de Sneakers Limited Edition utilise un design sombre avec des accents néon bleus inclu une hérose section avec un carousel des dernières sorties une grille de produits avec un effet de survolt par marque la taille le prix un panier avec un calcul automatique des frais de port une section drops à venir avec un compte à rebour un footers avec une inscription à la newsletter un lien sur les réseaux sociaux et cetera."
• Plus de Précision = Plus de Qualité : "Lia elle adore les détails plus vous êtes précis plus le résultat est pro c'est votre super pouvoir secret."
2.3. Potentiel Commercial de DeepSite V2
La maîtrise de DeepSite V2 ouvre des opportunités commerciales significatives :
• Service Local Express : Proposer des sites rapides (200-500€) aux petits commerces qui n'ont pas de site ou un site obsolète.
• Agence Web Nouvelle Génération : Facturer moins (ex: 1500€) et livrer plus vite (1-2 jours) que les agences traditionnelles, écrasant la concurrence.
• Prototypage Rapide pour Start-ups : Créer des landing pages ou des démos pour valider des concepts auprès d'investisseurs, avec des livraisons en quelques heures.
3. Gestion et Évolution du Code Généré par l'IA
Le code généré par l'IA est un point de départ. La capacité à le gérer et à le faire évoluer est essentielle.
3.1. Bonnes Pratiques de Développement
• Organisation du Projet : "Structure claire" avec des dossiers logiques (templates/, static/, app.py). L'IA peut aider à suggérer une structure.
• Commentaires : Demander à l'IA de commenter le code, et ajouter ses propres commentaires pour les parties complexes.
• Contrôle de Version (Git et GitHub) : "Indispensable" pour l'historique des modifications, la collaboration via des "branches" (pour de nouvelles fonctionnalités ou corrections) et les "backups" sur GitHub.
• Refactorisation et Amélioration : Le code de l'IA n'est pas toujours optimal. Demander à l'IA de "refactoriser" pour améliorer la lisibilité ou la modularité, et apprendre les principes du "clean code."
• Documentation : Demander à l'IA de générer des "docstrings" et créer un fichier README.md pour le dépôt GitHub.
3.2. Débogage et Correction des Bugs
Les bugs sont inévitables. La gestion efficace implique :
• Reproduction du Bug : Identifier les étapes pour reproduire le problème.
• Utilisation de l'IA pour le Débogage : Fournir le "message d'erreur complet," le "code pertinent," les "étapes pour reproduire le bug," et demander des explications et des solutions de test.
• Approche sans Impact Client :
• Environnement local : Toujours développer et corriger localement.
• Branches Git : Créer une branche spécifique (bugfix/nom-du-bug).
• Tests : Effectuer des tests manuels et, à terme, apprendre les "tests automatisés" (unitaires, d'intégration) que l'IA peut aider à écrire.
• Déploiement progressif : Pour les applications en production, déployer d'abord sur un environnement de "staging" avant la production.
• Monitoring : Mettre en place des outils de monitoring pour détecter les problèmes rapidement.
4. Les Modèles Deepseek R1 et R1 V2 pour le Vibe Coding et au-delà
Deepseek R1 V2 est une évolution de Deepseek R1, offrant des capacités de codage améliorées. Il est testé pour diverses tâches de codage, y compris la création de simulations 3D et de landing pages.
4.1. Caractéristiques Techniques et Coût
• Deepseek R1 V2 est un "modèle de 671 milliards de paramètres" avec "37 milliards actifs dans un passage d'inférence," entièrement "open source."
• Il offre un "contexte de 163 000" tokens, ce qui est suffisant pour des codes HTML/JavaScript basiques mais "pas suffisant" pour des projets avec "des milliers de lignes de code."
• Coût : Une version payante (0.50$ / million tokens d'entrée, 2.18$ / million tokens de sortie) est disponible, "2.5 fois plus chère" que Deepseek V3, mais "comparativement meilleure en termes de réflexion, de raisonnement global et, bien sûr, pour les tâches de codage." Une version "gratuite" est également disponible (0$ pour l'entrée et la sortie).
• Performances : Deepseek R1 V2 "bat presque tous ces différents modèles dans tous ces différents benchmarks," y compris Gemini 2.5 Pro.
4.2. Intégration et Limitations
• Deepseek R1 V2 peut être utilisé via API (OpenRouter) dans des éditeurs de code comme Cline ou Root Code.
• Limitation Majeure : Le modèle "ne supporte pas les images," ce qui est un "gros inconvénient" pour le "vibe coding" où les images aident à "expliquer le scénario de meilleure façon." Il ne supporte pas non plus l'utilisation du navigateur ni la mise en cache des invites.
4.3. Au-delà du "Vibe Coding" : Le "Vibe Architecting"
Le "vibe coding," où l'agent IA fait tout, peut produire des résultats impressionnants mais atteint "un mur où la qualité de tout commencera à s'effriter." Une meilleure approche est le "vibe architecting," un processus en six étapes pour un "workflow produit complet et obtenir de meilleurs résultats" :
• Idée Produit (Créativité Humaine) : "Pensez à une idée de produit," écrivez tout ce que vous voulez. La "créativité n'est pas quelque chose que les grands modèles linguistiques peuvent faire."
• Plan Produit (Deep Research) : Utiliser des outils comme Deep Research (sur OpenAI, Gemini, Grok) pour explorer Internet et créer un plan produit détaillé, remplissant les lacunes de votre créativité.
• Découpage en Tickets (Modèle de Réflexion) : Demander à un "modèle de réflexion" (Deepseek R1, OpenAI1, Gemini 2.5) de découper le plan produit en "tickets" organisés par "epics."
• Raffinement Technique (Deep Research) : Reprendre chaque ticket et utiliser Deep Research à nouveau, en fournissant tous les documents précédents, pour raffiner les aspects techniques, chercher des informations spécifiques et des détails de mise en œuvre.
• Vibe Coding (Implémentation) : Une fois toutes les informations collectées, utiliser un agent comme Cursor pour implémenter un ticket à la fois.
• Tests et Commit : Écrire des tests, réviser le code, et surtout "ne pas aller trop loin" : "commitez-le sur GitHub, sauvegardez votre code," et répétez le processus pour le ticket suivant.
Cette approche, bien que "un peu plus lente," permet d'obtenir un "logiciel de meilleure qualité."
5. L'Apprentissage Continu et l'Avenir
Le monde de l'IA et de la programmation est en constante évolution.
• Rester à Jour : Suivre les nouveaux modèles d'IA et comprendre leurs capacités.
• Apprendre de Nouveaux Concepts : Explorer des concepts avancés (bases de données, APIs, frameworks web, déploiement cloud).
• Participer à la Communauté : Rejoindre des forums et groupes pour obtenir de l'aide et partager des connaissances.
• Construire, Construire, Construire : "La meilleure façon d'apprendre est de construire des projets."
Selon un contact du milieu de la tech, "dans 2 ans ne pas savoir utiliser ces outils sera comme ne pas savoir utiliser Google aujourd'hui." Maîtriser l'IA permet de gagner "la ressource la plus précieuse que nous avons tous : le temps."
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