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Faire du ML en production, c’est 10% de data science et 90% d’infrastructure. Après avoir déployé plusieurs projets ML en prod, voici les vraies métriques qui comptent : combien ça coûte, quelles équipes tu as besoin, et comment justifier le ROI auprès du board. Le budget ML qui tue Coûts infrastructure réels Sur un projet de recommendation engine (100M de users, 50K RPS), voici les vrais coûts mensuels : Infrastructure Serving (AWS) : ...

Cet article s’inspire des réflexions du livre “En quête d’expérience”, qui explore le marché du développement en 2025 et l’impact de l’IA sur notre métier. “L’IA va remplacer les développeurs !” Cette phrase, je l’entends depuis novembre 2022. Trois ans plus tard, je suis toujours développeur. Et vous aussi probablement. Mais soyons honnêtes : notre métier a changé. Voici comment naviguer cette transformation sans se faire larguer. Le mythe du remplacement Ce qu’on nous a vendu 2022 : "ChatGPT va remplacer les devs" 2023 : "GitHub Copilot fait tout le code" 2025 : "Personne n'aura plus besoin de coder" Réalité : Je viens de passer 4 heures à débugger du code généré par Copilot. L’IA accélère, elle ne remplace pas. ...

Introduction L’année 2024 a marqué un tournant dans l’adoption de l’IA générative par les développeurs. GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, et tant d’autres outils promettent de révolutionner notre façon de coder. Après une année d’utilisation intensive de ces technologies, il est temps de faire le bilan : où sont les vrais gains de productivité, et quels sont les pièges à éviter ? Au-delà de l’effet “waouh” des premières générations de code, j’ai découvert que l’IA générative transformait bien plus profondément ma façon de travailler que je ne l’imaginais. ...