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Porosité PDLC/SDLC : quand la spec devient le prompt
Avec le spec-driven development, l'artefact de conception s'exécute directement par des agents : la frontière entre PDLC et SDLC s'efface. Le mécanisme technique, le cas Airbnb, et la distinction qui protège la production : jetable vs gouverné.
Raw, bronze, silver, gold : produire la connaissance comme on raffine la donnée
Raw en lecture seule, bronze tracé, silver qui fait foi, gold régénéré : le médaillon appliqué aux livrables. On n'édite plus le document, on enrichit la matière et on régénère. La réponse structurelle au workslop, et la chaîne par laquelle SFEIR produit ses propres supports.
SDLC vs PDLC : quelle différence, et pourquoi l'IA change tout
Le SDLC livre du logiciel fiable, le PDLC réussit un produit sur son marché. Définitions rigoureuses, tableau des différences, emboîtement des deux cycles, quatre risques de Cagan : et pourquoi l'IA générative, en comprimant le premier, déplace le goulot d'étranglement vers le second.
La valeur migre vers la discovery : le nouveau goulot est produit
En avril 2026, Marty Cagan tranche : quand le coût du delivery s'effondre, le goulot et l'avantage concurrentiel se déplacent vers la product discovery. Ratio PM/ingénieurs, continuous discovery, piège de la feature factory : ce que ce basculement change pour le CPO et le DSI.
theKB.eu : anatomie d'un site construit pour les humains et pour les agents
347 fiches de veille sur l'IA, 5 langues, 7 500 pages, sans CMS ni base éditée à la main. Trois étages : une base de connaissance en fichiers, un pipeline de publication, un serveur MCP sans IHM. Comment, et surtout pourquoi, c'est construit ainsi.
Gemini Notebook : NotebookLM change de nom et gagne un « cloud computer » qui écrit et exécute du code
Le 16 juillet 2026, Google renomme NotebookLM en Gemini Notebook. Derrière le nom, un vrai changement : chaque notebook reçoit un secure cloud computer qui écrit et exécute du code sur vos sources et produit tableurs et slides. L'outil passe de la lecture à la production. La lecture DSI de SFEIR.
Steps of AI Adoption : les 5 paliers de maturité IA de Boris Cherny, lus côté DSI
Le 16 juillet 2026, Boris Cherny (Head of Claude Code chez Anthropic) publie « Steps of AI Adoption », une échelle de maturité IA en 5 paliers. L'axe : l'ordre de grandeur d'agents qu'un ingénieur pilote, de 1 à 1 000+. La thèse : plus de tokens ne fait pas monter d'un cran. La lecture DSI de SFEIR.
Product ou engineering : la valeur migre vers le jugement
Une vidéo d'Anthropic de 47 secondes sur « un an de Claude Code » demande si le futur est le produit ou l'ingénierie. La réponse tient dans ses 55 commentaires : quand livrer devient bon marché, la compétence rare devient décider quoi livrer, et quoi arrêter.
Inkling de Thinking Machines : le premier frontier open-weights américain signé Mira Murati
Le 15 juillet 2026, Thinking Machines Lab (Mira Murati, ex-CTO d'OpenAI) a publié Inkling, son premier modèle, entraîné de zéro et diffusé en open-weights sous Apache 2.0 : un frontier open-weights américain qui rompt le quasi-monopole chinois. La lecture d'ingénieurs SFEIR.
WAIC 2026 : ce que le discours de Xi Jinping sur la gouvernance de l'IA change pour une DSI
Le 17 juillet 2026, Xi Jinping prononce son premier discours d'ouverture à la WAIC : quatre observations, l'organisation WAICO, une offre au Sud global. Derrière l'événement, une bataille de gouvernance qui concerne directement une DSI européenne. La lecture souveraineté de SFEIR.
Airbus choisit Scaleway pour son « cloud de confiance » : la souveraineté à l'épreuve de l'industrie stratégique
Le 16 juillet 2026, Airbus retient Scaleway comme « cloud de confiance » pour ses données les plus sensibles : conception d'aéronefs, ingénierie, production. Choisi face à neuf concurrents, l'européen prouve que la souveraineté cloud tient l'épreuve de l'industrie stratégique.
La course open-weights chinoise : ce que Kimi K3 dit du nouveau marché des modèles
Kimi K3 n'est pas un événement isolé : c'est un coup dans une partie qui se joue à plusieurs : Moonshot, DeepSeek, Z.ai, Qwen. Des labs chinois qui publient leurs poids, cassent les prix et itèrent tous les deux mois. Ce que cette course « commodity » change pour une DSI.
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