Vue normale
Zenhub Review (2024): Features, Pricing, Pros and Cons
Plandex – L’assistant qui dev
Plandex est un open-source, qui se pilote directement depuis votre terminal, qui grâce à ses agents intelligents tournant en tâche de fond, est capable de prendre en charge des tâches complexes qui s’étalent sur plusieurs fichiers et nécessitent de nombreuses étapes.
Le principe est simple : vous balancez une tâche à Plandex, et il se charge de la découper en sous-tâches plus digestes qu’il va réaliser une par une jusqu’à ce que le job soit bouclé. C’est encore mieux qu’un stagiaire ^^.
Plandex vous permet d’avancer plus rapidement sur votre backlog, de vous débloquer quand vous séchez sur une techno et de passer moins de temps sur les trucs chiants, tout ça sans risque, puisque les modifications sont d’abord appliquées dans un bac à sable protégé (sandbox) que vous pouvez valider avant de les intégrer à votre projet. Et grâce à son système de gestion de versions, vous pouvez facilement revenir en arrière ou tester différentes approches en parallèle.
Autre point fort de Plandex : la gestion du contexte. Vous pouvez ajouter des fichiers ou des dossiers entiers au contexte de l’IA en un clin d’œil, et ils seront automatiquement mis à jour au fur et à mesure de votre travail. Comme ça, vous êtes sûr que l’IA a toujours accès à l’état le plus récent de votre projet pour un résultat optimal.
Plandex est compatible avec les principaux OS du marché (Mac, Linux, Windows…) et se lance directement depuis un exécutable standalone, sans dépendances. Il suffit de l’installer, de lui refiler votre clé d’API OpenAI, et c’est parti mon kiki !
Mais attention, Plandex ne va pas coder votre projet à votre place du début à la fin. Il faut le voir comme un assistant qui va vous mâcher le boulot et vous faire gagner un temps précieux, mais vous devrez quand même garder un œil sur ce qu’il fait. Les mises à jour de fichiers automatiques peuvent parfois avoir besoin d’un petit coup de polish manuel.
Mais dans l’ensemble, les résultats sont plutôt satisfaisants surtout quand on prend le temps de bien formuler ses instructions et de sélectionner les bons fichiers à mettre dans le contexte. C’est sûr que si vous balancez votre projet en vrac dans sa totalité, l’IA va avoir du mal à s’y retrouver et à produire un code propre mais utilisé intelligemment, ça peut vite devenir votre meilleur pote.
D’ailleurs, les mecs derrière le projet ne manquent pas d’idées pour améliorer leur bébé. Support des modèles open-source, intégration avec d’autres providers d’IA comme Google ou Anthropic, plugins communautaires… Les chantiers en cours ne manquent pas, et c’est tant mieux !
Jetez un œil au repo GitHub du projet, y’a de quoi s’amuser !
Top 7 Coda Alternatives for 2024
Vers une télépathie artificielle ? Des chercheurs décodent la parole interne
Vous avez déjà rêvé de communiquer par la pensée ? Eh bien, accrochez-vous à vos 2 neurones, car la télépathie pourrait bien devenir réalité plus vite que prévu ! En effet, des chercheurs de l’Institut de Technologie de Californie (Caltech) viennent de franchir une étape cruciale en créant un dispositif capable d’e lire et de traduire d’interpréter la petit voix qu’on a l’intérieur de la tête. Et oui, ils ont réussi à décoder les mots qui se baladent dans votre cerveau !
Alors, comment ça marche ? Et bien les scientifiques ont recruté 2 personnes atteintes de lésions de la moelle épinière et leur ont implanté des électrodes dans le gyrus supramarginal (à vos souhaits), une région du cerveau impliquée dans la formation de la parole interne. Pendant 3 jours, les participants ont été entraînés à s’imaginer prononcer une série de six mots (champ de bataille, cow-boy, python, cuillère, natation et téléphone) et 2 termes absurdes (nifzig et bindip), pendant que leur activité cérébrale était enregistrée.
Ensuite, les données ont été intégrées à un modèle informatique qui a essayé de décoder et d’interpréter les signaux cérébraux des participants lorsqu’ils pensaient à ces mots. Et devinez quoi ? Ça a marché ! Le modèle a réussi à prédire la parole interne du premier sujet avec une précision de 79% et celle du deuxième avec une précision de 23%. Bon, ok, ce n’est pas parfait, mais c’est un début prometteur !

b) Les cercles ouverts indiquent les taux d’erreur de mots pour deux modes de parole (vocalisé versus silencieux) et différentes tailles de vocabulaire (50 versus 125 000 mots). Les taux d’erreur de mots ont été agrégés sur 80 essais par jour pour le vocabulaire de 125 000 mots et 50 essais par jour pour le vocabulaire de 50 mots. Les lignes verticales indiquent les intervalles de confiance (IC) à 95 %.
c) Même chose que dans b, mais pour le taux de parole (mots par minute).
d) Un essai d’exemple en boucle fermée démontrant la capacité du RNN à décoder des séquences sensées de phonèmes (représentées en notation ARPABET) sans modèle linguistique. Les phonèmes sont décalés verticalement pour lisibilité, et ‘’ indique le jeton de silence (que le RNN a été entraîné à produire à la fin de tous les mots). La séquence de phonèmes a été générée en prenant les phonèmes à probabilité maximale à chaque étape temporelle. Notez que les erreurs de décodage de phonèmes sont souvent corrigées par le modèle linguistique, qui infère toujours le mot correct. Les phonèmes et mots incorrectement décodés sont indiqués en rouge.
Les chercheurs ont ainsi confirmé que le gyrus supramarginal joue un rôle clé dans la production de la parole interne. Mais il reste encore beaucoup à découvrir sur le fonctionnement de nos cerveaux dans ce domaine. On est encore loin de pouvoir utiliser cette technologie pour permettre à des personnes privées de communication, comme celles atteintes du syndrome d’enfermement, de s’exprimer efficacement. Mais ça ouvre déjà des perspectives médicales et technologiques impressionnantes ! 🚀
Bientôt, on pourra peut-être carrément faire communiquer nos cerveaux à distance grâce à ce genre d’interfaces ! Plus besoin de parler ou d’écrire, il suffira de penser très fort « Hé mec, tu me passes le sel ? » pour que votre ami vous envoie la salière par télépathie. Bon, j’exagère un peu, mais avouez que ça serait quand même super cool !
Et ce n’est qu’un début. Les chercheurs planchent déjà sur des améliorations de leur système. Ils espèrent notamment réussir à distinguer les lettres individuelles de l’alphabet. Une sorte de T9 cérébral pour écrire des SMS par la pensée, vous imaginez ?
Bien sûr, tout cela soulève aussi des questions éthiques sur la vie privée et le contrôle de nos pensées et aç signe probablement l’arrêt de mort prochain de votre couple ^^. Mais en attendant, on ne peut que s’émerveiller devant ces avancées qui nous rapprochent un peu plus de la science-fiction. Qui sait, peut-être qu’un jour, on n’aura même plus besoin de se parler pour se comprendre ?
Si vous voulez en savoir plus sur cette étude fascinante, je vous invite à consulter l’article original publié dans Nature Medicine 📖
Allez, maintenant je vais penser à un truc très fort dans ma tête et vous allez devoir le deviner…
**** gniiiiiii ****
Alors ? Bravo, vous avez trouvé !