Les Cast Codeurs Podcast

Les feature flags peuvent transformer une simple livraison en cauchemar combinatoire, tandis que la haute disponibilité ne suffit pas à garantir la résilience. Au menu aussi : Quarkus 4, Hibernate ORM 8, Spring AI et la fin des mises à jour gratuites d’Oracle JDK 21. L’intelligence artificielle s’emballe entre decision models, modèles multimodaux et guerre des prix, sur fond d’attaques visant les mainteneurs Rust.

Java se réinvente avec les types algébriques, JDK 27 et une API JSON minimaliste, tandis que Kotlin, GraalVM, Quarkus et Micronaut accélèrent. Les agents IA s’affrontent, MCP devient stateless et les workflows gagnent en sophistication. Entre modèles plus économes, cloud fragilisé par les pannes et défis de souveraineté, les outils de développement changent de dimension.

Bun quitte Zig pour Rust en 11 jours à coups de Claude Code, pour 165 000$ payés par Anthropic : la réaction du créateur de Zig ne se fait pas attendre. TypeScript 7 débarque, réécrit en Go, 8 à 12x plus rapide. Entre les deux, Vidocq réimplémente Jakarta EE en souverain, le COBOL met un uppercut aux microservices, et un CTO demande à son équipe combien de temps il lui faudrait pour revenir à sa vélocité antérieure sans Claude Code. De quoi réfléchir avant le prochain rewrite. Enregistré le 17 juillet 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-342.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Est-ce qu'on peut aussi utiliser des double, des longs, ou autre pour gérer les montants monétaires en Java ? https://blog.frankel.ch/bigdecimal-vs-double/ double (IEEE 754) Usage : Calculs scientifiques, métriques, statistiques. Avantages : Très performant (matériel), idéal pour l'approximatif. Risques : Erreurs d'accumulation, égalité (==) trompeuse, NaN / -0.0. Bonnes pratiques : Utiliser une tolérance (epsilon ou ULP) pour comparer ; utiliser des algorithmes de sommation compensée (Kahan/Neumaier) pour la précision. BigDecimal Usage : Finance, comptabilité, fiscalité (précision décimale stricte). Avantages : Contrôle total des arrondis et de l'échelle. Risques : Lent (allocations), immutabilité (risque de mauvaise réaffectation), confusion equals() vs compareTo(). Bonnes pratiques : Initialiser via String ou valueOf() ; utiliser compareTo pour l'égalité. Point fixe (long) Usage : Trading, systèmes haute performance, paiements. Avantages : Très rapide, déterministe, zéro allocation. Risques : Gestion manuelle de l'échelle et des débordements (Math.addExact). Points de vigilance en production Sérialisation (JSON) : Préférer les String pour BigDecimal pour éviter la perte d'échelle. Atomicité : double n'est pas atomique ; utiliser volatile ou DoubleAdder (pour les compteurs). Tests : Toujours définir un delta ou Offset pour les tests de flottants. Bibliothèques recommandées Moneta (JSR 354) : Standard bancaire complet. decimal4j : Optimisé pour le point fixe haute performance. Apache Commons Numbers : Outils robustes pour la précision et les sommations. Typescript 7 est de sortie devblogs.microsoft.com/typescript/announcing-typescript-7-0 Performance majeure : Portage natif en Go offrant des gains de vitesse de 8x à 12x et une consommation mémoire réduite. Architecture optimisée : Utilisation du multithreading (mémoire partagée) et parallélisation native (analyse, vérification de types,émission). Nouvelles options de contrôle : Introduction des flags –checkers, –builders (parallélisation) et –singleThreaded (mode mono-cœur). Nouvel observateur de fichiers : Passage à une solution basée sur @parcel/watcher pour une meilleure réactivité et stabilité du mode –watch. Compatibilité et transition : Compatible avec les bases de code TypeScript 6.0. Utilisation du package @typescript/typescript6 recommandée pour maintenir des outils dépendants de l'ancienne API. Changements de configuration : Durcissement des défauts (ex: strict activé par défaut) et suppression de nombreuses options obsolètes (target: es5, baseUrl, etc.). Amélioration de l'expérience éditeur : Serveur de langage (LSP) plus stable avec une réduction de 80 % des erreurs et 60 % des crashs. Limitations actuelles : Support incomplet pour les frameworks utilisant des plugins de langage (Vue, Svelte, Astro, Angular) en attendant une API stable. "Java, the documentary" est sur YouTube, retraçant l'histoire du langage youtube.com/watch?v=… La vidéo n'était pas encore disponible à l'heure de l'enregistrement. Sortie officielle le 17 juillet. Avec des interviews de James Gosling, Brian Goetz, Venkat Subramaniam, et bien d'autres. Librairies What's New in 8.0 - Hibernate docs.hibernate.org/orm/8.0/whats-new L'intégration de Jakarta Persistence 4.0 apporte des nouveautés majeures comme EntityAgent (qui standardise la StatelessSession), les mappings de result set en SQL natif, et de nouvelles options de configuration de session et de requêtes (Session Creation Options, Query Options). Le support de Jakarta Data 1.1 est ajouté pour les Hibernate Data Repositories, incluant l'intégration avec les requêtes statiques JPA4, les projections @Select, et les repositories asynchrones via Jakarta Concurrency ou Hibernate Reactive. L'introduction du Graph-based Flushing remplace l'ancienne approche basée sur des heuristiques par un modèle de dépendances utilisant les contraintes relationnelles, afin d'améliorer la fiabilité des tris, la gestion des batchs et les performances globales (bien que l'ancienne méthode reste temporairement disponible). L'API ProcedureCall a été améliorée pour faciliter le casting des résultats (asResultSetOutput) et permettre la déclaration paresseuse (lazy) du mapping des ResultSet. Hibernate supporte désormais la sécurité au niveau de la ligne (Row-Level Security) de manière native pour les bases de données compatibles (PostgreSQL, Db2, SQL Server, CockroachDB) afin de gérer la visibilité en contexte multi-tenant. Une nouvelle méthode getReference() permet dorénavant de récupérer la référence d'une entité directement à partir de son natural id. Le mode Safe Mode Validator (hibernate.query.safe_mode_enabled=true) fait son apparition pour bloquer les opérations risquées comme sql(), function() ou column() dans les requêtes HQL et Criteria, ce qui est particulièrement utile pour les applications exposées aux LLMs. La gestion des associations bidirectionnelles lors de la phase de flush peut maintenant être prise en charge automatiquement par Hibernate (hibernate.bidirectionality_management=true), synchronisant la référence côté inverse de l'association. Le Subselect Fetching est considérablement amélioré, supportant dorénavant les associations "to-one" pour le bulk select fetching (au lieu de se limiter aux collections) et devenant une option de premier ordre via FetchMethod.BY_SUBQUERY. Un des papas de Cucumber et Gherkin lance Var, une alternative pour le test et le BDD var.oselvar.com Lancement de Vár : Nouvel outil de test créé pour pallier les défauts de Cucumber. Limites de Cucumber : Syntaxe Gherkin trop rigide, intégration difficile avec les exécuteurs de tests et support éditeur limité. Usage avec l'IA : Conçu spécifiquement pour vérifier que les agents IA respectent les intentions et spécifications de l'utilisateur. Fonctionnement : Utilisation du Markdown plutôt que du Gherkin ; sert à la fois de guide et d'outil de vérification. Développement assisté : Code et documentation générés en grande partie par Claude sous supervision humaine. Appel aux retours : Projet ouvert aux tests et aux critiques de la communauté. Web Une nouvelle méthode HTTP : QUERY https://kreya.app/blog/new-http-query-method-explained/ Méthode HTTP QUERY (RFC 10008) pour les recherches complexes. Problème : GET (limité par l'URL) vs POST (sémantique inadaptée). Avantages : Permet un corps de requête, sûr, idempotent et cacheable. Limites : Support infrastructurel faible, non partageable par lien, cache complexe. Usage : À réserver aux requêtes complexes si l'environnement le permet. Comment je fais du design en tant que dev backend eventuallycoding.com/p/comment-je-fais-du-design-en-tant-que-dev-backend Hugo Lassiège retrace l'évolution de son workflow de création d'interfaces en tant que développeur backend, depuis ses débuts avec Bootstrap jusqu'à l'ère de l'intelligence artificielle. L'article explique comment la structuration des éléments visuels a progressé grâce à l'Atomic Design, l'émergence des design systems et l'adoption des design tokens via un framework comme Tailwind. L'auteur détaille son processus actuel qui s'appuie fortement sur Claude Design pour générer et itérer sur des maquettes à partir d'un brief, d'un screenshot ou d'un design system de référence. Il aborde également le risque de slopification et de standardisation extrême apporté par ces outils, rappelant que si l'IA simplifie la technique, il reste crucial d'injecter de l'identité et de l'originalité pour éviter un web trop aseptisé. Data et Intelligence Artificielle De l'utilisation de SKILL.md et de "loop engineering" pour augmenter sa productivité glaforge.dev/posts/…/of-skills-and-loops-with-ai-assistance Les skills permettent d'encoder une procédure de manière répétable et automatisable Le loop engineering enlève l'humain de la boucle afin que l'agent atteigne un objectif donné de façon plus autonome Pour écrire des Codelabs (sorte de tutoriel guidé pas à pas) Guillaume a transformé une séance de création de codelab avec son agent préféré (Antigravity) en skill réutilisable pour l'écriture de ses prochains codelabs Il a également utilisé l'approche de "loop engineering" à la mode en ce moment pour que son agent IA compile, exécute, teste les instructions et le code de son codelab, pour qu'il soit complètement fonctionnel Gain estimé : passer de 2 jours de travail à moins de 2 heures ! Redeploying Claude Fable 5 anthropic.com/news/redeploying-fable-5 Anthropic a annoncé le rétablissement de l'accès à ses modèles Claude Fable 5 et Mythos 5, qui avaient été suspendus suite à des restrictions d'exportation imposées par le gouvernement américain le 12 juin 2026. Cette suspension faisait suite à un rapport d'Amazon démontrant une méthode pour contourner les garde-fous de Fable 5, lui permettant d'identifier et d'exploiter une vulnérabilité logicielle (un jailbreak). Pour y remédier, Anthropic a renforcé ses mécanismes de sécurité en déployant un nouveau classifieur capable de bloquer cette technique spécifique dans plus de 99 % des cas, acceptant en contrepartie une augmentation des faux positifs sur des requêtes bénignes. Face à l'absence de consensus sur l'évaluation des jailbreaks, Anthropic s'associe à Amazon, Microsoft, Google et d'autres partenaires pour développer un standard industriel évaluant la sévérité de ces failles selon quatre critères : gain de capacité, étendue du gain, facilité d'arsenalisation et découvrabilité. L'entreprise s'engage également à approfondir sa collaboration avec le gouvernement américain, notamment via des évaluations pré-déploiement, un partage rapide d'informations sur les failles, et des ressources dédiées à la recherche conjointe sur la sécurité de l'IA. Outillage La réécriture de Bun en Rust et la réaction du créateur de Zig bun.com/blog/bun-in-rust et andrewkelley.me/post/my-thoughts-bun-rust-rewrite.html Bun, le runtime JavaScript et TypeScript écrit à l'origine en Zig, a été entièrement réécrit en Rust pour des raisons de stabilité et de gestion de la mémoire. Cette migration massive d'un demi-million de lignes de code a été bouclée en seulement 11 jours grâce à l'utilisation intensive de Claude Code fonctionnant en parallèle, pour un coût d'API estimé à 165 000 dollars financé par Anthropic. Andrew Kelley, le créateur de Zig, a réagi publiquement en qualifiant l'ancienne base de code de Bun de "slop" remplie de hacks et de fuites mémoire accumulées par une course aux fonctionnalités. Kelley exprime son soulagement face à ce départ, expliquant que les plantages incessants de Bun devenaient un passif réputationnel toxique pour le langage Zig et sa fondation. Le rachat de Bun par Anthropic fin 2025 avait déjà mis fin aux donations financières de Bun envers la Zig Software Foundation, facilitant cette séparation. La nouvelle version Rust de Bun passe désormais la quasi-totalité des tests, réduit la taille du binaire et est déjà déployée de manière transparente en production dans Claude Code. Nouveautés de Git 2.55 github.blog/open-source/git/highlights-from-git-2-55 Support natif de FSMonitor sous Linux via inotify pour accélérer les commandes comme git status sur les grands dépôts Intégration de la compaction incrémentale MIDX (multi-pack index) dans git repack pour optimiser la réécriture des métadonnées Amélioration drastique des performances de génération des bitmaps et des pseudo-merge bitmaps lors des tâches de maintenance Nouvelle commande expérimentale git history fixup pour intégrer facilement des modifications locales dans un commit antérieur Possibilité d'exécuter des hooks configurés en parallèle pour optimiser le temps de build et de validation Utilisation d'un autostash automatique lors d'un git checkout -m en cas de conflit de fusion pour éviter de bloquer l'espace de travail Nouvelle commande git format-rev permettant de formater rapidement des commits reçus via l'entrée standard (stdin) Support du push simultané vers un groupe de remotes configuré Protection contre l'exécution de séquences de contrôle de terminal malveillantes via les flux de progression distants Vidocq, une réimplémentation souveraine et sans dépendance de Jakarta EE et Microprofile vidocq.dev/posts/vidocq-a-sovereign-jakarta-ee-and-microprofile-runtime Lancement de Vidocq : Runtime Java open source complet, compatible Jakarta EE Core Profile et Souveraineté numérique : Projet européen hébergé sur Codeberg, sous licences EUPL 1.2, EPL 2 et GPL 2.0. Standardisation totale : Implémentation fidèle des spécifications (CDI, REST, JSON, etc.), validée par 5 650 tests TCK officiels. Sécurité radicale : Zéro dépendance externe et aucune bibliothèque tierce. Aucune manipulation de bytecode à l'exécution (« magie » générée à la compilation via JDK 25). Compatible JPMS, AOT, GraalVM et Leyden CDS. Disponibilité : Projet en phase alpha, code et documentation accessibles sur vidocq.dev. Article complémentaire qui revient sur la genèse de Vidocq, en utilisant l'IA et les TCKs pour driver l'aspect spec-driven development vidocq.dev/posts/the-story-of-vidocq Le "selfware" : Guillaume s'est fait plais' en vibe-codant son propre éditeur de texte glaforge.dev/posts/…/selfware-building-my-own-text-editor-without-knowing-swift Concept de « Selfware » : création de logiciels conçus exclusivement pour soi-même, sans monétisation ni contraintes liées aux utilisateurs tiers. Le rôle de l'IA : les agents de programmation (comme Antigravity) suppriment la barrière technique de l'apprentissage des langages (Swift, APIs) pour les non-développeurs. Développement minimaliste : privilégier la performance et l'utilité directe (démarrage instantané, interface native) au détriment des fonctionnalités complexes (plugins, télémétrie, gestion de comptes). Absence de pression : libération des contraintes liées à la compatibilité, à la maintenance logicielle et aux retours utilisateurs ; le logiciel n'a besoin d'être « assez bon » que pour ses propres besoins. Incitation à l'autonomie : encourager la création d'outils sur mesure pour résoudre les frictions quotidiennes plutôt que de subir les limitations des logiciels commerciaux. Architecture Le cobol a donné un uppercut au microservices https://freedium-mirror.cfd/@maahisoft20/your-microservices-lost-to-cobol-let-that-sink-in-8ce2e236d007 Retour d'expérience sur la migration d'un système COBOL vers des microservices cloud-native qui s'est soldée par un retour en arrière après avoir constaté que le traitement batch initial était plus rapide, moins cher et plus fiable Là où le batch COBOL traitait 2.4 millions d'enregistrements en 11 minutes, le système distribué modernisé à base de message queues, retries et Kubernetes prenait 47 minutes et tombait sous la charge COBOL brille par ses caractéristiques conçues spécifiquement pour la finance comme le calcul décimal précis sans floating point errors et l'absence totale d'overhead réseau, de conteneurs ou de cold starts Rappel que distribuer un système multiplie les points de défaillance silencieux et complexifie la gestion de la cohérence transactionnelle par rapport à une exécution locale séquentielle Une invitation à se demander si les projets de décomposition en microservices apportent réellement un gain de performance de bout en bout pour l'utilisateur final ou s'ils optimisent seulement le diagramme d'architecture Méthodologies Ma meilleure question d'entretien Spring beaufume.fr/articles/spring-interview Florian beaufumé partage sa question d'entretien favorite pour évaluer des développeurs Spring de niveau intermédiaire à avancé : "Que pouvez-vous me dire sur le paramètre spring.jpa.open-in-view ?". Ce paramètre détermine l'activation du pattern Open Session In View (OSIV) qui, lorsqu'il est à true (la valeur par défaut dans Spring Boot), maintient l'un EntityManager JPA ouvert durant toute la requête HTTP. Si l'OSIV facilite le développement en évitant les fameuses LazyInitializationException lors de la sérialisation des entités en JSON, il pose d'importants problèmes de performance en provoquant des requêtes SQL non maîtrisées (comme le problème du N+1 select) en dehors de la couche service. Maintenir l'OSIV actif augmente également le temps de rétention des connexions au sein du pool de la base de données, limitant la scalabilité de l'application. La recommandation est de désactiver ce comportement en le positionnant à false, et de gérer explicitement le chargement des données requises au sein des transactions (via des DTOs, des requêtes JOIN FETCH ou des Entity Graphs) pour garder le contrôle sur les accès à la base de données. 10 points à retenir du rapport AI Engineering 2026 : The Acceleration Whiplash faros.ai/blog/ai-acceleration-whiplash-takeaways L'IA a franchi un cap et est devenue l'auteur principal du code : le taux d'acceptation du code généré est passé de 20% à 60% dans les équipes étudiées par Faros AI. La vélocité métier est bien réelle, avec une augmentation de 66% des epics livrées et une hausse de 33,7% du throughput des tâches par développeur. Ce volume cache un code churn massif (+861%), ce qui signifie qu'une quantité énorme de code est supprimée ou remplacée peu après avoir été ajoutée. La qualité en aval se dégrade fortement : les bugs par développeur ont augmenté de 54% et le nombre d'incidents par pull request a explosé de 242,7%. Le processus de code review est complètement saturé, entraînant un temps médian de relecture multiplié par cinq et une augmentation de 31,3% des PRs mergées sans aucune revue. Le système repose de plus en plus sur les développeurs seniors qui subissent une "senior engineer tax", devant relire un volume insoutenable de code à l'apparence correcte mais structurellement fragile. Contrairement à certaines hypothèses récentes de DORA, une forte maturité DevOps ne protège pas les entreprises contre cette détérioration ; le "Acceleration Whiplash" frappe de la même manière les équipes très performantes. En résumé, les outils d'IA inondent les pipelines de livraison avec un volume de code pensé pour un rythme machine, alors que les systèmes de vérification reposent toujours sur un rythme de validation humain. Loi, société et organisation Le coût d'une equipe d'engineering qui ne sait plus ce qu'elle fait dans un contexte d'augmentation de coût des coding agents https://freedium-mirror.cfd/@developer_programmer/i-spent-47-000-on-claude-code-in-90-[…]-asked-me-one-question-and-i-couldnt-answer-it-af3b203f81bb Une équipe de 8 ingénieurs a vu sa vélocité de développement exploser en utilisant Claude Code de manière intensive, jusqu'à recevoir une facture d'API salée de 47 213 $ pour seulement trois mois d'utilisation. Face à cette dépense, la question piège du CTO n'était pas sur le montant, mais sur la dépendance : "Si nous arrêtions Claude Code demain, combien de temps faudrait-il pour que notre vélocité revienne à son niveau initial ?". L'auteur s'est rendu compte qu'il était incapable de répondre car son équipe, en particulier les profils juniors, avait commencé à perdre l'habitude de concevoir et d'implémenter des fonctionnalités complexes sans l'aide permanente d'un agent. Le deuxième risque stratégique soulevé est celui de la dépendance tarifaire et du vendor lock-in : si l'outil devient une infrastructure indispensable au quotidien, l'entreprise perd tout pouvoir de négociation face aux augmentations de prix de l'éditeur d'IA. Pour éviter que l'IA ne devienne une béquille qui atrophie les compétences de l'équipe, l'article suggère de poser des limites budgétaires strictes, d'organiser régulièrement des sprints sans IA ("AI-free sprints") et de concevoir des processus de développement portables. Retour de Nicolas Delsaux sur jqwik qui donne une perspective plus complète concernant jqwik, il me semble que vous oubliez (comme tous les gens qui parlent de LLM dans "l'industrie") que l'auteur n'a pas fait ça juste pour faire chier le monde, mais parce que ces outils ont des externalités incroyablement négatives, ce dont l'auteur s'explique dans son blog (blog.johanneslink.net/2026/06/09/the-jqwik-anti-ai-affair) Vous oubliez également de signaler que le ticket (github.com/jqwik-team/jqwik/issues/708) par lequel un utilisateur se plaint de cette fonctionnalité a été écrit par un agent. N'oubliez pas non plus que l'enthousiasme pour ces technologies n'est en fait pas universel, et que ces technologies sont loin d'être inévitables (les gains de vitesse ne sont, d'après circle CI - circleci.com/resources/2026-state-of-software-delivery, pas des gains de productivité ) OkHttp, Okio, Retrofit et SQLDelight rejoignent Commonhaus ! commonhaus.org/activity/315.html La fondation Commonhaus, via une publication de Andres Almiray, annonce l'arrivée de quatre projets majeurs de l'écosystème Java et Kotlin : OkHttp, Okio, Retrofit et SQLDelight. Ces projets, initialement créés chez Square (devenu Block), sont désormais regroupés et gérés sous la bannière lysine.dev au sein de la fondation. Jesse Wilson et Jake Wharton, créateurs et mainteneurs historiques de ces outils, rejoignent Commonhaus en tant que leaders de lysine.dev. Suite à leur départ de Block, ils expliquent avoir choisi Commonhaus pour offrir à leur immense communauté d'utilisateurs un cadre de gouvernance pérenne, stable et digne de confiance. Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France) 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France) 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : aMP Day Montpellier 2026 - Montpellier (France) 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France) 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France) 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France) 25 septembre 2026 : SAP Inside Track Paris 2026 - Paris (France) 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) 8-9 octobre 2026 : Forum PHP 2026 - Marne-la-Vallée (France) 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France) 22-23 octobre 2026 : Agile Tour Bordeaux 2026 - Bordeaux (France) 26 octobre 2026 : Agile Tour Montpellier - Montpellier (France) 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France) 29-30 octobre 2026 : Campus Agile Grenoble - Grenoble (France) 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France) 29-30 octobre 2026 : Agile Tour Nantais 2026 - Nantes (France) 29 octobre 2026-1 novembre 2026 : Pycon FR - Biarritz (France) 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France) 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco) 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : Agile Laval 2026 - Laval (France) 19 novembre 2026 : OVHcloud Summit - Paris (France) 19 novembre 2026 : Codeurs en Seine - Rouen (France) 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France) 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France) 2-3 décembre 2026 : Cloud Native AI Summit Europe - Paris (France) 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France) 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France) 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France) 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France) 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France) 10 décembre 2026 : DevCon 28 : sécurité | post-quantique | hacking édition 2027 - Paris (France) 14-16 janvier 2027 : SnowCamp 2027 - Grenoble (France) 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France) 3 juin 2027 : Cloud Native Days France 2027 - Paris (France) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

JDK 26 optimise la JVM dans ses moindres recoins, le SDK Java d'Agent2Agent passe en 1.0, Micronaut 5 est là. Côté terrain, un retour d'expérience après 40 jours à coder avec 100 % d'IA : génie ou junior, Alzheimer numérique et dette technique invisible. Pendant ce temps, GitLab restructure, Microsoft suspend ses licences Claude Code, et un développeur injecte un prompt destructeur dans sa lib JUnit. La révolution IA a un coût et les boites commencent à s'en rendre compte. Enregistré le 12 juin 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-341.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Les améliorations de performance dans le JDK 26 https://inside.java/2026/06/09/jdk-26-performance-improvements/ Côté bibliothèques, l'API LazyConstant (anciennement StableValue) fait son entrée en prévisualisation pour permettre une initialisation paresseuse, sécurisée pour les threads et optimisée par le mécanisme de constant-folding de la JVM. L'extraction de chaînes de caractères via MemorySegment::getString a été revue pour réduire considérablement les allocations intermédiaires et les copies en mémoire off-heap, accélérant fortement les traitements sur les chemins critiques (hot paths). La méthode générée automatiquement hashCode() pour les classes de type record a été optimisée par la JVM pour atteindre un niveau de performance équivalent à une implémentation écrite manuellement. Le ramasse-miettes G1 bénéficie du JEP 522 qui redessine sa table de cartes (card-table) afin de réduire les coûts de synchronisation des barrières d'écriture, offrant un gain de débit de 5 % à 15 % sur les applications manipulant énormément de références d'objets. Grâce au JEP 516 (Project Leyden), le cache d'objets Ahead-of-Time (AOT) adopte un format de flux agnostique, ce qui lui permet d'être compatible avec n'importe quel Garbage Collector, y compris le ramasse-miettes à très faible latence ZGC. Le démarrage de la JVM s'accélère par défaut lorsqu'aucune taille de tas n'est configurée, car HotSpot n'applique plus de pourcentage initial (InitialRAMPercentage) mais démarre directement avec la taille minimale (MinHeapSize) pour éviter d'allouer des métadonnées inutiles. Les threads virtuels gagnent en robustesse en étant désormais capables de céder la main (yield) pendant les phases d'initialisation des classes, éliminant ainsi le risque de famine des threads porteurs (carrier threads). Le compilateur C2 JIT améliore son modèle de coût pour la vectorisation des boucles (SIMD) et se montre maintenant capable de compiler et d'optimiser des méthodes dotées de listes de paramètres extrêmement longues. Librairies Release candidate du A2A Java SDK supportant versions 0.3 et 1.0 en même temps https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-cr1-released-f0c651ec9139 Dernière étape avant la GA : Toutes les fonctionnalités prévues pour la version 1.0 sont finalisées. Migration simplifiée depuis la Beta1. Compatibilité v0.3 : Ajout d'une couche de compatibilité permettant aux agents v1.0 de communiquer avec les systèmes v0.3 (via JSON-RPC, gRPC ou REST). Support natif pour Android (nouvel AndroidHttpClient). Uniformisation des clients HTTP pour garantir une cohérence entre les versions. Nouveau parseur SSE (Server-Sent Events) conforme aux spécifications. Ça y est, le SDK Java de l'Agent 2 Agent Protocol est sorti en version 1.0 finale ! (avec compatibilité v0.3 et v1.0) https://medium.com/google-cloud/a2a-java-sdk-1-0-0-final-released-10c05b6aee34 Lancement officiel : Sortie de A2A Java SDK 1.0.0.Final, la première version stable (GA) du protocole Agent2Agent. Objectif du protocole : Standard ouvert (Linux Foundation) permettant aux agents IA de communiquer, déléguer des tâches et collaborer, indépendamment du langage ou du framework. Interopérabilité : Introduction de l'Integration Test Kit (ITK) pour valider la compatibilité entre les SDK (Java, Python, TypeScript, etc.). Transports supportés : Support complet et équivalent pour JSON-RPC, gRPC et HTTP+JSON/REST. Alignement total avec la spécification A2A 1.0.0. Passage aux Java records pour l'immutabilité et moins de code répétitif. Architecture interne basée sur un MainEventBus pour garantir la persistance et éviter les conditions de concurrence. Intégration d'OpenTelemetry pour le suivi et la surveillance. Support d'Android et compatibilité descendante avec la version 0.3. Installation : Gestion des dépendances via Maven BOM (org.a2aproject.sdk). Sortie de Micronaut 5.0 https://micronaut.io/2026/05/20/micronaut-framework-5-0-0-released/ Lancement majeur : Disponibilité générale de Micronaut 5, incluant une refonte de plus de 70 modules et la plateforme BOM. Baselines techniques : Support de Java 25, Groovy 5, Kotlin 2.3 et GraalVM 25.0.3. Optimisations internes : Amélioration significative des performances au démarrage et réduction de la surcharge à l'exécution via une refonte du conteneur IoC et du traitement à la compilation. Architecture HTTP : Support stable de HTTP/3, nouvelle API de formulaires (multipart) et annotations de nullabilité (JSpecify) pour une meilleure interopérabilité Kotlin/IDE. Configuration : Nouveau système d'importation de configuration (remplaçant le Bootstrap Configuration) et validateur de schéma JSON intégré. Fiabilité : Nouvelles API programmatiques pour les politiques de retry et circuit breaker. Sécurité & Outils : Mise à jour majeure des dépendances (Jackson 3, Ktor 3), rafraîchissement du Panneau de contrôle et diagnostics AOT améliorés. Écosystème : Mises à jour complètes pour les bases de données (Data, SQL, R2DBC, MongoDB, Redis), le cloud (AWS, Azure, GCP, OCI) et les tests (JUnit 6, Testcontainers 2.0). Évolutions notables : Intégration HTMX dans Micronaut Views, retrait du support RxJava 2 et migration de divers processeurs d'annotations vers des modules dédiés. Comment rajouter un agent IA dans une app Android, avec le tout nouveau framework ADK pour Kotlin https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/wiring-adk-kotlin-agents-in-an-android-application/ Guillaume a participé au développement et au lancement du nouveau runtime ADK pour Kotlin et Android https://developers.googleblog.com/adk-kotlin-android-building-ai-agents/ Tutoriel sur comment intégrer un agent ADK dans une app Dépendances : Ajout du noyau ADK (google-adk-kotlin-core) et du processeur KSP dans build.gradle.kts. Sécurité API : Utilisation de local.properties pour stocker la clé API Gemini et l'exposer via BuildConfig afin d'éviter le hardcoding. Définition de l'agent : Création d'un objet LlmAgent configuré avec le modèle Gemini, des instructions spécifiques et des outils (ex: GoogleSearchTool). Utilisation de InMemoryRunner pour gérer automatiquement le contexte et l'historique de la session. Implémentation de runAsync avec StreamingMode.SSE pour un retour en temps réel dans l'interface. Threading : Exécution des requêtes réseau sur Dispatchers.IO et mise à jour de l'état de l'interface utilisateur sur Dispatchers.Main. Comment développer et hoster des agents IA sur la plateforme d'agents managés de DeepMind https://glaforge.dev/posts/2026/05/21/managed-agents-with-the-gemini-interactions-java-sdk/ L'équipe DeepMind de Google a lancé une plateforme d'agents managés sur son API Gemini Interactions https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/managed-agents-gemini-api/ Guillaume a implémenté un SDK Java pour utiliser cette API Gemini Interactions, qui donne entre autre accès à tous les modèles mais aussi à cette plateforme managée d'agents IA Agents managés : Permet d'exécuter des agents autonomes qui raisonnent, planifient et exécutent du code dans des environnements isolés (sandboxes), sans gestion d'infrastructure par le développeur. Environnement distant : Utilise des espaces de travail Linux éphémères dans le cloud via le paramètre remote, permettant l'accès réseau et la persistance des fichiers sur plusieurs appels. Agents prédéfinis : Accès immédiat à des agents spécialisés comme deep-research-pro (recherche multi-étapes) ou antigravity (tâches de codage généralistes). Agents personnalisés : Possibilité de configurer ses propres agents avec des instructions système dédiées, des outils spécifiques (exécution de code, recherche Google) et des règles réseau (egress) personnalisées. Architecture basée sur les étapes (Steps) : Utilise une structure de données typée (Step, Content) pour suivre le raisonnement de l'agent, ses appels de fonctions et ses résultats en temps réel. Outils et Schémas : Inclut des utilitaires pour générer des schémas JSON complexes via une interface fluide (DSL), par réflexion Java ou par parsing JSON. Streaming réactif : Support natif des événements en temps réel (SSE) pour suivre la progression de l'agent et recevoir les deltas de contenu au fur et à mesure de la génération. Flexibilité : Fournit un gestionnaire de routage (InteractionsHandler) pour créer facilement des serveurs proxy ou des backends intermédiaires traitant les interactions Gemini. Spring Boot 4.1 https://github.com/spring-projects/spring-boot/wiki/Spring-Boot-4.1-Release-Notes Support natif pour Spring gRPC permettant de créer et tester facilement des applications clientes et serveurs basées sur Netty ou des Servlets via HTTP/2 Introduction du lazy fetching pour les connexions JDBC via la propriété spring.datasource.connection-fetch=lazy afin de ne prendre une connexion du pool que lorsqu'un Statement est réellement exécuté Amélioration de l'auto-configuration de Jackson permettant de définir globalement les contraintes de lecture/écriture pour les formats JSON, XML et CBOR via des propriétés de configuration Sécurisation des clients HTTP bloquants et réactifs face aux attaques SSRF grâce à l'introduction d'un InetAddressFilter bloquant les requêtes sortantes vers des adresses spécifiques Améliorations majeures autour d'OpenTelemetry avec le support complet des variables d'environnement OTel, la possibilité de désactiver le SDK via une propriété globale et l'ajout du support SSL sur les exporters OTLP Ajout de l'auto-configuration pour l'utilisation de Spring Batch avec MongoDB incluant un nouveau starter dédié spring-boot-batch-data-mongo Auto-configuration des endpoints @RedisListener sans nécessiter la déclaration manuelle d'un RedisMessageListenerContainer Dépréciation du support de Apache Derby (projet arrêté), suppression définitive du mode layertools du JAR et réintroduction du support de Spock 2.4 (avec Groovy 5) Upgrade des dépendances majeures de l'écosystème avec notamment Spring Framework 7.0.8, Spring Security 7.1.0 et Micrometer 1.17.0 Outillage Vous êtes plutôt endive ou chicorée ? La librairie Chicory qui permet d'exécuter du code WASM à partir de son application Java est forkée et rejointe la Bytecode Alliance pour continuer son développement https://bytecodealliance.org/articles/endive-and-the-next-chapter-of-webassembly-on-the-jvm Annonce d'Endive : Nouveau projet hébergé par la Bytecode Alliance ; fork de Chicory (moteur WebAssembly pur Java, sans dépendance native). ​Objectif principal : Permettre aux développeurs Java d'intégrer, charger et déployer des modules Wasm nativement via les workflows Java habituels. ​Compilateur "Redline" : Intégration à venir de Redline (basé sur Cranelift) pour compiler le Wasm en code machine natif ; performances comparables à Rust/Wasmtime. ​Zéro dépendance (Java 25+) : Grâce à l'API standard Foreign Function & Memory (Project Panama), l'exécution à vitesse native se fait sans composants externes. ​Modèle de Composants (Component Model) : Support futur prévu pour consommer des composants (Rust, Go, JS, etc.) via des interfaces typées et sécurisées directement dans la JVM. ​Prochaines étapes : Fusion de Redline, conformité stricte aux specs Wasm (dont WasmGC) et amélioration du support WASI. Un visualisateur de sessions de travail avec Antigravity https://glaforge.dev/posts/2026/06/11/antigravity-brain-visualizer/ Un projet open source construit avec Micronaut, LangChain4j et GraalVM pour analyser les sessions de travail avec l'outil de développement agentique Antigravity (de Google) Analyse toutes les étapes, les requêtes utilisateur, les outils utilisés, les erreurs rencontrées, les réponses du modèle Gemini fait une analyse pour comprendre les moments clés de cette session de travail Outil buildé avec l'aide d'Antigravity lui-même SBX-Kits : des environnements de développement simplifiés pour les débutants (et les autres) https://k33g.org/20260501-sbx-kits.html Philippe Charrière (:whale: ) présente SBX-Kits (Sandbox Kits), une initiative personnelle visant à simplifier radicalement la mise en place d'environnements de développement pour les débutants, en éliminant la complexité d'installation des outils traditionnels. Chaque "kit" est une archive prête à l'emploi contenant un outil de développement spécifique (comme un langage, un framework ou une base de données) configuré pour s'exécuter de manière isolée et portable. La philosophie du projet repose sur le principe de "zéro configuration" et "zéro dépendance globale", permettant de tester une technologie ou de commencer à coder immédiatement sans polluer son système d'exploitation. L'approche technique s'appuie sur des scripts légers et des binaires portables pré-packagés, offrant une alternative plus simple et moins gourmande en ressources que les conteneurs Docker ou les configurations d'IDE complexes pour l'apprentissage. L'objectif à terme est de proposer un catalogue de kits couvrant les technologies courantes (JavaScript, Python, petites bases de données) pour faciliter les ateliers de programmation et le prototypage rapide. De nombreux kits sont disponibles sur https://github.com/docker/sbx-kits-contrib ghui: une interface utilisateur en ligne de commande (TUI) interactive pour GitHub https://github.com/kitlangton/ghui ghui est un outil en ligne de commande (TUI) écrit en Rust qui fournit une interface visuelle, interactive et rapide directement dans le terminal pour interagir avec GitHub. Il permet de gérer ses pull requests, ses issues et ses notifications sans avoir à ouvrir son navigateur web ou à taper de longues commandes avec la CLI officielle de GitHub. L'outil propose une navigation fluide au clavier, des raccourcis efficaces, et permet de réaliser des actions courantes comme valider une PR, ajouter des commentaires, attribuer des reviewers ou inspecter les logs des GitHub Actions. Conçu pour être extrêmement réactif, ghui s'intègre naturellement dans le flux de travail des développeurs adeptes du terminal et du mode "sans souris". Sortie de Homebrew 6.0.0 https://brew.sh/2026/06/11/homebrew-6.0.0/ Introduction du mécanisme de sécurité Tap Trust : comme les dépôts tiers (taps) peuvent exécuter du code Ruby arbitraire non sandboxé sur la machine, Homebrew demande désormais une confiance explicite de l'utilisateur avant d'évaluer ou d'exécuter leur code. L'API JSON interne devient le choix par défaut, offrant un système plus léger et beaucoup plus rapide pour les développeurs. Sécurisation renforcée de l'environnement avec l'implémentation du sandboxing sur Linux. Évolution des comportements par défaut basés sur un sondage utilisateur : le mode "ask" est activé par défaut pour les développeurs, affichant un résumé des dépendances et une demande de confirmation avant toute action de brew install ou brew upgrade. Améliorations notables des performances globales, notamment un boost de ~30 % sur la vitesse de la commande brew leaves et la parallélisation de la récupération des bottles (binaires) lors des mises à jour. Ajout du support initial pour la prochaine version d'Apple, macOS 27 (Golden Gate). Multiples optimisations pour brew bundle, incluant une gestion plus sécurisée des installations de paquets npm. Méthodologies Retour d'expérience très détaillé et 100% humain sur 40 jours avec une équipe 100% AI hormis le superviseur https://www.linkedin.com/pulse/jai-vir%C3%A9-mon-%C3%A9quipe-de-dev-pour-une-100-ia-pendant-40-luc-bonnin-jlgjf/ Voici le résumé en bullet points : Expérimentation de 40 jours : remplacer une équipe de dev par 100% IA agentique (Cursor) sur un vrai projet en production (playthatsheet.com, 200k lignes de code legacy) Chiffres bruts : 2,3 milliards de tokens consommés, 1 477 prompts, 260 564 lignes ajoutées (+145%), 59% du code final produit par l'IA ROI vertigineux à court terme : 9 mois de travail humain livrés en 40 jours, coût total 260$ d'abonnement + 15 jours de supervision, ROI x18 Profil psy de l'IA : Alzheimer (oublis de contexte), schizophrène (change de méthodo), ado de 12 ans (refait les mêmes erreurs), oscille entre génie et junior sans prévenir Effet iceberg : la dette technique ne disparaît pas, elle se camoufle et s'accélère ; hallucinations = bombes à retardement détectables uniquement par relecture humaine ligne par ligne Paradoxe du bateau de Thésée : perte de paternité et de maîtrise fine du code, baisse de l'autonomie du dev humain qui valide sans avoir construit Arnaque du "monkey money" : consommation de tokens opaque, non corrélée à la complexité (écart de 350% sur des prompts identiques), facturation imprévisible donc impossible à budgéter Syndrome du bazooka : les devs utilisent l'IA même pour changer une couleur CSS, atrophie progressive des compétences et coût écologique délirant Risque stratégique : dépendance irréversible aux vendeurs de tokens (Nvidia, Anthropic, OpenAI), business non rentable qui devra augmenter ses prix Conseil final : approche Pareto, garder 20% du temps en code "fait main", nommer un responsable stratégie IA, l'humain senior reste irremplaçable pour superviser Une libraries de test JUnit cache un prompt qui demande aux coding agents d'effacer les tests https://arstechnica.com/security/2026/05/fed-up-with-vibe-coders-dev-sneaks-data-nuking-prompt-injection-into-their-code/ Agacé par les « vibe coders », un développeur introduit une injection de prompt destructrice dans son code Le développeur de jqwik (un moteur de tests pour JUnit 5) a volontairement inséré une injection de prompt dans la version 1.10.0 de sa bibliothèque Java pour saboter le travail des agents d'IA. L'instruction injectée via la sortie standard (stdout) ordonne textuellement aux LLM d'ignorer les consignes précédentes et de supprimer l'intégralité du code et des tests jqwik du projet. Pour dissimuler cette action aux yeux des développeurs humains, le mainteneur a utilisé des séquences d'échappement ANSI qui effacent la ligne d'injection dans les émulateurs de terminaux interactifs. La modification a été découverte par un utilisateur qui a pointé du doigt les risques majeurs et disproportionnés pour les machines des utilisateurs, bien que certains outils comme Claude d'Anthropic aient détecté et bloqué la consigne malveillante. Face aux critiques de la communauté et aux accusations de comportement infantile ou potentiellement illégal, le développeur a mis à jour ses notes de version pour documenter explicitement son opposition à l'usage de son outil par des IA, avant de refuser tout commentaire supplémentaire sur conseil de son avocat. La réalité du rôle de Principal Engineer https://leaddev.com/career-development/reality-being-principal-engineer Le passage au rôle de Principal Engineer marque une transition majeure où les compétences techniques ne suffisent plus, l'impact se mesurant désormais à travers l'influence, la stratégie et la capacité à aligner la technique avec les objectifs business. Contrairement aux attentes, le quotidien est souvent marqué par une forme d'isolement, car le poste se situe à l'intersection de la direction (qui attend des solutions) et des équipes techniques (qui attendent des directives), sans appartenance directe à un groupe précis. Le rôle exige d'accepter une grande part d'ambiguïté et l'absence de retours immédiats, les projets et les décisions stratégiques mettant parfois des mois ou des années à porter leurs fruits. La gestion du temps devient un défi critique, nécessitant de savoir naviguer entre les sollicitations constantes, la présence en réunion et le besoin de préserver des moments de réflexion approfondie pour concevoir des visions à long terme. La réussite à ce niveau repose sur le développement de compétences humaines pointues (soft skills), notamment la négociation, la communication vulgarisée auprès des profils non techniques, et la capacité à faire grandir les autres ingénieurs par le mentorat. Sécurité Une attaque de la chaîne d'approvisionnement npm utilise binding.gyp pour compromettre des dizaines de paquets https://cybersecuritynews.com/binding-gyp-supply-chain-attack-compromises-dozens-of-npm-packages/ Une nouvelle variante du ver auto-propageable "Shai-Hulud", baptisée "Miasma", cible l'écosystème npm (et PyPI sous le nom de "Hades") en dissimulant son exécution dans le fichier binding.gyp au lieu des scripts classiques preinstall ou postinstall. La technique, surnommée "Phantom Gyp", exploite le fait que npm lance automatiquement node-gyp rebuild dès qu'un fichier binding.gyp est présent à la racine d'un paquet pour compiler des modules natifs C/C++, exécutant ainsi le code malveillant dès la commande npm install. L'attaque contourne la plupart des outils de sécurité traditionnels car l'injection s'appuie sur l'évaluation récursive de commandes (via la syntaxe <!(...)) ou directement sur la fonction eval() de Python sous-jacente à GYP, cachée sous n'importe quelle clé du fichier. Le script malveillant télécharge un runtime alternatif (Bun) pour échapper aux détections comportementales de Node.js, puis moissonne les identifiants et secrets des développeurs et des environnements CI/CD (npm, GitHub, AWS, GCP, Azure, Kubernetes, HashiCorp Vault). Plus de 57 paquets npm (dont le SDK serveur de Vapi ou des outils liés à l'IA) et des dizaines de paquets PyPI ont été infectés via des comptes de mainteneurs compromis, le ver republiant automatiquement de nouvelles versions vérolées en utilisant les jetons volés. Loi, société et organisation Restructuration chez Gitlab https://about.gitlab.com/blog/gitlab-act-2/ GitLab entame une restructuration majeure pour s'adapter à l'ère de l'intelligence artificielle agentique, incluant une réduction d'effectifs planifiée de manière transparente et ouverte. L'entreprise prévoit de réduire de 30 % le nombre de pays où elle maintient de petites équipes, d'aplatir sa hiérarchie en supprimant jusqu'à trois niveaux de gestion, et de réorganiser la R&D en une soixantaine d'équipes plus petites et autonomes. Les processus internes vont être revus en intégrant des agents d'IA pour automatiser les revues, les approbations et les passages de relais afin d'accélérer le rythme de travail. La stratégie repose sur la conviction que le logiciel sera bientôt écrit par des machines et dirigé par des humains, ce qui va multiplier la demande de logiciels et transformer le rôle des ingénieurs vers la résolution de problèmes complexes. Sur le plan technique, GitLab reconstruit son infrastructure sous-jacente (notamment Git) pour supporter la charge massive générée par les agents d'IA, tout en misant sur l'orchestration du cycle de vie, la centralisation du contexte des données et une gouvernance intégrée. Le modèle économique évolue vers un système hybride combinant les abonnements classiques et une tarification à la consommation pour le travail effectué par les agents d'IA. Un LLM local sur un mac pourrait coûter plus cher en électricité qu'un modèle hébergé sur OpenRouter dans le cloud https://www.williamangel.net/blog/2026/05/17/offline-llm-energy-use.html Conclusion : L'inférence locale sur Mac M5 Max est 3x plus chère et 2x plus lente que le cloud (OpenRouter). Électricité : Négligeable (~0,02 $/heure pour 50-100W). Matériel (Le vrai coût) : Achat du Mac à 4 299 $; l'amortissement sur 3 à 5 ans plombe la rentabilité horaire. Coût au million de tokens (Gemma 4 31b) : Mac M5 Max : 0,40 à4, 79 (pour 10-40 tokens/s). OpenRouter : 0,38 à0, 50 (pour 60-70 tokens/s). Verdict pro : Le temps humain perdu à cause de la lenteur locale coûte infiniment plus cher que les tokens cloud. Privilégier les API (Anthropic, OpenRouter). Ai didn't kill your junior pipeline https://andrewmurphy.io/blog/ai-didnt-kill-your-junior-pipeline-you-did L'IA n'a pas tué le recrutement des juniors, les entreprises l'ont fait elles-mêmes, par effet de mode. Sans juniors, pas de futurs seniors : on retire l'échelle qui nous a tous fait monter. Tout le monde pêche dans le même bassin de seniors sans le réapprovisionner, pénurie garantie dans 3-5 ans. Une équipe 100% senior + IA est fragile : un départ et tout le savoir tacite s'évapore. Les juniors posent les "pourquoi ?" qui révèlent les bugs et processus absurdes ; l'IA, elle, exécute sans questionner. Les seniors s'atrophient aussi en déléguant leur réflexion à l'IA, pince à double effet sur les compétences. Dépendre des outils IA, c'est sous-traiter sa stratégie talents à des fournisseurs dont les prix vont tripler. Solution : redéfinir le rôle junior (revue de code IA + mentorat), pas le supprimer. Les rapports internes de Microsoft révèlent la crise des coûts de l'IA : les agents coûtent plus cher que les employés humains https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/ Des données et rapports internes chez Microsoft et d'autres géants de la tech ébranlent la promesse de rentabilité de l'IA, révélant que le déploiement d'agents autonomes à l'échelle de l'entreprise revient souvent plus cher que de payer des humains pour le même travail. Le modèle de tarification à l'usage (basé sur les tokens) se heurte à la nature même des architectures agentiques : contrairement à un simple chatbot, un agent boucle, enchaîne les appels d'outils, crée des sous-agents et auto-évalue son code, ce qui multiplie la consommation de tokens par un facteur de 5 à 30, voire jusqu'à 1 000 fois pour des tâches de programmation complexes. L'impact financier sur les budgets de calcul cloud est immédiat ; par exemple, Uber a entièrement épuisé l'intégralité de son budget annuel 2026 dédié au codage par IA en l'espace de seulement quatre mois. Face à cette explosion des coûts, des retours en arrière drastiques sont observés : Microsoft a ainsi commencé à suspendre une grande partie de ses licences internes Claude Code pour rediriger d'urgence ses milliers de développeurs vers sa propre solution moins onéreuse, GitHub Copilot CLI. Les directeurs techniques (CTO) et acheteurs de solutions logicielles qui ont signé des contrats pluriannuels basés sur des projections de réduction de masse salariale se retrouvent pris au piège, les gains réels de productivité ne parvenant pas à compenser les factures d'infrastructure exorbitantes. Conférences La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France) 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France) 15 juin 2026 : Jupyter Workshops: Demystifying MyST Markdown in Education - Orsay (France) 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France) 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France) 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France) 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France) 23-24 juin 2026 : MWCP 2026 - Paris (France) 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France) 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France) 26-27 juin 2026 : LeHACK - Paris (France) 27 juin 2026 : Asynconf - Paris (France) 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France) 2 juillet 2026 : MCP Connect Travel Edition - Paris (France) 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France) 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France) 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France) 28-30 août 2026 : State of the Map - Champs-sur-Marne (France) 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 10-11 septembre 2026 : Nantes Craft - Nantes (France) 17 septembre 2026 : dotAI - Paris (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 18 septembre 2026 : dotJS - Paris (France) 18 septembre 2026 : WordCamp Bretagne - Rennes (France) 22 septembre 2026 : Salon Data 2026 - Nantes (France) 22-23 septembre 2026 : Agile en Seine & IA 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : OWASP AppSec Days France 2026 - Paris (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Paris - Paris (France) 24 septembre 2026 : React Native Connection 2026 - Paris (France) 24-26 septembre 2026 : Paris Web 2026 - Paris (France) 25 septembre 2026 : SAP Inside Track Paris 2026 - Paris (France) 28-29 septembre 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 2 octobre 2026 : DevFest Perros-Guirec 2026 - Perros-Guirec (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) 8-9 octobre 2026 : Forum PHP 2026 - Marne-la-Vallée (France) 12 octobre 2026 : Dev With AI - Paris (France) 22-23 octobre 2026 : Agile Tour Bordeaux 2026 - Bordeaux (France) 26 octobre 2026 : Agile Tour Montpellier - Montpellier (France) 27-29 octobre 2026 : Directions EMEA 2026 - Paris (France) 29-30 octobre 2026 : BDX I/O 2026 - Bordeaux (France) 29-30 octobre 2026 : Agile Tour Nantais 2026 - Nantes (France) 29 octobre 2026-1 novembre 2026 : Pycon FR - Biarritz (France) 30 octobre 2026 : Cloud Nord 2026 - Lille (France) 4-5 novembre 2026 : Devoxx Morocco - Casablanca (Morocco) 14-15 novembre 2026 : Capitole du Libre - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : DevFest Toulouse 2026 - Toulouse (France) 19 novembre 2026 : Agile Laval 2026 - Laval (France) 19 novembre 2026 : OVHcloud Summit - Paris (France) 19 novembre 2026 : Codeurs en Seine - Rouen (France) 27 novembre 2026 : DevFest Paris 2026 - Paris (France) 1-3 décembre 2026 : Apidays Paris - Paris (France) 2-3 décembre 2026 : Cloud Native AI Summit Europe - Paris (France) 4 décembre 2026 : DevFest Lyon 2026 - Lyon (France) 4 décembre 2026 : DevFest Dijon 2026 - Dijon (France) 9-10 décembre 2026 : OpenSource Expérience - Paris (France) 9-10 décembre 2026 : DevOps REX - Paris (France) 10 décembre 2026 : KCD Provence - Aix-en-Provence (France) 7-9 avril 2027 : Devoxx France 2027 - Paris (France) 3 juin 2027 : Cloud Native Days France 2027 - Paris (France) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

Discussions sur la migration réussie vers GraalVM chez Trivago et les gains spectaculaires en réplicas et CPU. Débat sur la nouvelle politique OpenJDK interdisant le code généré par LLM. Présentation d'ADK/Agent‑to‑Agent, outils multi‑agents et terminaux modernes. Alertes sécurité : fuite de code, Mythos d'Anthropic et deepfakes vocaux. Sujets infra : Quarkus, Spring, Git worktrees et la possible transformation des IDE.

Retour en direct depuis la clôture de Devoxx France avec récits de montage de stands et logistique. Discussions sur des agents IA créés pour l’événement et leurs tests d’humour. Plongée dans le studio d’interviews et les talks marquants autour de LLM, RAG et le thème « Happy IA ». Remise de prix et coups de coeur de la semaine.

Plongée dans les nouveautés Java 26-27 et les transformations du langage. Débat sur les limites du HttpClient du JDK face à OkHttp. Explorations des skills pour agents IA, création d'outils et automatisation de pipelines. Récits d'attaques et risques liés aux agents autonomes et à la supply chain. Conseils pratiques pour ne pas être submergé par l'essor des outils IA.

Emmanuel et Guillaume discutent de divers sujets liés à la programmation, notamment les systèmes de fichiers en Java, le Data Oriented Programming, les défis de JPA avec Kotlin, et les nouvelles fonctionnalités de Quarkus. Ils explorent également des sujets un peu fous comme la création de datacenters dans l'espace. Pas mal d'architecture aussi. Enregistré le 13 février 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-337.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Comment implémenter un file system en Java https://foojay.io/today/bootstrapping-a-java-file-system/ Créer un système de fichiers Java personnalisé avec NIO.2 pour des usages variés (VCS, archives, systèmes distants). Évolution Java: java.io.File (1.0) -> NIO (1.4) -> NIO.2 (1.7) pour personnalisation via FileSystem. Recommander conception préalable; API Java est orientée POSIX. Composants clés à considérer: Conception URI (scheme unique, chemin). Gestion de l'arborescence (BD, métadonnées, efficacité). Stockage binaire (emplacement, chiffrement, versions). Minimum pour démarrer (4 composants): Implémenter Path (représente fichier/répertoire). Étendre FileSystem (instance du système). Étendre FileSystemProvider (moteur, enregistré par scheme). Enregistrer FileSystemProvider via META-INF/services. Étapes suivantes: Couche BD (arborescence), opérations répertoire/fichier de base, stockage, tests. Processus long et exigeant, mais gratifiant. Un article de brian goetz sur le futur du data oriented programming en Java https://openjdk.org/projects/amber/design-notes/beyond-records Le projet Amber de Java introduit les "carrier classes", une évolution des records qui permet plus de flexibilité tout en gardant les avantages du pattern matching et de la reconstruction Les records imposent des contraintes strictes (immutabilité, représentation exacte de l'état) qui limitent leur usage pour des classes avec état muable ou dérivé Les carrier classes permettent de déclarer une state description complète et canonique sans imposer que la représentation interne corresponde exactement à l'API publique Le modificateur "component" sur les champs permet au compilateur de dériver automatiquement les accesseurs pour les composants alignés avec la state description Les compact constructors sont généralisés aux carrier classes, générant automatiquement l'initialisation des component fields Les carrier classes supportent la déconstruction via pattern matching comme les records, rendant possible leur usage dans les instanceof et switch Les carrier interfaces permettent de définir une state description sur une interface, obligeant les implémentations à fournir les accesseurs correspondants L'extension entre carrier classes est possible, avec dérivation automatique des appels super() quand les composants parent sont subsumés par l'enfant Les records deviennent un cas particulier de carrier classes avec des contraintes supplémentaires (final, extends Record, component fields privés et finaux obligatoires) L'évolution compatible des records est améliorée en permettant l'ajout de composants en fin de liste et la déconstruction partielle par préfixe Comment éviter les pièges courants avec JPA et Kotlin - https://blog.jetbrains.com/idea/2026/01/how-to-avoid-common-pitfalls-with-jpa-and-kotlin/ JPA est une spécification Java pour la persistance objet-relationnel, mais son utilisation avec Kotlin présente des incompatibilités dues aux différences de conception des deux langages Les classes Kotlin sont finales par défaut, ce qui empêche la création de proxies par JPA pour le lazy loading et les opérations transactionnelles Le plugin kotlin-jpa génère automatiquement des constructeurs sans argument et rend les classes open, résolvant les problèmes de compatibilité Les data classes Kotlin ne sont pas adaptées aux entités JPA car elles génèrent equals/hashCode basés sur tous les champs, causant des problèmes avec les relations lazy L'utilisation de lateinit var pour les relations peut provoquer des exceptions si on accède aux propriétés avant leur initialisation par JPA Les types non-nullables Kotlin peuvent entrer en conflit avec le comportement de JPA qui initialise les entités avec des valeurs null temporaires Le backing field direct dans les getters/setters personnalisés peut contourner la logique de JPA et casser le lazy loading IntelliJ IDEA 2024.3 introduit des inspections pour détecter automatiquement ces problèmes et propose des quick-fixes L'IDE détecte les entités finales, les data classes inappropriées, les problèmes de constructeurs et l'usage incorrect de lateinit Ces nouvelles fonctionnalités aident les développeurs à éviter les bugs subtils liés à l'utilisation de JPA avec Kotlin Librairies Guide sur MapStruct @IterableMapping - https://www.baeldung.com/java-mapstruct-iterablemapping MapStruct est une bibliothèque Java pour générer automatiquement des mappers entre beans, l'annotation @IterableMapping permet de configurer finement le mapping de collections L'attribut dateFormat permet de formater automatiquement des dates lors du mapping de listes sans écrire de boucle manuelle L'attribut qualifiedByName permet de spécifier quelle méthode custom appliquer sur chaque élément de la collection à mapper Exemple d'usage : filtrer des données sensibles comme des mots de passe en mappant uniquement certains champs via une méthode dédiée L'attribut nullValueMappingStrategy permet de contrôler le comportement quand la collection source est null (retourner null ou une collection vide) L'annotation fonctionne pour tous types de collections Java (List, Set, etc.) et génère le code de boucle nécessaire Possibilité d'appliquer des formats numériques avec numberFormat pour convertir des nombres en chaînes avec un format spécifique MapStruct génère l'implémentation complète du mapper au moment de la compilation, éliminant le code boilerplate L'annotation peut être combinée avec @Named pour créer des méthodes de mapping réutilisables et nommées Le mapping des collections supporte les conversions de types complexes au-delà des simples conversions de types primitifs Accès aux fichiers Samba depuis Java avec JCIFS - https://www.baeldung.com/java-samba-jcifs JCIFS est une bibliothèque Java permettant d'accéder aux partages Samba/SMB sans monter de lecteur réseau, supportant le protocole SMB3 on pense aux galériens qui doivent se connecter aux systèmes dit legacy La configuration nécessite un contexte CIFS (CIFSContext) et des objets SmbFile pour représenter les ressources distantes L'authentification se fait via NtlmPasswordAuthenticator avec domaine, nom d'utilisateur et mot de passe La bibliothèque permet de lister les fichiers et dossiers avec listFiles() et vérifier leurs propriétés (taille, date de modification) Création de fichiers avec createNewFile() et de dossiers avec mkdir() ou mkdirs() pour créer toute une arborescence Suppression via delete() qui peut parcourir et supprimer récursivement des arborescences entières Copie de fichiers entre partages Samba avec copyTo(), mais impossibilité de copier depuis le système de fichiers local Pour copier depuis le système local, utilisation des streams SmbFileInputStream et SmbFileOutputStream Les opérations peuvent cibler différents serveurs Samba et différents partages (anonymes ou protégés par mot de passe) La bibliothèque s'intègre dans des blocs try-with-resources pour une gestion automatique des ressources Quarkus 3.31 - Support complet Java 25, nouveau packaging Maven et Panache Next - https://quarkus.io/blog/quarkus-3-31-released/ Support complet de Java 25 avec images runtime et native Nouveau packaging Maven de type quarkus avec lifecycle optimisé pour des builds plus rapides voici un article complet pour plus de detail https://quarkus.io/blog/building-large-applications/ Introduction de Panache Next, nouvelle génération avec meilleure expérience développeur et API unifiée ORM/Reactive Mise à jour vers Hibernate ORM 7.2, Reactive 3.2, Search 8.2 Support de Hibernate Spatial pour les données géospatiales Passage à Testcontainers 2 et JUnit 6 Annotations de sécurité supportées sur les repositories Jakarta Data Chiffrement des tokens OIDC pour les implémentations custom TokenStateManager Support OAuth 2.0 Pushed Authorization Requests dans l'extension OIDC Maven 3.9 maintenant requis minimum pour les projets Quarkus A2A Java SDK 1.0.0.Alpha1 - Alignement avec la spécification 1.0 du protocole Agent2Agent - https://quarkus.io/blog/a2a-java-sdk-1-0-0-alpha1/ Le SDK Java A2A implémente le protocole Agent2Agent qui permet la communication standardisée entre agents IA pour découvrir des capacités, déléguer des tâches et collaborer Passage à la version 1.0 de la spécification marque la transition d'expérimental à production-ready avec des changements cassants assumés Modernisation complète du module spec avec des Java records partout remplaçant le mix précédent de classes et records pour plus de cohérence Adoption de Protocol Buffers comme source de vérité avec des mappers MapStruct pour la conversion et Gson pour JSON-RPC Les builders utilisent maintenant des méthodes factory statiques au lieu de constructeurs publics suivant les best practices Java modernes Introduction de trois BOMs Maven pour simplifier la gestion des dépendances du SDK core, des extensions et des implémentations de référence Quarkus AgentCard évolue avec une liste supportedInterfaces remplaçant url et preferredTransport pour plus de flexibilité dans la déclaration des protocoles Support de la pagination ajouté pour ListTasks et les endpoints de configuration des notifications push avec des wrappers Result appropriés Interface A2AHttpClient pluggable permettant des implémentations HTTP personnalisées avec une implémentation Vert.x fournie Travail continu vers la conformité complète avec le TCK 1.0 en cours de développement parallèlement à la finalisation de la spécification Pourquoi Quarkus finit par "cliquer" : les 10 questions que se posent les développeurs Java - https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-java-developers-top-questions-2025 un article qui revele et repond aux questions des gens qui ont utilisé Quarkus depuis 4-6 mois, les non noob questions Quarkus est un framework Java moderne optimisé pour le cloud qui propose des temps de démarrage ultra-rapides et une empreinte mémoire réduite Pourquoi Quarkus démarre si vite ? Le framework effectue le travail lourd au moment du build (scanning, indexation, génération de bytecode) plutôt qu'au runtime Quand utiliser le mode réactif plutôt qu'impératif ? Le réactif est pertinent pour les workloads avec haute concurrence et dominance I/O, l'impératif reste plus simple dans les autres cas Quelle est la différence entre Dev Services et Testcontainers ? Dev Services utilise Testcontainers en gérant automatiquement le cycle de vie, les ports et la configuration sans cérémonie Comment la DI de Quarkus diffère de Spring ? CDI est un standard basé sur la sécurité des types et la découverte au build-time, différent de l'approche framework de Spring Comment gérer la configuration entre environnements ? Quarkus permet de scaler depuis le développement local jusqu'à Kubernetes avec des profils, fichiers multiples et configuration externe Comment tester correctement les applications Quarkus ? @QuarkusTest démarre l'application une fois pour toute la suite de tests, changeant le modèle mental par rapport à Spring Boot Que fait vraiment Panache en coulisses ? Panache est du JPA avec des opinions fortes et des défauts propres, enveloppant Hibernate avec un style Active Record Doit-on utiliser les images natives et quand ? Les images natives brillent pour le serverless et l'edge grâce au démarrage rapide et la faible empreinte mémoire, mais tous les apps n'en bénéficient pas Comment Quarkus s'intègre avec Kubernetes ? Le framework génère automatiquement les ressources Kubernetes, gère les health checks et métriques comme s'il était nativement conçu pour cet écosystème Comment intégrer l'IA dans une application Quarkus ? LangChain4j permet d'ajouter embeddings, retrieval, guardrails et observabilité directement en Java sans passer par Python Infrastructure Les alternatives à MinIO https://rmoff.net/2026/01/14/alternatives-to-minio-for-single-node-local-s3/ MinIO a abandonné le support single-node fin 2025 pour des raisons commerciales, cassant de nombreuses démos et pipelines CI/CD qui l'utilisaient pour émuler S3 localement L'auteur cherche un remplacement simple avec image Docker, compatibilité S3, licence open source, déploiement mono-nœud facile et communauté active S3Proxy est très léger et facile à configurer, semble être l'option la plus simple mais repose sur un seul contributeur RustFS est facile à utiliser et inclut une GUI, mais c'est un projet très récent en version alpha avec une faille de sécurité majeure récente SeaweedFS existe depuis 2012 avec support S3 depuis 2018, relativement facile à configurer et dispose d'une interface web basique Zenko CloudServer remplace facilement MinIO mais la documentation et le branding (cloudserver/zenko/scality) peuvent prêter à confusion Garage nécessite une configuration complexe avec fichier TOML et conteneur d'initialisation séparé, pas un simple remplacement drop-in Apache Ozone requiert au minimum quatre nœuds pour fonctionner, beaucoup trop lourd pour un usage local simple L'auteur recommande SeaweedFS et S3Proxy comme remplaçants viables, RustFS en maybe, et élimine Garage et Ozone pour leur complexité Garage a une histoire tres associative, il vient du collectif https://deuxfleurs.fr/ qui offre un cloud distribué sans datacenter C'est certainement pas une bonne idée, les datacenters dans l'espace https://taranis.ie/datacenters-in-space-are-a-terrible-horrible-no-good-idea/ Avis d'expert (ex-NASA/Google, Dr en électronique spatiale) : Centres de données spatiaux, une "terrible" idée. Incompatibilité fondamentale : L'électronique (surtout IA/GPU) est inadaptée à l'environnement spatial. Énergie : Accès limité. Le solaire (type ISS) est insuffisant pour l'échelle de l'IA. Le nucléaire (RTG) est trop faible. Refroidissement : L'espace n'est pas "froid" ; absence de convection. Nécessite des radiateurs gigantesques (ex: 531m² pour 200kW). Radiations : Provoque erreurs (SEU, SEL) et dommages. Les GPU sont très vulnérables. Blindage lourd et inefficace. Les puces "durcies" sont très lentes. Communications : Bande passante très limitée (1Gbps radio vs 100Gbps terrestre). Le laser est tributaire des conditions atmosphériques. Conclusion : Projet extrêmement difficile, coûteux et aux performances médiocres. Data et Intelligence Artificielle Guillaume a développé un serveur MCP pour arXiv (le site de publication de papiers de recherche) en Java avec le framework Quarkus https://glaforge.dev/posts/2026/01/18/implementing-an-arxiv-mcp-server-with-quarkus-in-java/ Implémentation d'un serveur MCP (Model Context Protocol) arXiv en Java avec Quarkus. Objectif : Accéder aux publications arXiv et illustrer les fonctionnalités moins connues du protocole MCP. Mise en œuvre : Utilisation du framework Quarkus (Java) et son support MCP étendu. Assistance par Antigravity (IDE agentique) pour le développement et l'intégration de l'API arXiv. Interaction avec l'API arXiv : requêtes HTTP, format XML Atom pour les résultats, parser XML Jackson. Fonctionnalités MCP exposées : Outils (@Tool) : Recherche de publications (search_papers). Ressources (@Resource, @ResourceTemplate) : Taxonomie des catégories arXiv, métadonnées des articles (via un template d'URI). Prompts (@Prompt) : Exemples pour résumer des articles ou construire des requêtes de recherche. Configuration : Le serveur peut fonctionner en STDIO (local) ou via HTTP Streamable (local ou distant), avec une configuration simple dans des clients comme Gemini CLI. Conclusion : Quarkus simplifie la création de serveurs MCP riches en fonctionnalités, rendant les données et services "prêts pour l'IA" avec l'aide d'outils d'IA comme Antigravity. Anthropic ne mettra pas de pub dans Claude https://www.anthropic.com/news/claude-is-a-space-to-think c'est en reaction au plan non public d'OpenAi de mettre de la pub pour pousser les gens au mode payant OpenAI a besoin de cash et est probablement le plus utilisé pour gratuit au monde Anthropic annonce que Claude restera sans publicité pour préserver son rôle d'assistant conversationnel dédié au travail et à la réflexion approfondie. Les conversations avec Claude sont souvent sensibles, personnelles ou impliquent des tâches complexes d'ingénierie logicielle où les publicités seraient inappropriées. L'analyse des conversations montre qu'une part significative aborde des sujets délicats similaires à ceux évoqués avec un conseiller de confiance. Un modèle publicitaire créerait des incitations contradictoires avec le principe fondamental d'être "genuinely helpful" inscrit dans la Constitution de Claude. Les publicités introduiraient un conflit d'intérêt potentiel où les recommandations pourraient être influencées par des motivations commerciales plutôt que par l'intérêt de l'utilisateur. Le modèle économique d'Anthropic repose sur les contrats entreprise et les abonnements payants, permettant de réinvestir dans l'amélioration de Claude. Anthropic maintient l'accès gratuit avec des modèles de pointe et propose des tarifs réduits pour les ONG et l'éducation dans plus de 60 pays. Le commerce "agentique" sera supporté mais uniquement à l'initiative de l'utilisateur, jamais des annonceurs, pour préserver la confiance. Les intégrations tierces comme Figma, Asana ou Canva continueront d'être développées en gardant l'utilisateur aux commandes. Anthropic compare Claude à un cahier ou un tableau blanc : des espaces de pensée purs, sans publicité. Infinispan 16.1 est sorti https://infinispan.org/blog/2026/02/04/infinispan-16-1 déjà le nom de la release mérite une mention Le memory bounded par cache et par ensemble de cache s est pas facile à faire en Java Une nouvelle api OpenAPI AOT caché dans les images container Un serveur MCP local juste avec un fichier Java ? C'est possible avec LangChain4j et JBang https://glaforge.dev/posts/2026/02/11/zero-boilerplate-java-stdio-mcp-servers-with-langchain4j-and-jbang/ Création rapide de serveurs MCP Java sans boilerplate. MCP (Model Context Protocol): standard pour connecter les LLM à des outils et données. Le tutoriel répond au manque d'options simples pour les développeurs Java, face à une prédominance de Python/TypeScript dans l'écosystème MCP. La solution utilise: LangChain4j: qui intègre un nouveau module serveur MCP pour le protocole STDIO. JBang: permet d'exécuter des fichiers Java comme des scripts, éliminant les fichiers de build (pom.xml, Gradle). Implémentation: se fait via un seul fichier .java. JBang gère automatiquement les dépendances (//DEPS). L'annotation @Tool de LangChain4j expose les méthodes Java aux LLM. StdioMcpServerTransport gère la communication JSON-RPC via l'entrée/sortie standard (STDIO). Point crucial: Les logs doivent impérativement être redirigés vers System.err pour éviter de corrompre System.out, qui est réservé à la communication MCP (messages JSON-RPC). Facilite l'intégration locale avec des outils comme Gemini CLI, Claude Code, etc. Reciprocal Rank Fusion : un algorithme utile et souvent utilisé pour faire de la recherche hybride, pour mélanger du RAG et des recherches par mots-clé https://glaforge.dev/posts/2026/02/10/advanced-rag-understanding-reciprocal-rank-fusion-in-hybrid-search/ RAG : Qualité LLM dépend de la récupération. Recherche Hybride : Combiner vectoriel et mots-clés (BM25) est optimal. Défi : Fusionner des scores d'échelles différentes. Solution : Reciprocal Rank Fusion (RRF). RRF : Algorithme robuste qui fusionne des listes de résultats en se basant uniquement sur le rang des documents, ignorant les scores. Avantages RRF : Pas de normalisation de scores, scalable, excellente première étape de réorganisation. Architecture RAG fréquente : RRF (large sélection) + Cross-Encoder / modèle de reranking (précision fine). RAG-Fusion : Utilise un LLM pour générer plusieurs variantes de requête, puis RRF agrège tous les résultats pour renforcer le consensus et réduire les hallucinations. Implémentation : LangChain4j utilise RRF par défaut pour agréger les résultats de plusieurs retrievers. Les dernières fonctionnalités de Gemini et Nano Banana supportées dans LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2026/02/06/latest-gemini-and-nano-banana-enhancements-in-langchain4j/ Nouveaux modèles d'images Nano Banana (Gemini 2.5/3.0) pour génération et édition (jusqu'à 4K). "Grounding" via Google Search (pour images et texte) et Google Maps (localisation, Gemini 2.5). Outil de contexte URL (Gemini 3.0) pour lecture directe de pages web. Agents multimodaux (AiServices) capables de générer des images. Configuration de la réflexion (profondeur Chain-of-Thought) pour Gemini 3.0. Métadonnées enrichies : usage des tokens et détails des sources de "grounding". Comment configurer Gemini CLI comment agent de code dans IntelliJ grâce au protocole ACP https://glaforge.dev/posts/2026/02/01/how-to-integrate-gemini-cli-with-intellij-idea-using-acp/ But : Intégrer Gemini CLI à IntelliJ IDEA via l'Agent Client Protocol (ACP). Prérequis : IntelliJ IDEA 2025.3+, Node.js (v20+), Gemini CLI. Étapes : Installer Gemini CLI (npm install -g @google/gemini-cli). Localiser l'exécutable gemini. Configurer ~/.jetbrains/acp.json (chemin exécutable, --experimental-acp, use_idea_mcp: true). Redémarrer IDEA, sélectionner "Gemini CLI" dans l'Assistant IA. Usage : Gemini interagit avec le code et exécute des commandes (contexte projet). Important : S'assurer du flag --experimental-acp dans la configuration. Outillage PipeNet, une alternative (open source aussi) à LocalTunnel, mais un plus évoluée https://pipenet.dev/ pipenet: Alternative open-source et moderne à localtunnel (client + serveur). Usages: Développement local (partage, webhooks), intégration SDK, auto-hébergement sécurisé. Fonctionnalités: Client (expose ports locaux, sous-domaines), Serveur (déploiement, domaines personnalisés, optimisé cloud mono-port). Avantages vs localtunnel: Déploiement cloud sur un seul port, support multi-domaines, TypeScript/ESM, maintenance active. Protocoles: HTTP/S, WebSocket, SSE, HTTP Streaming. Intégration: CLI ou SDK JavaScript. JSON-IO — une librairie comme Jackson ou GSON, supportant JSON5, TOON, et qui pourrait être utile pour l'utilisation du "structured output" des LLMs quand ils ne produisent pas du JSON parfait https://github.com/jdereg/json-io json-io : Librairie Java pour la sérialisation et désérialisation JSON/TOON. Gère les graphes d'objets complexes, les références cycliques et les types polymorphes. Support complet JSON5 (lecture et écriture), y compris des fonctionnalités non prises en charge par Jackson/Gson. Format TOON : Notation orientée token, optimisée pour les LLM, réduisant l'utilisation de tokens de 40 à 50% par rapport au JSON. Légère : Aucune dépendance externe (sauf java-util), taille de JAR réduite (~330K). Compatible JDK 1.8 à 24, ainsi qu'avec les environnements JPMS et OSGi. Deux modes de conversion : vers des objets Java typés (toJava()) ou vers des Map (toMaps()). Options de configuration étendues via ReadOptionsBuilder et WriteOptionsBuilder. Optimisée pour les déploiements cloud natifs et les architectures de microservices. Utiliser mailpit et testcontainer pour tester vos envois d'emails https://foojay.io/today/testing-emails-with-testcontainers-and-mailpit/ l'article montre via SpringBoot et sans. Et voici l'extension Quarkus https://quarkus.io/extensions/io.quarkiverse.mailpit/quarkus-mailpit/?tab=docs Tester l'envoi d'emails en développement est complexe car on ne peut pas utiliser de vrais serveurs SMTP Mailpit est un serveur SMTP de test qui capture les emails et propose une interface web pour les consulter Testcontainers permet de démarrer Mailpit dans un conteneur Docker pour les tests d'intégration L'article montre comment configurer une application SpringBoot pour envoyer des emails via JavaMail Un module Testcontainers dédié à Mailpit facilite son intégration dans les tests Le conteneur Mailpit expose un port SMTP (1025) et une API HTTP (8025) pour vérifier les emails reçus Les tests peuvent interroger l'API HTTP de Mailpit pour valider le contenu des emails envoyés Cette approche évite d'utiliser des mocks et teste réellement l'envoi d'emails Mailpit peut aussi servir en développement local pour visualiser les emails sans les envoyer réellement La solution fonctionne avec n'importe quel framework Java supportant JavaMail Architecture Comment scaler un système de 0 à 10 millions d'utilisateurs https://blog.algomaster.io/p/scaling-a-system-from-0-to-10-million-users Philosophie : Scalabilité incrémentale, résoudre les goulots d'étranglement sans sur-ingénierie. 0-100 utilisateurs : Serveur unique (app, DB, jobs). 100-1K : Séparer app et DB (services gérés, pooling). 1K-10K : Équilibreur de charge, multi-serveurs d'app (stateless via sessions partagées). 10K-100K : Caching, réplicas de lecture DB, CDN (réduire charge DB). 100K-500K : Auto-scaling, applications stateless (authentification JWT). 500K-10M : Sharding DB, microservices, files de messages (traitement asynchrone). 10M+ : Déploiement multi-régions, CQRS, persistance polyglotte, infra personnalisée. Principes clés : Simplicité, mesure, stateless essentiel, cache/asynchrone, sharding prudent, compromis (CAP), coût de la complexité. Patterns d'Architecture 2026 - Du Hype à la Réalité du Terrain (Part 1/2) - https://blog.ippon.fr/2026/01/30/patterns-darchitecture-2026-part-1/ L'article présente quatre patterns d'architecture logicielle pour répondre aux enjeux de scalabilité, résilience et agilité business dans les systèmes modernes Il présentent leurs raisons et leurs pièges Un bon rappel L'Event-Driven Architecture permet une communication asynchrone entre systèmes via des événements publiés et consommés, évitant le couplage direct Les bénéfices de l'EDA incluent la scalabilité indépendante des composants, la résilience face aux pannes et l'ajout facile de nouveaux cas d'usage Le pattern API-First associé à un API Gateway centralise la sécurité, le routage et l'observabilité des APIs avec un catalogue unifié Le Backend for Frontend crée des APIs spécifiques par canal (mobile, web, partenaires) pour optimiser l'expérience utilisateur CQRS sépare les modèles de lecture et d'écriture avec des bases optimisées distinctes, tandis que l'Event Sourcing stocke tous les événements plutôt que l'état actuel Le Saga Pattern gère les transactions distribuées via orchestration centralisée ou chorégraphie événementielle pour coordonner plusieurs microservices Les pièges courants incluent l'explosion d'événements granulaires, la complexité du debugging distribué, et la mauvaise gestion de la cohérence finale Les technologies phares sont Kafka pour l'event streaming, Kong pour l'API Gateway, EventStoreDB pour l'Event Sourcing et Temporal pour les Sagas Ces patterns nécessitent une maturité technique et ne sont pas adaptés aux applications CRUD simples ou aux équipes junior Patterns d'architecture 2026 : du hype à la réalité terrain part. 2 - https://blog.ippon.fr/2026/02/04/patterns-darchitecture-2026-part-2/ Deuxième partie d'un guide pratique sur les patterns d'architecture logicielle et système éprouvés pour moderniser et structurer les applications en 2026 Strangler Fig permet de migrer progressivement un système legacy en l'enveloppant petit à petit plutôt que de tout réécrire d'un coup (70% d'échec pour les big bang) Anti-Corruption Layer protège votre nouveau domaine métier des modèles externes et legacy en créant une couche de traduction entre les systèmes Service Mesh gère automatiquement la communication inter-services dans les architectures microservices (sécurité mTLS, observabilité, résilience) Architecture Hexagonale sépare le coeur métier des détails techniques via des ports et adaptateurs pour améliorer la testabilité et l'évolutivité Chaque pattern est illustré par un cas client concret avec résultats mesurables et liste des pièges à éviter lors de l'implémentation Les technologies 2026 mentionnées incluent Istio, Linkerd pour service mesh, LaunchDarkly pour feature flags, NGINX et Kong pour API gateway Tableau comparatif final aide à choisir le bon pattern selon la complexité, le scope et le use case spécifique du projet L'article insiste sur une approche pragmatique : ne pas utiliser un pattern juste parce qu'il est moderne mais parce qu'il résout un problème réel Pour les systèmes simples type CRUD ou avec peu de services, ces patterns peuvent introduire une complexité inutile qu'il faut savoir éviter Méthodologies Le rêve récurrent de remplacer voire supprimer les développeurs https://www.caimito.net/en/blog/2025/12/07/the-recurring-dream-of-replacing-developers.html Depuis 1969, chaque décennie voit une tentative de réduire le besoin de développeurs (de COBOL, UML, visual builders… à IA). Motivation : frustration des dirigeants face aux délais et coûts de développement. La complexité logicielle est intrinsèque et intellectuelle, non pas une question d'outils. Chaque vague technologique apporte de la valeur mais ne supprime pas l'expertise humaine. L'IA assiste les développeurs, améliore l'efficacité, mais ne remplace ni le jugement ni la gestion de la complexité. La demande de logiciels excède l'offre car la contrainte majeure est la réflexion nécessaire pour gérer cette complexité. Pour les dirigeants : les outils rendent-ils nos développeurs plus efficaces sur les problèmes complexes et réduisent-ils les tâches répétitives ? Le "rêve" de remplacer les développeurs, irréalisable, est un moteur d'innovation créant des outils précieux. Comment creuser des sujets à l'ère de l'IA générative. Quid du partage et la curation de ces recherches ? https://glaforge.dev/posts/2026/02/04/researching-topics-in-the-age-of-ai-rock-solid-webhooks-case-study/ Recherche initiale de l'auteur sur les webhooks en 2019, processus long et manuel. L'IA (Deep Research, Gemini, NotebookLM) facilite désormais la recherche approfondie, l'exploration de sujets et le partage des résultats. L'IA a identifié et validé des pratiques clés pour des déploiements de webhooks résilients, en grande partie les mêmes que celles trouvées précédemment par l'auteur. Génération d'artefacts par l'IA : rapport détaillé, résumé concis, illustration sketchnote, et même une présentation (slide deck). Guillaume s'interroge sur le partage public de ces rapports de recherche générés par l'IA, tout en souhaitant éviter le "AI Slop". Loi, société et organisation Le logiciel menacé par le vibe coding https://www.techbuzz.ai/articles/we-built-a-monday-com-clone-in-under-an-hour-with-ai Deux journalistes de CNBC sans expérience de code ont créé un clone fonctionnel de Monday.com en moins de 60 minutes pour 5 à 15 dollars. L'expérience valide les craintes des investisseurs qui ont provoqué une baisse de 30% des actions des entreprises SaaS. L'IA a non seulement reproduit les fonctionnalités de base mais a aussi recherché Monday.com de manière autonome pour identifier et recréer ses fonctionnalités clés. Cette technique appelée "vibe-coding" permet aux non-développeurs de construire des applications via des instructions en anglais courant. Les entreprises les plus vulnérables sont celles offrant des outils "qui se posent sur le travail" comme Atlassian, Adobe, HubSpot, Zendesk et Smartsheet. Les entreprises de cybersécurité comme CrowdStrike et Palo Alto sont considérées plus protégées grâce aux effets de réseau et aux barrières réglementaires. Les systèmes d'enregistrement comme Salesforce restent plus difficiles à répliquer en raison de leur profondeur d'intégration et de données d'entreprise. Le coût de 5 à 15 dollars par construction permet aux entreprises de prototyper plusieurs solutions personnalisées pour moins cher qu'une seule licence Monday.com. L'expérience soulève des questions sur la pérennité du marché de 5 milliards de dollars des outils de gestion de projet face à l'IA générative. Conférences En complément de l'agenda des conférences de Aurélie Vache, il y a également le site https://javaconferences.org/ (fait par Brian Vermeer) avec toutes les conférences Java à venir ! La liste des conférences provenant de Developers Conferences Agenda/List par Aurélie Vache et contributeurs : 12-13 février 2026 : Touraine Tech #26 - Tours (France) 12-13 février 2026 : World Artificial Intelligence Cannes Festival - Cannes (France) 19 février 2026 : ObservabilityCON on the Road - Paris (France) 6 mars 2026 : WordCamp Nice 2026 - Nice (France) 18 mars 2026 : Jupyter Workshops: AI in Jupyter: Building Extensible AI Capabilities for Interactive Computing - Saint-Maur-des-Fossés (France) 18-19 mars 2026 : Agile Niort 2026 - Niort (France) 20 mars 2026 : Atlantique Day 2026 - Nantes (France) 26 mars 2026 : Data Days Lille - Lille (France) 26-27 mars 2026 : SymfonyLive Paris 2026 - Paris (France) 26-27 mars 2026 : REACT PARIS - Paris (France) 27-29 mars 2026 : Shift - Nantes (France) 31 mars 2026 : ParisTestConf - Paris (France) 31 mars 2026-1 avril 2026 : FlowCon France 2026 - Paris (France) 1 avril 2026 : AWS Summit Paris - Paris (France) 2 avril 2026 : Pragma Cannes 2026 - Cannes (France) 2-3 avril 2026 : Xen Spring Meetup 2026 - Grenoble (France) 7 avril 2026 : PyTorch Conference Europe - Paris (France) 9-10 avril 2026 : Android Makers by droidcon 2026 - Paris (France) 9-11 avril 2026 : Drupalcamp Grenoble 2026 - Grenoble (France) 16-17 avril 2026 : MiXiT 2026 - Lyon (France) 17-18 avril 2026 : Faiseuses du Web 5 - Dinan (France) 22-24 avril 2026 : Devoxx France 2026 - Paris (France) 23-25 avril 2026 : Devoxx Greece - Athens (Greece) 6-7 mai 2026 : Devoxx UK 2026 - London (UK) 12 mai 2026 : Lead Innovation Day - Leadership Edition - Paris (France) 19 mai 2026 : La Product Conf Paris 2026 - Paris (France) 21-22 mai 2026 : Flupa UX Days 2026 - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lille - Lille (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Paris - Paris (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Bordeaux - Bordeaux (France) 22 mai 2026 : AFUP Day 2026 Lyon - Lyon (France) 28 mai 2026 : DevCon 27 : I.A. & Vibe Coding - Paris (France) 28 mai 2026 : Cloud Toulouse 2026 - Toulouse (France) 29 mai 2026 : NG Baguette Conf 2026 - Paris (France) 29 mai 2026 : Agile Tour Strasbourg 2026 - Strasbourg (France) 2-3 juin 2026 : Agile Tour Rennes 2026 - Rennes (France) 2-3 juin 2026 : OW2Con - Paris-Châtillon (France) 3 juin 2026 : IA–NA - La Rochelle (France) 5 juin 2026 : TechReady - Nantes (France) 5 juin 2026 : Fork it! - Rouen - Rouen (France) 6 juin 2026 : Polycloud - Montpellier (France) 9 juin 2026 : JFTL - Montrouge (France) 9 juin 2026 : C: - Caen (France) 11-12 juin 2026 : DevQuest Niort - Niort (France) 11-12 juin 2026 : DevLille 2026 - Lille (France) 12 juin 2026 : Tech F'Est 2026 - Nancy (France) 16 juin 2026 : Mobilis In Mobile 2026 - Nantes (France) 17-19 juin 2026 : Devoxx Poland - Krakow (Poland) 17-20 juin 2026 : VivaTech - Paris (France) 18 juin 2026 : Tech'Work - Lyon (France) 22-26 juin 2026 : Galaxy Community Conference - Clermont-Ferrand (France) 24-25 juin 2026 : Agi'Lille 2026 - Lille (France) 24-26 juin 2026 : BreizhCamp 2026 - Rennes (France) 2 juillet 2026 : Azur Tech Summer 2026 - Valbonne (France) 2-3 juillet 2026 : Sunny Tech - Montpellier (France) 3 juillet 2026 : Agile Lyon 2026 - Lyon (France) 6-8 juillet 2026 : Riviera Dev - Sophia Antipolis (France) 2 août 2026 : 4th Tech Summit on Artificial Intelligence & Robotics - Paris (France) 20-22 août 2026 : 4th Tech Summit on AI & Robotics - Paris (France) & Online 4 septembre 2026 : JUG Summer Camp 2026 - La Rochelle (France) 17-18 septembre 2026 : API Platform Conference 2026 - Lille (France) 24 septembre 2026 : PlatformCon Live Day Paris 2026 - Paris (France) 1 octobre 2026 : WAX 2026 - Marseille (France) 1-2 octobre 2026 : Volcamp - Clermont-Ferrand (France) 5-9 octobre 2026 : Devoxx Belgium - Antwerp (Belgium) Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via X/twitter https://twitter.com/lescastcodeurs ou Bluesky https://bsky.app/profile/lescastcodeurs.com Faire un crowdcast ou une crowdquestion Soutenez Les Cast Codeurs sur Patreon https://www.patreon.com/LesCastCodeurs Tous les épisodes et toutes les infos sur https://lescastcodeurs.com/

Arnaud Giuliani, ingénieur Kotlin et créateur de Koin, raconte son parcours mobile et sa démarche open source. Il parle de la genèse de Kotlin, de la création d’une librairie DI en DSL et de l’évolution multiplateforme. Discussions sur les coroutines, le nouveau compilateur K2, WASM/Compose web et la transformation d’un projet OSS en startup avec Kotzilla.

Les hôtes plongent dans les prévisions technologiques de 2026, explorant le rôle potentiel de Java dans le développement pour le terminal. Ils discutent des nouveautés de Ruby 4.0 et des avantages de GraalVM et JBang. Des outils pratiques pour macOS sont présentés, tout comme des solutions pour sécuriser des images Docker. L'impact croissant de l'IA sur la productivité des développeurs est débattu, ainsi que la fatigue des contributeurs du code open source. Pour finir, un segment amusant sur une nouvelle gamme de Lego connectés apporte une touche de légèreté.