L'IA peut être usante

Retour d'expérience 9/11 sur Cursor après 15 ans de software

Le fait de devoir parler à une machine comme à un humain est parfois très inefficace et frustrant. Voici les principaux écueils et comment les gérer.

Tâche trop compliquée

Si c'est le cas, vous pouvez soit vous armer de patience, soit aller directement régler le problème vous-même. Ça vous évitera d'avoir en boucle les :

• "Vous avez raison"
• "Je vois le problème"
• "Ah je comprends"
• "J'ai trouvé le problème"

...qui donnent l'impression de parler à un mur.

Tête de mule

Parfois il manque une information, et même si vous la donnez à l'IA, elle ira la chercher elle-même plutôt que de vous écouter :

— "Ah, votre fichier d'env n'existe pas" — Si, il est à la racine et complet, le problème n'est pas là

— "En fait votre .env est sûrement incomplet" — Si, la variable est bien définie, le problème est ailleurs

— "Je vais exécuter une commande pour vérifier votre .env" — Pas la peine, tout est bien défini, ça marchait avant

— $cat .env | grep CREDENTIALS — "Ah ! Le problème ne vient pas du .env"

(╯°□°)╯︵ ┻━┻

Le béni-ouiouisme

Autre biais agaçant : quels que soient vos choix ou demandes, l'IA va vous accompagner en vous lançant des fleurs, peu importe si ça vous emmène dans le mur.

Seule solution : demander dès le début des réponses très critiques, tout en demandant des éclaircissements s'il n'y a pas assez de données pour répondre de manière efficace et résiliente.

En résumé

• Un cycle de réponses avec le problème "identifié" sans aucun progrès → trop complexe, prenez un modèle plus gros ou intervenez à la main
• Quand l'IA tourne en rond, repartez de zéro
• Si vous ne demandez pas explicitement de réponse critique, vous n'en aurez pas

L'IA est un outil puissant, mais comme tout outil, il faut savoir quand le poser et prendre le relais soi-même.

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Initialement publié sur LinkedIn.