🥂 Tchiiiiiiin-tchiiiin !! À votre santé numérique.
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AI didn’t kill senior developers. It killed the old seniority contract.
It keeps engineering leaders stuck in the same cycles — measuring output instead of outcomes, treating plausible code as safe change, and letting review systems collapse under AI-generated volume.
In this video, I’m breaking down the shift from seniority based on implementation speed to seniority based on risk-adjusted leverage, production judgment, and accountable technical leadership.
II. Value Proposition
You’ll learn:
• Why AI makes developers faster without automatically making software safer
• How plausible code creates review pressure, codebase entropy, and hidden production risk
• Why CTOs should stop measuring engineering by output volume and start measuring risk-adjusted business outcomes
• How to classify AI-assisted work by risk before deciding the review standard
• Why senior engineers must move from style policing to assumption review
• How architecture docs, runbooks, tests, threat models, and observability become AI-era leverage
• How to mentor junior developers to use AI without outsourcing judgment
III. Call-to-Action
If you’re tired of faster pull requests creating more uncertainty, senior engineers becoming bottlenecks, or AI adoption turning into accountability theater… this is the blueprint.
IV. Links
Want MORE from The Serious CTO? https://linktr.ee/theseriouscto
V. Time Stamps
Time Stamps:
00:00 The old seniority contract is over
01:09 Engineering is not artifact production
01:51 Sponsor: ChatLLM by Abacus AI
03:06 Why AI makes seniors look exposed
03:52 Plausible code is not safe change
05:18 AI accelerates codebase entropy
06:05 Output volume is the wrong metric
06:46 Redefine seniority around leverage
07:33 Classify AI-assisted work by risk
08:25 Make AI usage governable
09:32 Strengthen gates and assumption review
10:46 Context becomes senior leverage
11:19 Redesign mentoring for AI juniors
12:03 Who AI actually threatens
12:47 The new seniority contract
VI. Hashtags
#EngineeringLeadership #AIInSoftwareDevelopment #SoftwareEngineering #TechnicalLeadership #EngineeringManagement #BusinessStrategy #CTO #SoftwareArchitecture
VII. Keywords/Tags
AI and senior developers
AI in software engineering
senior developer career shift
engineering leadership and AI
CTO AI strategy
AI-assisted software development
software engineering risk management
risk-adjusted engineering leadership
AI code review process
AI-generated code risks
technical leadership in the AI era
software architecture and AI tools
engineering productivity metrics
DORA metrics and AI adoption
production safety in software teams
mentoring junior developers with AI
'will AI replace senior developers'
'how should CTOs manage AI-generated code'
'what skills do senior developers need in the AI era'
Le CNRS accélère sa transition vers la souveraineté numérique. Pour la messagerie, la visioconférence et l'intelligence artificielle, l'organisme abandonne progressivement les outils des GAFAM au profit de solutions françaises et européennes, portées notamment par Mistral AI et la DINUM.
AI-READABLE CODE
Naming in software goes way beyond any aesthetics. Good naming minimizes reconstruction work. Here is the style and habits that I've picked up.
ADAM TORNHILL
JUN 23, 2026
Today we’re taking on the second hardest problem in computer science: naming.
Each time we write code, we face a multitude of micro-decisions. How do we label functions, classes, variables, etc. to get the most out of the code as a communication medium? That is, communication that sharpens our thoughts in the moment, as well as code that supports our future selves and any agent trying to make sense of what’s already there.
As such, naming in software goes way beyond any aesthetics. Good naming minimizes reconstruction work. For both humans and machines.
In this article, I share the style and habits that I’ve picked up. It’s a style that evolved over the years, and shaped by viewing software through the lens of cognitive psychology to support the way we think, reason, and solve problems
TRENDS & REFLECTIONS
What if today's best engineers aren't enough for tomorrow's systems? By following today's trends, we may discover that human-level code quality was never the problem we needed to solve.
ADAM TORNHILL
JUN 30, 2026
Having an AI produce code at the quality of a human expert has been the dream and definitive benchmark for years now. Recent progress on both foundation models and, perhaps more important, the agentic harnesses have made this dream seem less distant.
Let’s assume we (or BigTech) succeed: tomorrow’s coding agents perform at the level of today’s best software engineers. My argument is that this still wouldn’t be enough
Ce guide a été conçu dans le cadre du programme Alt Impact, co-porté par l’ADEME, le CNRS et Inria. Ce projet a pour ambition de former et de sensibiliser un large public aux enjeux de l’impact environnemental du numérique. Plusieurs cibles ont été définies pour accompagner la transition : le grand public, les organisations professionnelles publiques et privées, ainsi que les acteurs de l’enseignement supérieur et la recherche.Ce guide propose un inventaire de ressources pédagogiques disponibles au format « clé en main » ou adaptables selon vos besoins, afin de vous former ou de former différents publics à la sobriété numérique.
Ce document constitue le référentiel du numérique responsable pour l’éducation. Il s’inscrit
dans le corpus des référentiels de la doctrine technique du numérique pour l’éducation, et
dans la stratégie du numérique pour l’éducation qui rappelle l’ambition du ministère pour le
développement de la citoyenneté à l’ère du numérique tout autant que l’engagement nécessaire de chaque fournisseur de services numériques pour tendre vers un objectif commun de
développement durable.
Il recense les exigences et recommandations en matière d’écoresponsabilité, d’accessibilité
numérique, d’éthique et d’usage de l’IA pour l’ensemble des fournisseurs de services numériques pour l’éducation.
Il s’appuie sur des documents de référence généraux comme le RGESN ou le RGAA, le rapport de la commission « Écrans et enfants : à la recherche du temps perdu » et contextualise
les exigences au périmètre des services numériques pour l’éducation. Le ministère, ses fournisseurs de services ainsi que l’ensemble des partenaires et acteurs des services numériques
ont participé à l’élaboration de ce référentiel.
Dans le cadre de ce référentiel, il est entendu que le « numérique responsable » est un processus d’amélioration continue qui vise à réduire l’empreinte environnementale et sociale du
numérique1
. Sur le plan environnemental, il revendique une utilisation plus sobre et moins
énergivore de l’outil numérique en faisant évoluer les pratiques, les usages et les projets de
déploiement des équipements et services vers plus de sobriété, sans tomber dans l’austérité.
Sur le plan social, le numérique responsable vise à garantir l'inclusion numérique, l'accès équitable aux technologies et la protection des droits de l'homme. Cela inclut la lutte contre la
fracture numérique et la promotion de l'éthique numérique.
Sur le plan économique, le numérique responsable encourage des modèles d'affaires durables, la transparence financière et la création d'emplois éthiques. Il s'agit de promouvoir
une économie numérique qui contribue positivement au bien-être économique global.
Le texte ci-dessous est paru dans plusieurs journaux et sur notre blog Médiapart le 18 juin, et a vocation à être signé largement par des professionel.les exercant dans l'enseignement, la culture, le journalisme, la recherche et les entreprises, mais également par tous les citoyennes et citoyens qui souhaitent avoir la possiblité de pouvoir vivre dans un monde sans IAg (intelligence artificielle générative).
Merci de nous aider à sa diffusion et sa signature, en diffusant le lien vers ce formulaire et/ou en diffusant le texte et/ou en diffusant les articles parus dans les journaux à son sujet.
Il a pour l'instant été signé plus de 2050 fois depuis son lancement le 8 juin. Nous sommes ravi.es que des professionnel.es et des citoyen.es dans toute leur diversité se reconnaissent dans ce texte et le soutiennent !
Parmi les professionel.les de la culture, du journalisme, de l'enseignement et de la recherche : Catherine Meurisse (illustratrice), Agnès Desarthe (écrivaine), Marie-Fleur Albecker (romancière et professeur d'histoire-géographie), David Bobin (journaliste), Abel Quentin (écrivain), Léa Fehner (réalisatrice), Brigitte Giraud (écrivaine), Régis Sauder (cinéaste), Maxime Lerolle (Journaliste scientifique au CNRS), Alexandre Gondran (enseignant-chercheur en IA), François Fehner (artiste dramatique), Iris Dion (scénariste), Jacques Mirenowicz (co-rédacteur en chef de La Revue Durable), Elie Wajeman (réalisateur), Jean-Marie Combelles (comédien), Laetitia Bornes (chercheuse en informatique), Stenka Quillet (journaliste et réalisatrice), Audrey Vernon (comédienne), Fabrice Eurly (musicien), la rédaction de Splann (journal), Jonathan Selman (artiste sonore), Virginie Sebeoun (médiatrice culturelle), Philippe Marquet (enseignant-chercheur en informatique), France Keyser (photojournaliste), Guilaume Binet (photographe), Betty Piccioli (autrice et directrice littéraire), Rosina Savisaar (biostatisticienne), Catherine Moulin (metteuse en scène), Lucie Prod'homme (compositrice), Damien cuvillier (dessinateur de BD), Françoise Boche (directrice de recherche), Sylvie Crossman (éditrice autrice), Caroline Fontaine (journaliste), Caroline Sahuquet (directrice d'une compagnie de théatre), Béatrice Markhoff (professeure des universités en informatique), Agnès Dherbeys (photographe), Pierre Hybre (photographe), Joël Brie (professeur associé / praticien hospitalier), Olivier Jobard (photo-journaliste et réalisateur), Xavier Demerliac (compositeur), Nora Bouazzouni (journaliste, autrice, traductrice), Fabrice Eulry (musicien), Célia Izoard (autrice, journaliste), Antonio E.Porreca (maître de conféreces en informatique), Flore Grimaud (Artiste), rédaction du journal "Qui Vive", François Gomès (dessinateur), Laëtitia Moreau (réalisatrice), Anthony Roux (éditeur et scénariste), Espé (auteur de BD), Isabelle Malin (journaliste), Laurence Dupin (traductrice),
Parmi les citoyen.nes signataires de ce texte: Alexandre Basquin (sénateur du Nord), Arnaud Saint-Martin (député de Seine-et-Marne et sociologue), Olivier Debré (consultant en cybersécurité), Véronique Delors (retraitée), Jean-Jacques Achache (médecin), Sophie Bouchonnet (Atsem), Holta Hoxha-Caron (directrice d'ONG), Bertrand Duc (auxiliaire de vie), Julie Dagnaud (bibliothécaire), Roseline Crêté (psychologue clinicienne), Carine Dufot (ingénieure), Vincent Faitre (assistant de service social), Florian Parreno (développeur web), Stella Poigné (designeuse), Julie Berger (étudiante en école de dessin), Samuel Chenal (informaticien)
... et de très nombreux.ses autres professionnelles et citoyen.nes.
La liste complète des signataires est accessible depuis le site de l'Atécopol. Elle est mise à jour de temps en temps mais pas instantanément (c'est manuel :-) ). La version pdf du texte est téléchargeable plus bas.
Adresse de contact : atecopol_objectionconscienceiag@proton.me
Appel du 18 juin : Plaidoyer pour un label Sans-IAg dans l’enseignement, la culture, le journalisme, la recherche et les entreprises.
Il y a dix ans, face à la place grandissante des plats pré-cuisinés dans la restauration, émergeait un petit logo sans prétention, sans organisme certificateur, et sans processus de labellisation : le label « fait maison ». Signe de confiance et de reconnaissance entre un restaurant et sa clientèle, il indiquait que - comme cela devrait aller de soi - la nourriture que l’on s’apprêtait à manger avait été cuisinée sur place, et non simplement réchauffée au micro-ondes après avoir été produite en usine.
Dix ans plus tard, le déferlement de l’intelligence artificielle générative (IAg) [1] dans tous les aspects de la vie quotidienne désoriente les nombreuses personnes qui sont attachées aux productions humaines et subissent cette vague de déshumanisation avec effroi, tristesse ou colère : plus moyen de savoir si un article de journal, un morceau de musique ou un contenu éducatif a été produit par une IAg. Du côté des créateur·ices, la situation n’est pas beaucoup plus rose : face à la concurrence de ChatGPT et de l’automatisation, comment faire valoir et reconnaître son choix de continuer à proposer une production humaine ?
Au-delà du cas extrême des productions entièrement générées par IAg, cette dernière peut être utilisée à des degrés divers lors de différentes phases du processus de création : illustrations, demande de financement, textes de présentation, recherches bibliographiques, ou bien entendu assistance à la production finale. Les raisons pour refuser tout cela en bloc sont multiples et sont probablement aussi diverses que le profil des personnes qui le souhaitent. La plus courante est que l’IAg n’est pas un outil neutre avec ses bons et mauvais usages mais un système technique indissociable d’un pillage massif des œuvres, d’une exploitation des travailleur·ses du clic et d’infrastructures gigantesques et énergivores. On peut aussi refuser de laisser aux entreprises du secteur des pans entiers de notre humanité créatrice ou refuser de perdre des compétences et une autonomie auxquelles nous sommes attaché·es. Mais qu’importe : que ce soit du côté des créateur·ices comme de celui des personnes qui accèdent à des contenus, il est temps que nous puissions nous reconnaître, nous rallier, nous faire confiance, et créer un réseau de créations entièrement humaines.
Une piste consisterait à demander à toutes les personnes faisant appel à l’IAg à quelque étape que ce soit de leurs processus de création de le déclarer explicitement et de manière transparente. Mais nous doutons qu’une telle pratique s’impose un jour, pour de nombreuses raisons. On peut se contenter de l’illustrer par un exemple emblématique : dans le domaine de la recherche, où la plupart des revues demandent aux scientifiques de déclarer explicitement l’usage de l’IAg dans leurs articles, une étude estime que seul 1 scientifique sur 40 utilisant l’IAg le déclare. On assiste donc dans ce domaine à des manquements majeurs et généralisés à l'éthique scientifique. Il y a fort à parier que, dans de nombreux métiers, même si l’on demandait d’afficher explicitement tout usage de l’IAg, ce dernier, peu avouable et difficilement prouvable, resterait pratiqué en catimini.
Nous proposons donc qu’un label Sans-IAg émerge rapidement partout où des personnes, des collectifs, des journaux, des laboratoires, des formations ou des entreprises prennent l’engagement de ne pas utiliser l’IAg dans leur pratique professionnelle. Ce label serait basé sur la confiance entre des humains. Il pourrait émerger à des échelles très diverses. Par exemple, dans l’enseignement, ce label pourrait apparaître à l’échelle d’un établissement, d’un département, d’une filière de formation ou d’un·e enseignant·e. Dans les médias, il pourrait être affiché à l’échelle d’un journal entier comme d’une rubrique ou d’un·e journaliste. Dans la culture, il pourrait être mis en avant au niveau d’une œuvre (film, roman, photographie, etc.), ou pour caractériser la pratique d’artistes (scénaristes, écrivain·es, etc.). Il pourrait apparaître sous la forme d’une phrase explicite, d’un logo personnel ou d’un court texte. L’important n’est pas la forme que cela prend ; il n’est peut-être même pas nécessaire qu’un label « officiel » et son lot de normes précises - et probablement invérifiables - existe ; l’important est que toutes les personnes qui se reconnaissent dans cette envie et cet engagement l’affichent explicitement. Pour autant, même en l’absence d’organisme certificateur ou de label officiel, une affirmation erronée pourrait être juridiquement considérée comme une pratique commerciale trompeuse.
Les entreprises sont un cas un peu à part mais néanmoins fort intéressant. On voit émerger un monde dystopique où des milliers de CV générés par IAg sont triés par des IAg pour recruter des personnes allant prompter toute la journée. Tout cela n’a aucun sens et nécessite une clarification urgente, afin que les étudiant·es puissent rapidement savoir quelles sont les entreprises ou services dans lesquels iels pourront exercer dignement leurs compétences. Inversement, il faudrait que les mêmes entreprises puissent rapidement reconnaître les étudiant·es qui ont de véritables compétences personnelles, car iels afficheraient explicitement leur attachement à la production humaine dans leur CV ou par le fait d’avoir choisi de suivre un cursus dans des formations humaines, c’est-à-dire sans IAg.
Il est probable que le déploiement de l’IAg ne déviera pas immédiatement de sa trajectoire dystopique actuelle. Pour autant, nous pouvons agir dès à présent pour que la poursuite d’une vie sans IAg ne s’apparente pas à un parcours d’obstacles, et même, reste tout simplement possible. Nous appelons donc à une réflexion collective à ce sujet dans toutes les institutions concernées. Il est temps de choisir son camp – IAg ou humain – et de clarifier sa position.
Ce texte est issu des réflexions inter-disciplinaires de l’Atécopol, collectif de scientifiques toulousain·es engagé·es face à l’urgence écologique. Il a été rédigé par Marianne Blanchard, Guillaume Carbou, Julian Carrey, Adeline Grand-Clément, Jean-Michel Hupé, Odin Marc, Sydney Thomas et Laure Vieu. Les rédacteur·ices ont également pris en compte les remarques et suggestions d’artistes, écrivain·es, et journalistes ayant eu accès à une version préliminaire de ce texte, ainsi que de membres du collectif Scientifiques en rébellion.
[1] On se concentre ici sur une certaine catégorie d'intelligence artificielle, les IA génératives, basées sur des grands modèles de langages (LLM, Large Language Model), qui sont entraînées sur de vastes corpus de données pour générer du texte, des images, des sons, des vidéos.
Fichiers attachés:
The Zig community is decentralized. Anyone is free to start and maintain their own community, which is not subject to these rules.
This document contains the rules that govern these spaces only:
The ziglang organization on Codeberg
#zig IRC channel on Libera.chat
Zig project development Zulip chat
The rules here are strict. This space is for focused, on topic, technical work on the Zig project only. It is everyone’s responsibility to maintain a positive environment, especially when disagreements occur.
Strict No LLM / No AI Policy
No LLM-generated content, whether it be code or prose.
No paraphrasing LLM-generated content.
No LLMs for editing, including fixing spelling or grammatical errors.
No LLMs for translation. English is encouraged, but not required. You are welcome to post in your native language and rely on others to have their own translation tools of choice to interpret your words.
No LLMs for brainstorming and then sharing the results of that brainstorming, even if you create the prose. If you use a chatbot to give you advice on a comment on the issue tracker, that comment is unwelcome.
No LLMs for finding bugs.
No talking about use of chatbot/LLM services.
Over the last several years we have become overwhelmed by the large number of code contributions (pull requests), especially those from new contributors. The number of open PRs has become a meme in the community. In part, the number of open PRs is a healthy sign that:
People are interested in contributing to Godot and are willing to put in time to contribute,
We are being cautious about feature creep,
We are dedicated to high code quality.
But ultimately, a large part of the backlog comes from the fact that the number of qualified reviewers is small, reviewing PRs is demanding, and we can’t keep up with everything coming in.
This problem is compounded by the recent increase in AI-generated contributions, both by AI agents and by humans submitting AI-generated code. The amount of effort required to make a PR has gone down (and number of PRs has increased as a result), while the amount of work to review PRs and the amount of people available to review has stayed the same. This reviewer shortage was already a problem, but it was one that we successfully ignored. We can no longer ignore it.
Pourquoi investir dans l'accessibilité numérique ? Pour économiser de l'argent, améliorer son image de marque et rendre la vie plus facile aux agents. Exemple avec l'État de New York.
Jesse Gardner, un type apparement formidable, a présenté ses travaux à la conférence A11yNYC à New York.
Dans cet article je fais référence à sa présentation et j'essaye de vous montrer pourquoi quand on vous montre que les schémas pluriannuels sont vides ; c'est parce que ce que fait État de New York n'est absolument pas prévu dans la #Gouvernance.
Suite à mon dernier billet. Je pense que les organismes qui n'annoncent pas investir de budget pour mettre en place des équipes compétentes en interne pour améliorer l'accessibilité annonce qu'elles vont #Bricoler.
C'est #Irresponsable. Ce n'est pas #Souverain (pour être à la mode).
Je pense que les référents à mi-temps sans budget ne traitent que la surface du sujet, c'est une évidence.
C'est ce qu'on attend que l'@arcom sanctionne et qu'elle ne fait pas.
Frederic Halna A11y France
reco #oalbiez
reco #oalbiez
Une requête Gemini consomme 33 fois moins qu'il y a un an. Google consomme 3,5 fois plus d'électricité qu'en 2019.
Attention, exemple d'effet rebond réservé aux initiés. Mouillez-vous la nuque avant de lire, ça peut piquer un peu.
Prêts ?
Google a publié mardi son rapport environnemental 2026. On y lit qu'une requête Gemini pèse désormais 0,24 Wh, une énergie par prompt divisée par 33 en un an. Top.
⚡ Quelques pages plus loin, la consommation électrique totale du groupe : 43 TWh en 2025. Elle était de 31 TWh un an plus tôt. De 12 TWh en 2019.
Multipliée par 3,5 en six ans.
🍃 Les émissions de GES ? Elles ont presque doublé selon la méthode de calcul depuis 2019.
💧 L'eau ? x2 en 4 ans.
La frugalité agit sur les moyens là où la sobriété agit sur le besoin. Google est devenu remarquablement frugal, requête par requête.
Le besoin, lui, n'a jamais été interrogé : des aperçus IA qui s'affichent sans qu'on les demande, de la génération vidéo, des agents qui tournent en continu. Optimiser chaque brique tout en multipliant les briques... à la fin c'est l'effet rebond qui gagne.
L'analyste Ketan Joshi pose la question absente du rapport : si l'infrastructure IA croît plus vite que les réseaux ne se décarbonent, faut-il continuer à la construire ?
Combien de feuilles de route IA reposent sur la même mécanique, en plus petit ?
Comment un modèle ouvert de 35B (Ornith 1.0, MoE), piloté par l'agent open source pi sur mon infra, a écrit, testé et corrigé un vrai projet TypeScript. Verdict : le gap avec les modèles frontière se resserre, vite.
The $20 AI subscription you use every day is a mathematical impossibility. While you enjoy flat-rate access to advanced tools like Claude Code, the raw compute costs for a power user can actually skyrocket to $15,000 a year. We are officially living inside the "AI Uber Moment", a temporary illusion completely subsidized by venture capitalists who are bleeding billions just to get you hooked. But as tech giants resort to hidden financial loops and "stealth-nerfing" your favorite chatbots to survive, the money is officially running out.
Chapters:
- 00:00 - The Trillion Dollar House of Cards
- 00:36 - Chapter 1: The $20 Illusion
- 02:38 - Chapter 2: The Ghost Of Uber
- 05:03 - Chapter 3: The Claude Code Math
- 05:56 - Chapter 4: The Search Penalty
- 08:08 - Chapter 5: The Round Trip Scam
- 09:35 - Chapter 6: The Hardware Debt Trap
- 11:58 - Chapter 7: The Stealth Nerf
- 13:21 - Chapter 8: The 2026 Mass Extinction
- 15:02 - Chapter 9: The Great AI Rug Pull
Narrated by: Josh Risser
Je pense avoir un truc intéressant à dire en réponse à un commentaire de quelqu'un.
Je note l'URL de l'endroit ou se trouve le commentaire.
J'écris ma réponse à part.
Je le garde pour moi (dans mes notes).
Je reviens dessus plus tard (à froid) et je vérifie si c'est toujours pertinent.
Eventellement si je le trouve pertinent, je poste le commentaire.
Ou je le garde dans mes notes.
Ou j'écris un article.
Win win !
- J'ai extériorisé ce truc qui me donnait envie de réagir
- j'ai créé un raisonnement basé sur mon émotion
- mon émotion n'a pas impacté l'origine de celle-ci
- j'ai produit des idées peut-être utiles
- j'ai du contenu à publier