J’ai démarré “l’expérimentation Ponos” le 5 janvier 2026. Nous sommes le 30 janvier 2026. J’aurais pu attendre 3 jours de plus pour appeler cet article : “28 Jours après” mais tant pis.

25 jours de confirmation, d’infirmation, de stupéfaction. Objectif : comme je le disais précédemment, depuis 1 ou 2 ans j’ai cette envie pas originale de me défaire de linkedin : trop de marketing baveux indigeste qui abuse de nos données, et qui plus est américain. L’IA me le permet désormais, de m’affranchir de toutes barrières de fabrication, et mon expérience dans le design de logiciel fait le reste.

Mes enseignements à ce jour. Le truc c’est que potentiellement, à la vitesse des changements, ces enseignements seront potentiellement obsolètes dans 6 mois, mais au moins ils témoigneront de l’évolution, et du cheminement. Je fais un focus particulier sur la notion d’opensource car j’ai déposé Ponos en licence opensource GPL-3, et cela soulève des interrogations.

Petites équipes, projet-mono-personne : l’IA c’est la fin de la mise à l’échelle

Ma lecture de l’IA est qu’elle renforce les petites équipes.

Donc qu’elle est complètement compatible avec le mode de pensée opensource (cf lien article Tristan en bas dans les refs). L’opensource, c’est une personne ou un petit groupe dans la majorité des cas. Mes observations me font dire qu’avec l’IA on fait des projets :

• soit seul
• soit en petites équipes réduites et dynamiques (je vois très clairement comment nous nous serions répartis le boulot )
• mais je ne vois pas l’intérêt, ni même pourquoi ajouter une complexité inutile avec de grandes équipes : ce n’est plus nécessaire.

On s’interroge sur l’opensource ? Sur la dynamique de groupe (ou de l’individu) l’IA me parait complètement compatible avec l’opensource.

Couche d’abstraction : pas de “human in the loop”

J’ai conçu cette expérimentation en me donnant comme critère : “je ne regarde jamais le code”. Et cela marche très bien. C’est une nouvelle couche d’abstraction qui apparaît. Comme avant le langage python dialoguait avec la machine sans que je sache comment, désormais mes instructions dialoguent avec mon langage de programmation (qui lui même dialogue avec la machine) sans que je sache comment.

Même dans le code que je connais bien, je veux dire dans les parties où je codais avant sans souci, je n’ai plus envie d’y aller voir. A partir du moment où l’on a changé de niveau logique, c’est pénible de revenir au niveau en dessous, même pour des choses triviales.

Est-ce que cela devient une boite noire dangereuse ? La somme des vérifications que je demande me rassure à ce jour. Si mes tests fonctionnels auto, unitaires auto, de charge, de sécurité, etc passent, qu’est-ce que j’irai faire de plus ? Je fais auditer mon code par une autre IA, etc. Cela convient très bien à ce projet, et probablement à 90% des projets.

C’est là que l’IA change la donne pour l’opensource : ce n’est plus le code qui fait la différence, mais l’envie, le besoin. Mais n’est-ce pas là l’essentiel ?

Le sens, la valeur, peu importe la vitesse

“Avec l’IA tout va trop vite !” On s’en fout en fait de cette question. Oui ça va vite, très vite (regardez mon journal de bord résumé ci-dessous). La vitesse n’est plus un critère. On aura ce que l’on veut. Ainsi ce qui émerge c’est : qu’est-ce que l’on veut et pourquoi ? C’est ça le plus puissant avec l’IA : on a désormais les moyens. Et donc tu fais quoi ? Et pourquoi ? Ce ne sont pas des questions simples. La réussite d’un produit n’est plus du tout liée aux aspects techniques de fabrication (j’y reviendrai) mais à sa capacité à générer de la valeur : donc avoir assez d’utilisateurs, d’avoir des usages adéquats, etc.

C’est passionnant, et en cela pour moi c’est un levier exceptionnel pour l’opensource, dans le libre. On saura fabriquer. Si on veut on peut. Et si on veut faire du à façon pour des petites communautés c’est désormais accessible à tous.

L’IA est roublarde

L’IA est roublarde, ou vantarde. Je lui demande de basculer en architecture hexagonale après quelques jours de devs. Elle me dit “ouh là, un mvp c’est 3 mois, le produit finit c’est 6-9 mois”. J’y comprends rien à cette réponse, je dis “go”. 45 minutes plus tard une première mise en œuvre de l’architecture hexagonale était mise en œuvre. Elle me parlait de temps humain pour mettre en évidence sa prouesse non-humaine.

A un autre moment elle m’assène que je ne dois pas utiliser “proxy.ts” mais “middleware.ts” (elle mélange l’ancienne et la nouvelle version de ma plateforme JS). Heureusement je m’y connais, je résiste et je lui demande de creuser plus. Pareil pour des descentes de version de composants qui l’aurait arrangée (mais pas moi). Il faut lui résister, on choisit, on sait pourquoi. Mais alors oui cela demande d’être ancré et d’être compétent.

La production

Ce qui redevient le coeur du sujet à présent (mais est-ce que cela sera encore le cas dans 1 an ?) c’est la production. La sauvegarde, la préservation des données, tenir la charge, se sécuriser contre les attaques, etc., etc. Même si cela va arriver très vite, c’est encore à nous de bien assurer cela. Encore une fois là il faut être compétent et ancré. L’IA est cependant déjà là pour répondre à toutes nos questions même si c’est nous qui faisons.

L’apprentissage

Car finalement le plus excitant c’est l’apprentissage qu’elle me permet de vivre. Elle étend mon champ de compétence.

Quelques références

• Article : la montée des sociétés AI natives par Hugo Lassiège
• Le précédent article sur Ponos
• Une autre offre opensource réalisée par IA : Nolto
• L’article de Tristan sur la plateforme qu’on ne nommera pas

Ponos

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Mon journal de bord

Version complète : https://ponos-job.eu/changelog

Changelog Ponos

Article naturellement non écrit avec l’IA comme tous mes écrits.