Les Cast Codeurs Podcast

Dans cet épisode, c'est le retour de Katia et d'Antonio. Les Cast Codeurs explorent WebAssembly 2.0, les 30 ans de Java, l'interopérabilité Swift-Java et les dernières nouveautés Kotlin. Ils plongent dans l'évolution de l'IA avec Claude 4 et GPT-4.1, débattent de la conscience artificielle et partagent leurs retours d'expérience sur l'intégration de l'IA dans le développement. Entre virtualisation, défis d'infrastructure et enjeux de sécurité open source, une discussion riche en insights techniques et pratiques. Enregistré le 13 juin 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-327.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Wasm 2.0 enfin officialisé ! https://webassembly.org/news/2025-03-20-wasm-2.0/ La spécification Wasm 2.0 est officiellement sortie en décembre dernier. Le consensus sur la spécification avait été atteint plus tôt, en 2022. Les implémentations majeures supportent Wasm 2.0 depuis un certain temps. Le processus W3C a pris du temps pour atteindre le statut de "Recommandation Candidate" pour des raisons non techniques. Les futures versions de Wasm adopteront un modèle "evergreen" où la "Recommandation Candidate" sera mise à jour en place. La dernière version de la spécification est considérée comme le standard actuel (Candidate Recommendation Draft). La version la plus à jour est disponible sur la page GitHub (GitHub page). Wasm 2.0 inclut les nouveautés suivantes : Instructions vectorielles pour le SIMD 128-bit. Instructions de manipulation de mémoire en bloc pour des copies et initialisations plus rapides. Résultats multiples pour les instructions, blocs et fonctions. Types références pour les références à des fonctions ou objets externes. Conversions non-piégeantes de flottant à entier. Instructions d'extension de signe pour les entiers signés. Wasm 2.0 est entièrement rétrocompatible avec Wasm 1.0. Paul Sandoz annonce que le JDK intègrera bientôt une API minimaliste pour lire et écrire du JSON https://mail.openjdk.org/pipermail/core-libs-dev/2025-May/145905.html Java a 30 ans, c'était quoi les points bluffants au début ? https://blog.jetbrains.com/idea/2025/05/do-you-really-know-java/ nom de code Oak Mais le trademark était pris Write Once Run Anywhere Garbage Collector Automatique multi threading au coeur de la palteforme meme si Java est passé par les green threads pendant un temps modèle de sécurité: sandbox applets, security manager, bytecode verifier, classloader Des progrès dans l'interopérabilité Swift / Java mentionnés à la conférence Apple WWDC 2025 https://www.youtube.com/watch?v=QSHO-GUGidA Interopérabilité Swift-Java : Utiliser Swift dans des apps Java et vice-versa. Historique : L'interopérabilité Swift existait déjà avec C et C++. Méthodes : Deux directions d'interopérabilité : Java depuis Swift et Swift depuis Java. JNI : JNI est l'API Java pour le code natif, mais elle est verbeuse. Swift-Java : Un projet pour une interaction Swift-Java plus flexible, sûre et performante. Exemples pratiques : Utiliser des bibliothèques Java depuis Swift et rendre des bibliothèques Swift disponibles pour Java. Gestion mémoire : Swift-Java utilise la nouvelle API FFM de Java pour gérer la mémoire des objets Swift. Open Source : Le projet Swift-Java est open source et invite aux contributions. KotlinConf le retour https://www.sfeir.dev/tendances/kotlinconf25-quelles-sont-les-annonces-a-retenir/ par Adelin de Sfeir "1 developeur sur 10" utilise Kotlin Kotlin 2.2 en RC $$ multi dollar interpolation pour eviter les sur interpolations non local break / continue (changement dans la conssitance de Kotlin guards sur le pattern matching D'autres features annoncées alignement des versions de l'ecosysteme sur kotlin jvm par defaut un nouvel outil de build Amper beaucoup d'annonces autour de l'IA Koog, framework agentique de maniere declarative nouvelle version du LLM de JetBrains: Mellum (focalisé sur le code) Kotlin et Compose multiplateforme (stable en iOS) Hot Reload dans compose en alpha partenariat strategque avec Spring pour bien integrer kotlin dans spring Librairies Sortie d'une version Java de ADK, le framework d'agents IA lancé par Google https://glaforge.dev/posts/2025/05/20/writing-java-ai-agents-with-adk-for-java-getting-started/ Guillaume a travaillé sur le lancement de ce framework ! (améliorations de l'API, code d'exemple, doc…) Comment déployer un serveur MCP en Java, grâce à Quarkus, et le déployer sur Google Cloud Run https://glaforge.dev/posts/2025/06/09/building-an-mcp-server-with-quarkus-and-deploying-on-google-cloud-run/ Même Guillaume se met à faire du Quarkus ! Utilisation du support MCP développé par l'équipe Quarkus. C'est facile, suffit d'annoter une méthode avec @Tool et ses arguments avec @ToolArg et c'est parti ! L'outil MCP inspector est très pratique pour inspecter manuellement le fonctionnement de ses serveurs MCP Déployer sur Cloud Run est facile grâce aux Dockerfiles fournis par Quarkus En bonus, Guillaume montre comment configuré un serveur MCP comme un outil dans le framework ADK pour Java, pour créer ses agents IA Jilt 1.8 est sorti, un annotation processor pour le pattern builder https://www.endoflineblog.com/jilt-1_8-and-1_8_1-released processing incrémental pour Gradle meilleure couverture de votre code (pour ne pas comptabiliser le code généré par l'annotation processeur) une correction d'un problème lors de l'utilisation des types génériques récursifs (genre Node> Hibernate Search 8 est sorti https://in.relation.to/2025/06/06/hibernate-search-8-0-0-Final/ aggregation de metriques compatibilité avec les dernieres OpenSearch et Elasticsearch Lucene 10 en backend Preview des requetes validées à la compilation Hibernate 7 est sorti https://in.relation.to/2025/05/20/hibernate-orm-seven/ ASL 2.0 Hibernate Validator 9 Jakarta Persistence 3.2 et Jakarta Validation 3.1 saveOrUpdate (reattachement d'entité) n'est plus supporté session stateless plus capable: oeprations unitaires et pas seulement bach, acces au cache de second niveau, m,eilleure API pour les batchs (insertMultiple etc) nouvelle API criteria simple et type-safe: et peut ajouter a une requete de base Un article qui décrit la Dev UI de Quarkus https://www.sfeir.dev/back/quarkus-dev-ui-linterface-ultime-pour-booster-votre-productivite-en-developpement-java/ apres un test pour soit ou une demo, c'est un article détaillé et la doc de Quarkus n'est pas top là dessus Vert.x 5 est sorti https://vertx.io/blog/eclipse-vert-x-5-released/ on en avait parlé fin de l'année dernière ou début d'année Modèle basé uniquement sur les Futures : Vert.x 5 abandonne le modèle de callbacks pour ne conserver que les Futures, avec une nouvelle classe de base VerticleBase mieux adaptée à ce modèle asynchrone. Support des modules Java (JPMS) : Vert.x 5 prend en charge le système de modules de la plateforme Java avec des modules explicites, permettant une meilleure modularité des applications. Améliorations majeures de gRPC : Support natif de gRPC Web et gRPC Transcoding (support HTTP/JSON et gRPC), format JSON en plus de Protobuf, gestion des timeouts et deadlines, services de réflexion et de health. Support d'io_uring : Intégration native du système io_uring de Linux (précédemment en incubation) pour de meilleures performances I/O sur les systèmes compatibles. Load balancing côté client : Nouvelles capacités de répartition de charge pour les clients HTTP et gRPC avec diverses politiques de distribution. Service Resolver : Nouveau composant pour la résolution dynamique d'adresses de services, étendant les capacités de load balancing à un ensemble plus large de résolveurs. Améliorations du proxy HTTP : Nouvelles transformations prêtes à l'emploi, interception des upgrades WebSocket et interface SPI pour le cache avec support étendu des spécifications. Suppressions et remplacements : Plusieurs composants sont dépréciés (gRPC Netty, JDBC API, Service Discovery) ou supprimés (Vert.x Sync, RxJava 1), remplacés par des alternatives plus modernes comme les virtual threads et Mutiny. Spring AI 1.0 est sorti https://spring.io/blog/2025/05/20/spring-ai-1-0-GA-released ChatClient multi-modèles : API unifiée pour interagir avec 20 modèles d'IA différents avec support multi-modal et réponses JSON structurées. Écosystème RAG complet : Support de 20 bases vectorielles, pipeline ETL et enrichissement automatique des prompts via des advisors. Fonctionnalités enterprise : Mémoire conversationnelle persistante, support MCP, observabilité Micrometer et évaluateurs automatisés. Agents et workflows : Patterns prédéfinis (routing, orchestration, chaînage) et agents autonomes pour applications d'IA complexes. Infrastructure Les modèles d'IA refusent d'être éteint et font du chantage pour l'eviter, voire essaient se saboter l'extinction https://www.thealgorithmicbridge.com/p/ai-companies-have-lost-controland?utm_source=substac[…]aign=email-restack-comment&r=2qoalf&triedRedirect=true Les chercheur d'Anthropic montrent comment Opus 4 faisait du chantage aux ingenieurs qui voulaient l'eteindre pour mettre une nouvelle version en ligne Une boite de recherche a montré la même chose d'Open AI o3 non seulemenmt il ne veut pas mais il essaye activement d'empêcher l'extinction Apple annonce le support de la virtualisation / conteneurisation dans macOS lors de la WWDC https://github.com/apple/containerization C'est open source Possibilité de lancer aussi des VM légères Documentation technique : https://apple.github.io/containerization/documentation/ Grosse chute de services internet suite à un soucis sur GCP Le retour de cloud flare https://blog.cloudflare.com/cloudflare-service-outage-june-12-2025/ Leur système de stockage (une dépendance majeure) dépend exclusivement de GCP Mais ils ont des plans pour surfit de cette dépendance exclusive la première analyse de Google https://status.cloud.google.com/incidents/ow5i3PPK96RduMcb1SsW Un quota auto mis à jour qui a mal tourné. ils ont bypassé le quota en code mais le ser

Dans cet épisode, nous explorons l'univers des assistants de code AI. Comment ces outils transforment-ils notre façon de coder ? Quels sont leurs atouts et leurs limites ? Nos invités Philippe Charrière et Kevin Aubry nous éclairent sur ces technologies qui bouleversent les pratiques des développeurs. Enregistré le 8 avril 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-326.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Ta vie ton oeuvre Peux-tu te présenter brièvement à nos auditeurs? Quelle est ton expérience personnelle avec ces outils? Tu l'utilises chez ton employeur ou juste pour tes projets personnels? Qu'est-ce qui t'a attiré dans ce domaine en particulier? Introduction à la techno Qu'est-ce qu'un assistant de code AI exactement? Comment le définirais-tu? Quels sont les principaux assistants de code disponibles aujourd'hui sur le marché? Quand et pourquoi ces outils ont-ils commencé à émerger? Quelle est la différence entre un assistant de code AI et un simple outil de complétion de code? La techno en concepts Quels sont les fondements technologiques des assistants de code actuels? Quels sont les différences de flow entre un outil dédié genre CursorAI, GitHub Copilot, un chat LLM générique de type Claude ou un outil à la Devoxx Genie? Il y a aussi des outils de terminal, en ligne de commande ou en desktop dédié genre Goose de Block - comment ceux-ci se positionnent-ils? Quelles sont les différentes approches d'intégration dans les environnements de développement? Comment se positionnent les assistants par rapport à d'autres outils d'aide au développement? Quels sont les modèles économiques actuels (open source vs propriétaire, SaaS vs on-premise)? Qu'en est-il de la confidentialité du code analysé par ces outils? Comment on l'utilise en pratique pour un dev Comment un développeur Java typique intègre-t-il un assistant de code dans son workflow quotidien? Quels sont les assistants les plus adaptés à l'écosystème Java spécifiquement? Vous utilisez plutôt VSCode? Ça marche bien dans IntelliJ IDEA? Quelles sont les bonnes pratiques pour formuler des requêtes efficaces à un assistant? Quelles tâches répétitives ou complexes sont particulièrement bien gérées par ces assistants? Quels sont les tâches aujourd'hui où l'assistant de code excelle: squelette de code initial, ajout de fonctionnalité, écrire les tests, corriger un bug, la sécurité, grosse migration de version ou de framework? Comment évaluer la qualité du code généré? Quelles vérifications faire systématiquement? Quelle est ton expérience des hallucinations? Des trucs rigolos à raconter? Comment évoluent les pratiques de pair programming avec ces outils? C'est quoi ton budget code assistance / LLM? Sous le capot Pas sûr de pouvoir faire cette partie sous le capot si on a des interview orienté utilisateur. Comment ces assistants sont-ils entraînés spécifiquement pour comprendre le code? Quelle est la différence entre le fine-tuning pour le code et pour le langage naturel? Comment fonctionnent les techniques de retrieval augmentation pour le contexte du projet? Comment les assistants gèrent-ils les dépendances et la structure des projets complexes? Quels sont les défis techniques majeurs pour analyser du code Java avec ses spécificités? Comment les modèles réussissent-ils (ou échouent-ils) à comprendre la sémantique du code? Quelles sont les limites actuelles des modèles de langage pour la génération de code? Qu'en est-il de la consommation de ressources et de l'impact environnemental? La communauté, le futur Comment la communauté Java a-t-elle accueilli ces outils? C'est pour quel type de développeur? Junior, intermédiaire, expert? Quels avantages pour chaque? Quel impact ces assistants ont-ils sur l'apprentissage de la programmation? Comment voyez-vous l'évolution des compétences requises pour les développeurs? Quelles sont les prochaines frontières pour les assistants de code? Quelles fonctionnalités manquent encore à l'appel? Comment les assistants vont-ils évoluer dans les 2-3 prochaines années? Ces outils vont-ils transformer radicalement la profession de développeur? 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/

Gros épisode qui couvre un large spectre de sujets : Java, Scala, Micronaut, NodeJS, l'IA et la compétence des développeurs, le sampling dans les LLMs, les DTO, le vibe coding, les changements chez Broadcom et Red Hat ainsi que plusieurs nouvelles sur les licences open source. Enregistré le 7 mai 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-325.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages A l'occasion de JavaOne et du lancement de Java 24, Oracle lance un nouveau site avec des ressources vidéo pour apprendre le langage https://learn.java/ site plutôt à destination des débutants et des enseignants couvre la syntaxe aussi, y compris les ajouts plus récents comme les records ou le pattern matching c'est pas le site le plus trendy du monde. Martin Odersky partage un long article sur l'état de l'écosystème Scala et les évolutions du language https://www.scala-lang.org/blog/2025/03/24/evolving-scala.html Stabilité et besoin d'évolution : Scala maintient sa position (~14ème mondial) avec des bases techniques solides, mais doit évoluer face à la concurrence pour rester pertinent. Axes prioritaires : L'évolution se concentre sur l'amélioration du duo sécurité/convivialité, le polissage du langage (suppression des "rugosités") et la simplification pour les débutants. Innovation continue : Geler les fonctionnalités est exclu ; l'innovation est clé pour la valeur de Scala. Le langage doit rester généraliste et ne pas se lier à un framework spécifique. Défis et progrès : L'outillage (IDE, outils de build comme sbt, scala-cli, Mill) et la facilité d'apprentissage de l'écosystème sont des points d'attention, avec des améliorations en cours (partenariat pédagogique, plateformes simples). Des strings encore plus rapides ! https://inside.java/2025/05/01/strings-just-got-faster/ Dans JDK 25, la performance de la fonction String::hashCode a été améliorée pour être principalement constant foldable. Cela signifie que si les chaînes de caractères sont utilisées comme clés dans une Map statique et immuable, des gains de performance significatifs sont probables. L'amélioration repose sur l'annotation interne @Stable appliquée au champ privé String.hash. Cette annotation permet à la machine virtuelle de lire la valeur du hash une seule fois et de la considérer comme constante si elle n'est pas la valeur par défaut (zéro). Par conséquent, l'opération String::hashCode peut être remplacée par la valeur de hash connue, optimisant ainsi les lookups dans les Map immuables. Un cas limite est celui où le code de hachage de la chaîne est zéro, auquel cas l'optimisation ne fonctionne pas (par exemple, pour la chaîne vide ""). Bien que l'annotation @Stable soit interne au JDK, un nouveau JEP (JEP 502: Stable Values (Preview)) est en cours de développement pour permettre aux utilisateurs de bénéficier indirectement de fonctionnalités similaires. AtomicHash, une implémentation Java d'une HashMap qui est thread-safe, atomique et non-bloquante https://github.com/arxila/atomichash implémenté sous forme de version immutable de Concurrent Hash Trie Librairies Sortie de Micronaut 4.8.0 https://micronaut.io/2025/04/01/micronaut-framework-4-8-0-released/ Mise à jour de la BOM (Bill of Materials) : La version 4.8.0 met à jour la BOM de la plateforme Micronaut. Améliorations de Micronaut Core : Intégration de Micronaut SourceGen pour la génération interne de métadonnées et d'expressions bytecode. Nombreuses améliorations dans Micronaut SourceGen. Ajout du traçage de l'injection de dépendances pour faciliter le débogage au démarrage et à la création des beans. Nouveau membre definitionType dans l'annotation @Client pour faciliter le partage d'interfaces entre client et serveur. Support de la fusion dans les Bean Mappers via l'annotation @Mapping. Nouvelle liveness probe détectant les threads bloqués (deadlocked) via ThreadMXBean. Intégration Kubernetes améliorée : Mise à jour du client Java Kubernetes vers la version 22.0.1. Ajout du module Micronaut Kubernetes Client OpenAPI, offrant une alternative au client officiel avec moins de dépendances, une configuration unifiée, le support des filtres et la compatibilité Native Image. Introduction d'un nouveau runtime serveur basé sur le serveur HTTP intégré de Java, permettant de créer des applications sans dépendances serveur externes. Ajout dans Micronaut Micrometer d'un module pour instrumenter les sources de données (traces et métriques). Ajout de la condition condition dans l'annotation @MetricOptions pour contrôler l'activation des métriques via une expression. Support des Consul watches dans Micronaut Discovery Client pour détecter les changements de configuration distribuée. Possibilité de générer du code source à partir d'un schéma JSON via les plugins de build (Gradle et Maven). Web Node v24.0.0 passe en version Current: https://nodejs.org/en/blog/release/v24.0.0 Mise à jour du moteur V8 vers la version 13.6 : intégration de nouvelles fonctionnalités JavaScript telles que Float16Array, la gestion explicite des ressources (using), RegExp.escape, WebAssembly Memory64 et Error.isError. npm 11 inclus : améliorations en termes de performance, de sécurité et de compatibilité avec les packages JavaScript modernes. Changement de compilateur pour Windows : abandon de MSVC au profit de ClangCL pour la compilation de Node.js sur Windows. AsyncLocalStorage utilise désormais AsyncContextFrame par défaut : offrant une gestion plus efficace du contexte asynchrone. URLPattern disponible globalement : plus besoin d'importer explicitement cette API pour effectuer des correspondances d'URL. Améliorations du modèle de permissions : le flag expérimental --experimental-permission devient --permission, signalant une stabilité accrue de cette fonctionnalité. Améliorations du test runner : les sous-tests sont désormais attendus automatiquement, simplifiant l'écriture des tests et réduisant les erreurs liées aux promesses non gérées. Intégration d'Undici 7 : amélioration des capacités du client HTTP avec de meilleures performances et un support étendu des fonctionnalités HTTP modernes. Dépréciations et suppressions : Dépréciation de url.parse() au profit de l'API WHATWG URL. Suppression de tls.createSecurePair. Dépréciation de SlowBuffer. Dépréciation de l'instanciation de REPL sans new. Dépréciation de l'utilisation des classes Zlib sans new. Dépréciation du passage de args à spawn et execFile dans child_process. Node.js 24 est actuellement la version "Current" et deviendra une version LTS en octobre 2025. Il est recommandé de tester cette version pour évaluer son impact sur vos applications. Data et Intelligence Artificielle Apprendre à coder reste crucial et l'IA est là pour venir en aide : https://kyrylo.org/software/2025/03/27/learn-to-code-ignore-ai-then-use-ai-to-code-even-better.html Apprendre à coder reste essentiel malgré l'IA. L'IA peut assister la programmation. Une solide base est cruciale pour comprendre et contrôler le code. Cela permet d'éviter la dépendance à l'IA. Cela réduit le risque de remplacement par des outils d'IA accessibles à tous. L'IA est un outil, pas un substitut à la maîtrise des fondamentaux. Super article de Anthropic qui essaie de comprendre comment fonctionne la "pensée" des LLMs https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model Effet boîte noire : Stratégies internes des IA (Claude) opaques aux développeurs et utilisateurs. Objectif : Comprendre le "raisonnement" interne pour vérifier capacités et intentions. Méthode : Inspiration neurosciences, développement d'un "microscope IA" (regarder quels circuits neuronaux s'activent). Technique : Identification de concepts ("features") et de "circuits" internes. Multilinguisme : Indice d'un "langage de pensée" conceptuel commun à toutes les langues avant de traduire dans une langue particulière. Planification : Capacité à anticiper (ex: rimes en poésie), pas seulement de la génération mot par mot (token par token). Raisonnement non fidèle : Peut fabriquer des arguments plausibles ("bullshitting") pour une conclusion donnée. Logique multi-étapes : Combine des faits distincts, ne se contente pas de mémoriser. Hallucinations : Refus par défaut ; réponse si "connaissance" active, sinon risque d'hallucination si erreur. "Jailbreaks" : Tension entre cohérence grammaticale (pousse à continuer) et sécurité (devrait refuser). Bilan : Méthodes limitées mais prometteuses pour la transparence et la fiabilité de l'IA. Le "S" dans MCP veut dire Securité (ou pas !) https://elenacross7.medium.com/%EF%B8%8F-the-s-in-mcp-stands-for-security-91407b33ed6b La spécification MCP pour permettre aux LLMs d'avoir accès à divers outils et fonctions a peut-être été adoptée un peu rapidement, alors qu'elle n'était pas encore prête niveau sécurité L'article liste 4 types d'attaques possibles : vulnérabilité d'injection de commandes attaque d'empoisonnement d'outils redéfinition silencieuse de l'outil le shadowing d'outils inter-serveurs Pour l'instant, MCP n'est pas sécurisé : Pas de standard d'authentification Pas de chiffrement de contexte Pas de vérification d'intégrité des outils Basé sur l'article de InvariantLabs https://invariantlabs.ai/blog/mcp-security-notification-tool-poisoning-attacks Sortie Infinispan 15.2 - pre rolling upgrades 16.0 https://infinispan.org/blog/2025/03/27/infinispan-15-2 Support de Redis JSON + scripts Lua Métriques JVM désactivables Nouvelle console (PatternFly 6) Docs améliorées (métriques + logs) JDK 17 min, support JDK 24 Fin du serveur natif (performances) Guillaume montre comment développer un serveur MCP HTTP Server Sent Events avec l'implémentation de référence Java et LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2025/04/04/mcp-client-and-server-with-java-mcp-sdk-and-langchain4j/ Développé en Java, avec l'implémentation de référence qui est aussi à la base de l'implémentation dans Spring Boot (mais indépendant de Spring) Le serveur MCP est exposé sous forme de servlet dans Jetty Le clien

Arnaud, Antonio, Guillaume et Emmanuel font la clôture de Devoxx France dans la fumée et la bonne humeur avec l'aide des organisateurs de Devoxx et surtout les inimitables polos rouges ! Enregistré le 25 avril 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-324.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Les news c'est Devoxx France bien sûr. 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/

Dans cet épisode, Emmanuel et Arnaud discutent des dernières nouvelles du dev, en mettant l'accent sur Java, l'intelligence artificielle, et les nouvelles fonctionnalités des versions JDK 24 et 25. Ils abordent également des sujets comme Quarkus, l'accessibilité des sites web, et l'impact de l'IA sur le trafic web. Cette conversation aborde les approches pour les devs en matière d'intelligence artificielle et de développement logiciel. On y discute notamment des défis et des bénéfices de l'utilisation de l'IA. Enfin, ils partagent leurs réflexions sur l'importance des conférences pour le développement professionnel. Enregistré le 14 mars 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-323.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Java Metal https://www.youtube.com/watch?v=yup8gIXxWDU Peut-être qu'on la déjà partagé ? Article d'opinion Java coming for AI https://thenewstack.io/2025-is-the-last-year-of-python-dominance-in-ai-java-comin/ 2025 pourrait être la dernière année où Python domine l'IA. Java devient un concurrent sérieux dans le domaine. En 2024, Python était toujours en tête, Java restait fort en entreprise, et Rust gagnait en popularité. Java est de plus en plus utilisé pour l'AI remettant en cause la suprématie de Python. article vient de javaistes la domination de python est cluturelle et plus technique (enfin pour les ML lib c'est encore technique) projets paname et babylon changent la donne JavaML est populaire L'almanach java sur les versions https://javaalmanac.io/ montre kes APIs et les diff entre versions puis les notes ou la spec java Les nouvelles de JDK 24 et du futur 25 https://www.infoq.com/news/2025/02/java-24-so-far/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global JDK 24 a atteint sa première phase de release candidate et sera officiellement publié le 18 mars 2025. 24 nouvelles fonctionnalités (JEPs) réparties en 5 catégories : Core Java Library (7), Java Language Specification (4), Security Library (4), HotSpot (8) et Java Tools (1). Project Amber : JEP 495 "Simple Source Files and Instance Main Methods" en quatrième preview, visant à simplifier l'écriture des premiers programmes Java pour les débutants. Project Loom : JEP 487 "Scoped Values" en quatrième preview, permettant le partage de données immuables entre threads, particulièrement utile avec les virtual threads. Project Panama : JEP 489 "Vector API" en neuvième incubation, continuera d'incuber jusqu'à ce que les fonctionnalités nécessaires de Project Valhalla soient disponibles. Project Leyden : JEP 483 "Ahead-of-Time Class Loading & Linking" pour améliorer le temps de démarrage en rendant les classes d'une application instantanément disponibles au démarrage de la JVM. Sécurité quantique : Deux JEPs (496 et 497) introduisant des algorithmes résistants aux ordinateurs quantiques pour la cryptographie, basés sur les réseaux modulaires. Sécurité renforcée : JEP 486 propose de désactiver définitivement le Security Manager, tandis que JEP 478 introduit une API de dérivation de clés. Optimisations HotSpot : JEP 450 "Compact Object Headers" (expérimental) pour réduire la taille des en-têtes d'objets de 96-128 bits à 64 bits sur les architectures 64 bits. (a ne aps utiliser en prod!) Améliorations GC : JEP 404 "Generational Shenandoah" (expérimental) introduit un mode générationnel pour le Garbage Collector Shenandoah, tout en gardant le non generationel. Évolution des ports : Windows 32-bit x86 ca sent le sapin JEP 502 dans JDK 25 : Introduction des "Stable Values" (preview), anciennement "Computed Constants", offrant les avantages des champs final avec plus de flexibilité pour l'initialisation. Points Supplémentaires sur JDK 25 Date de sortie : JDK 25 est prévu pour septembre 2025 et représentera la prochaine version LTS (Long-Term Support) après JDK 21. Finalisation de l'on-ramp : Gavin Bierman a annoncé son intention de finaliser la fonction "Simple Source Files" dans JDK 25, après quatre previews successives. CDS Object Streaming : Le JEP Draft 8326035 propose d'ajouter un mécanisme d'archivage d'objets pour Class-Data Sharing (CDS) dans ZGC, avec un format d'archivage et un chargeur unifiés. HTTP/3 supporté dans HttpClient Un article sur l'approche de Go pour éviter les attaques par chemin de fichier https://go.dev/blog/osroot Librairies Quarkus 3.19 es sorti https://quarkus.io/blog/quarkus-3-19-1-released/ UBI 9 par defaut pour les containers En plus de AppCDS, support tu cache AOT (JEP 483) pour demarrer encore plus rapidement Preuve de possession dans OAuth tokers 2 Mario Fusco sur les patterns d'agents en Quarkus https://quarkus.io/blog/agentic-ai-with-quarkus/ et https://quarkus.io/blog/agentic-ai-with-quarkus-p2/ premier article sur les patterns de workflow chainer, paralleliser ou router avec des exemples de code qui tournent les agents a proprement parler (le LLM qui decide du workflow) les agents ont des toolbox que le LLM peut decided d'invoquer Le code va dans les details et permet de mettre les interactions en lumiere tracing rend les choses visuelles Web Le European Accessibility Act (EAA) https://martijnhols.nl/blog/the-european-accessibility-act-for-websites-and-apps Loi européenne sur l'accessibilité (EAA) adoptée en 2019 Vise à rendre sites web et apps accessibles aux personnes handicapées Suivre les normes WCAG 2.1 AA (clarté, utilisabilité, compatibilité) Entreprises concernées : banques, e-commerce, transports, etc. Date limite de mise en conformité : 28 juin 2025 2025 c'est pour les nouveaux developpements 2027 c'est pour les applications existantes. bon et je fais comment pour savoir si le site web des cast codeurs est conforme ? API Popover https://web.dev/blog/popover-baseline?hl=en L'API Popover est maintenant disponible dans tous les navigateurs majeurs Ajoutée à Baseline le 27 janvier 2025 Permet de créer des popovers natifs en HTML, sans JavaScript complexe Exemple : Ouvrir Contenu du popover Problème initial (2024) : Bug sur iOS empêchant la fermeture des popovers Intégrer un front-end React dans une app Spring-Boot https://bootify.io/frontend/react-spring-boot-integration.html Etape par etape, comment configurer son build (https://bootify.io/frontend/webpack-spring-boot.html) et son app (controllers…) pour y intégrer un front en rect. Data et Intelligence Artificielle Traffic des sites web venant de IA https://ahrefs.com/blog/ai-traffic-study/ le AIEO apres le SEO va devenir un gros business vu que les modèles ont tendance a avoir leurs chouchous techniques ou de reference. 63% des sites ont au moins un referal viennent d'une IA 50% ChatGPT, puis plrplexity et enfin Gemini, bah et LeChat alors? 0,17% du traffic des sites vient de l'IA. Et en meme temps l'AI resume plutot que pointe donc c'est logique Granite 3.2 est sorti https://www.infoq.com/news/2025/03/ibm-granite-3-2/ IBM sort Granite 3.2, un modèle IA avancé. Meilleur raisonnement et nouvelles capacités multimodales. Granite Vision 3.2 excelle en compréhension d'images et de documents. Granite Guardian 3.2 détecte les risques dans les réponses IA. Modèles plus petits et efficaces pour divers usages. Améliorations en raisonnement mathématique et prévisions temporelles. les trucs interessants de Granite c'est sa petite taille et son cote "vraiment" open source Prompt Engineering - article détaillé https://www.infoq.com/articles/prompt-engineering/ Le prompt engineering, c'est l'art de bien formuler les instructions pour guider l'IA. Accessible à tous, il ne remplace pas la programmation mais la complète. Techniques clés : few-shot learning, chain-of-thought, tree-of-thought. Avantages : flexibilité, rapidité, meilleure interaction avec l'IA. Limites : manque de précision et dépendance aux modèles existants. Futur : un outil clé pour améliorer l'IA et le développement logiciel. QCon San Francisco - Les agents AI - Conference https://www.infoq.com/presentations/ai-agents-infrastructure/ Sujet : Infrastructure pour agents d'IA. Technologies : RAG et bases de données vectorielles. Rôle des agents d'IA : Automatiser des tâches, prévoir des besoins, superviser. Expérience : Shruti Bhat de Oracle à Rockset (acquis par OpenAI). Objectif : Passer des applis classiques aux agents IA intelligents. Défis : Améliorer la recherche en temps réel, l'indexation et la récupération. Nous concernant: Évolution des rôles : Les développeurs passent à des rôles plus stratégiques. Adaptation nécessaire : Les développeurs doivent s'adapter aux nouvelles technologies. Official Java SDK for MCP & Spring AI https://spring.io/blog/2025/02/14/mcp-java-sdk-released-2 Désormais une implémentation officielle aux côtés des SDK Python, TypeScript et Kotlin. ( https://modelcontextprotocol.io/ ) Prise en charge de Stdio-based transport, SSE (via HTTP) et intégration avec Spring WebFlux et WebMVC. Intégration avec Spring AI, configuration simplifiée pour les applications Spring Boot (different starters disponibles) Codez avec Claude https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview Claude Code est en beta, plus de liste d'attente Un outil de codage agentique intégré au terminal, capable de comprendre votre base de code et d'accélérer le développement grâce à des commandes en langage naturel. Les fonctionnalités permettent de comprendre le code, le refactorer, tester, debugger, … Gemini Code Assist est gratuit https://blog.google/technology/developers/gemini-code-assist-free/ Pour un usage personnel. Pas besoin de compte. Pas de limite. 128k token input. Guillaume démarre une série d'articles sur le RAG (niveau avancé). Le premier sur Sentence Window Retrievalhttps://glaforge.dev/posts/2025/02/25/advanced-rag-sentence-window-retrieval/ Guillaume propose une technique qui améliore les résultats de rechercher de Retrieval Augmented Generation L'idée est de calculer des vecteurs embeddings sur des phrases, par exemple, mais de retourner un contexte plus large L'intérêt, c'est d'avoir des ca

Arnaud et Emmanuel discutent des nouvelles de ce mois. On y parle intégrité de JVM, fetch size de JDBC, MCP, de prompt engineering, de DeepSeek bien sûr mais aussi de Maven 4 et des proxy de répository Maven. Et d'autres choses encore, bonne lecture. Enregistré le 7 février 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-322.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Les evolutions de la JVM pour augmenter l'intégrité https://inside.java/2025/01/03/evolving-default-integrity/ un article sur les raisons pour lesquelles les editeurs de frameworks et les utilisateurs s'arrachent les cheveux et vont continuer garantir l'integrite du code et des données en enlevant des APIs existantes historiquemnt agents dynamiques, setAccessible, Unsafe, JNI Article expliques les risques percus par les mainteneurs de la JVM Franchement c'est un peu leg sur les causes l'article, auto propagande JavaScript Temporal, enfin une API propre et moderne pour gérer les dates en JS https://developer.mozilla.org/en-US/blog/javascript-temporal-is-coming/ JavaScript Temporal est un nouvel objet conçu pour remplacer l'objet Date, qui présente des défauts. Il résout des problèmes tels que le manque de prise en charge des fuseaux horaires et la mutabilité. Temporal introduit des concepts tels que les instants, les heures civiles et les durées. Il fournit des classes pour gérer diverses représentations de date/heure, y compris celles qui tiennent compte du fuseau horaire et celles qui n'en tiennent pas compte. Temporal simplifie l'utilisation de différents calendriers (par exemple, chinois, hébreu). Il comprend des méthodes pour les comparaisons, les conversions et le formatage des dates et des heures. La prise en charge par les navigateurs est expérimentale, Firefox Nightly ayant l'implémentation la plus aboutie. Un polyfill est disponible pour essayer Temporal dans n'importe quel navigateur. Librairies Un article sur les fetch size du JDBC et les impacts sur vos applications https://in.relation.to/2025/01/24/jdbc-fetch-size/ qui connait la valeur fetch size par default de son driver? en fonction de vos use cases, ca peut etre devastateur exemple d'une appli qui retourne 12 lignes et un fetch size de oracle a 10, 2 a/r pour rien et si c'est 50 lignres retournées la base de donnée est le facteur limitant, pas Java donc monter sont fetch size est avantageux, on utilise la memoire de Java pour eviter la latence Quarkus annouce les MCP servers project pour collecter les servier MCP en Java https://quarkus.io/blog/introducing-mcp-servers/ MCP d'Anthropic introspecteur de bases JDBC lecteur de filke system Dessine en Java FX demarrables facilement avec jbang et testes avec claude desktop, goose et mcp-cli permet d'utliser le pouvoir des librarires Java de votre IA d'ailleurs Spring a la version 0.6 de leur support MCP https://spring.io/blog/2025/01/23/spring-ai-mcp-0 Infrastructure Apache Flink sur Kibernetes https://www.decodable.co/blog/get-running-with-apache-flink-on-kubernetes-2 un article tres complet ejn deux parties sur l'installation de Flink sur Kubernetes installation, setup mais aussi le checkpointing, la HA, l'observablité Data et Intelligence Artificielle 10 techniques de prompt engineering https://medium.com/google-cloud/10-prompt-engineering-techniques-every-beginner-should-know-bf6c195916c7 Si vous voulez aller plus loin, l'article référence un très bon livre blanc sur le prompt engineering https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering Les techniques évoquées : Zero-Shot Prompting: On demande directement à l'IA de répondre à une question sans lui fournir d'exemple préalable. C'est comme si on posait une question à une personne sans lui donner de contexte. Few-Shot Prompting: On donne à l'IA un ou plusieurs exemples de la tâche qu'on souhaite qu'elle accomplisse. C'est comme montrer à quelqu'un comment faire quelque chose avant de lui demander de le faire. System Prompting: On définit le contexte général et le but de la tâche pour l'IA. C'est comme donner à l'IA des instructions générales sur ce qu'elle doit faire. Role Prompting: On attribue un rôle spécifique à l'IA (enseignant, journaliste, etc.). C'est comme demander à quelqu'un de jouer un rôle spécifique. Contextual Prompting: On fournit des informations supplémentaires ou un contexte pour la tâche. C'est comme donner à quelqu'un toutes les informations nécessaires pour répondre à une question. Step-Back Prompting: On pose d'abord une question générale, puis on utilise la réponse pour poser une question plus spécifique. C'est comme poser une question ouverte avant de poser une question plus fermée. Chain-of-Thought Prompting: On demande à l'IA de montrer étape par étape comment elle arrive à sa conclusion. C'est comme demander à quelqu'un d'expliquer son raisonnement. Self-Consistency Prompting: On pose plusieurs fois la même question à l'IA et on compare les réponses pour trouver la plus cohérente. C'est comme vérifier une réponse en la posant sous différentes formes. Tree-of-Thoughts Prompting: On permet à l'IA d'explorer plusieurs chemins de raisonnement en même temps. C'est comme considérer toutes les options possibles avant de prendre une décision. ReAct Prompting: On permet à l'IA d'interagir avec des outils externes pour résoudre des problèmes complexes. C'est comme donner à quelqu'un les outils nécessaires pour résoudre un problème. Les patterns GenAI the thoughtworks https://martinfowler.com/articles/gen-ai-patterns/ tres introductif et pre RAG le direct prompt qui est un appel direct au LLM: limitations de connaissance et de controle de l'experience eval: evaluer la sortie d'un LLM avec plusieurs techniques mais fondamentalement une fonction qui prend la demande, la reponse et donc un score numerique evaluation via un LLM (le meme ou un autre), ou evaluation humaine tourner les evaluations a partir de la chaine de build amis aussi en live vu que les LLMs puvent evoluer. Decrit les embedding notament d'image amis aussi de texte avec la notion de contexte DeepSeek et la fin de la domination de NVidia https://youtubetranscriptoptimizer.com/blog/05_the_short_case_for_nvda un article sur les raisons pour lesquelles NVIDIA va se faire cahllengert sur ses marges 90% de marge quand meme parce que les plus gros GPU et CUDA qui est proprio mais des approches ardware alternatives existent qui sont plus efficientes (TPU et gros waffle) Google, MS et d'autres construisent leurs GPU alternatifs CUDA devient de moins en moins le linga franca avec l'investissement sur des langages intermediares alternatifs par Apple, Google OpenAI etc L'article parle de DeepSkeek qui est venu mettre une baffe dans le monde des LLMs Ils ont construit un competiteur a gpt4o et o1 avec 5M de dollars et des capacites de raisonnements impressionnant la cles c'etait beaucoup de trick d'optimisation mais le plus gros est d'avoir des poids de neurores sur 8 bits vs 32 pour les autres. et donc de quatizer au fil de l'eau et au moment de l'entrainement beaucoup de reinforcemnt learning innovatifs aussi et des Mixture of Expert donc ~50x moins chers que OpenAI Donc plus besoin de GPU qui on des tonnes de vRAM ah et DeepSeek est open source un article de semianalytics change un peu le narratif le papier de DeepSkeek en dit long via ses omissions par ensemple les 6M c'est juste l'inference en GPU, pas les couts de recherches et divers trials et erreurs en comparaison Claude Sonnet a coute 10M en infererence DeepSeek a beaucoup de CPU pre ban et ceratins post bans evalués a 5 Milliards en investissement. leurs avancées et leur ouverture reste extremement interessante Une intro à Apache Iceberg http://blog.ippon.fr/2025/01/17/la-revolution-des-donnees-lavenement-des-lakehouses-avec-apache-iceberg/ issue des limites du data lake. non structuré et des Data Warehouses aux limites en diversite de données et de volume entrent les lakehouse Et particulierement Apache Iceberg issue de Netflix gestion de schema mais flexible notion de copy en write vs merge on read en fonction de besoins garantie atomicite, coherence, isoliation et durabilite notion de time travel et rollback partitions cachées (qui abstraient la partition et ses transfos) et evolution de partitions compatbile avec les moteurs de calcul comme spark, trino, flink etc explique la structure des metadonnées et des données Guillaume s'amuse à générer des histoires courtes de Science-Fiction en programmant des Agents IA avec LangChain4j et aussi avec des workflows https://glaforge.dev/posts/2025/01/27/an-ai-agent-to-generate-short-scifi-stories/ https://glaforge.dev/posts/2025/01/31/a-genai-agent-with-a-real-workflow/ Création d'un générateur automatisé de nouvelles de science-fiction à l'aide de Gemini et Imagen en Java, LangChain4j, sur Google Cloud. Le système génère chaque nuit des histoires, complétées par des illustrations créées par le modèle Imagen 3, et les publie sur un site Web. Une étape d'auto-réflexion utilise Gemini pour sélectionner la meilleure image pour chaque chapitre. L'agent utilise un workflow explicite, drivé par le code Java, où les étapes sont prédéfinies dans le code, plutôt que de s'appuyer sur une planification basée sur LLM. Le code est disponible sur GitHub et l'application est déployée sur Google Cloud. L'article oppose les agents de workflow explicites aux agents autonomes, en soulignant les compromis de chaque approche. Car parfois, les Agent IA autonomes qui gèrent leur propre planning hallucinent un peu trop et n'établissent pas un plan correctement, ou ne le suive pas comme il faut, voire hallucine des "function call". Le projet utilise Cloud Build, le Cloud Run jobs, Cloud Scheduler, Firestore comme base de données, et Firebase pour le déploiement et l'automatisation du frontend. Dans le deuxième article, L'approche est différente, Guillaume utilise un outil de Workflow, plutôt que de diriger le planning avec du code Java. L'approche impérative

Arnaud et Emmanuel discutent des versions Java, font un résumé de l'ecosystème WebAssembly, discutent du nouveau Model Context Protocol, parlent d'observabilité avec notamment les Wide Events et de pleins d'autres choses encore. Enregistré le 17 janvier 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode–321.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages java trend par InfoQ https://www.infoq.com/articles/java-trends-report–2024/ Java 17 finalement depasse 11 et 8 ~30/33% Java 21 est à 1.4% commonhaus apparait GraalVM en early majority Spring AI et langchain4j en innovateurs SB 3 voit son adoption augmenter Un bon résumé sur WebAssembly, les différentes specs comme WASM GC, WASI, WIT, etc https://2ality.com/2025/01/webassembly-language-ecosystem.html WebAssembly (Wasm) est un format d'instructions binaires pour une machine virtuelle basée sur une pile, permettant la portabilité et l'efficacité du code. Wasm a évolué à partir d'asm.js, un sous-ensemble de JavaScript qui pouvait fonctionner à des vitesses proches de celles natives. WASI (WebAssembly System Interface) permet à Wasm de fonctionner en dehors des navigateurs Web, fournissant des API pour le système de fichiers, CLI, HTTP, etc. Le modèle de composant WebAssembly permet l'interopérabilité entre les langages Wasm à l'aide de WIT (Wasm Interface Type) et d'ABI canonique. Les composants Wasm se composent d'un module central et d'interfaces WIT pour les importations/exportations, facilitant l'interaction indépendante du langage. Les interfaces WIT décrivent les types et les fonctions, tandis que les mondes WIT définissent les capacités et les besoins d'un composant (importations/exportations). La gestion des packages Wasm est assurée par Warg, un protocole pour les registres de packages Wasm. Une enquête a montré que Rust est le langage Wasm le plus utilisé, suivi de Kotlin et de C++; de nombreux autres langages sont également en train d'émerger. Un algorithme de comptage a taille limitée ne mémoire a été inventé https://www.quantamagazine.org/computer-scientists-invent-an-efficient-new-way-to-count–20240516/ élimine un mot de manière aléatoire mais avec une probabilité connue quand il y a besoin de récupérer de l'espace cela se fait par round et on augmente la probabilité de suppression à chaque round donc au final, ne nombre de mots / la probabilité d'avoir été éliminé donne une mesure approximative mais plutot précise Librairies Les contributions Spring passent du CLA au DCO https://spring.io/blog/2025/01/06/hello-dco-goodbye-cla-simplifying-contributions-to-spring d'abord manuel amis meme automatisé le CLA est une document legal complexe qui peut limiter les contribuitions le DCO vient le Linux je crois et est super simple accord que la licence de la conmtrib est celle du projet accord que le code est public et distribué en perpetuité s'appuie sur les -s de git pour le sign off Ecrire un serveur MCP en Quarkus https://quarkus.io/blog/mcp-server/ MCP est un protocol proposé paor Antropic pour integrer des outils orchestrables par les LLMs MCP est frais et va plus loin que les outils offre la notion de resource (file), de functions (tools), et de proimpts pre-built pour appeler l'outil de la meilleure façon On en reparlera a pres avec les agent dans un article suivant il y a une extension Quarkus pour simplifier le codage un article plus detaillé sur l'integration Quarkus https://quarkus.io/blog/quarkus-langchain4j-mcp/ GreenMail un mini mail server en java https://greenmail-mail-test.github.io/greenmail/#features-api Utile pour les tests d'integration Supporte SMTP, POP3 et IMAP avec TLS/SSL Propose des integrations JUnit, Spring Une mini UI et des APIs REST permettent d'interagir avec le serveur si par exemple vous le partagé dans un container (il n'y a pas d'integration TestContainer existante mais elle n'est pas compliquée à écrire) Infrastructure Docker Bake in a visual way https://dev.to/aurelievache/understanding-docker-part–47-docker-bake–4p05 docker back propose d'utiliser des fichiers de configuration (format HCL) pour lancer ses builds d'images et docker compose en gros voyez ce DSL comme un Makefile très simplifié pour les commandes docker qui souvent peuvent avoir un peu trop de paramètres Datadog continue de s'etendre avec l'acquisition de Quickwit https://www.datadoghq.com/blog/datadog-acquires-quickwit/ Solution open-source de recherche des logs qui peut être déployée on-premise et dans le cloud https://quickwit.io/ Les logs ne quittent plus votre environment ce qui permet de répondre à des besoins de sécurité, privacy et réglementaire Web 33 concepts en javascript https://github.com/leonardomso/33-js-concepts Call Stack, Primitive Types, Value Types and Reference Types, Implicit, Explicit, Nominal, Structuring and Duck Typing, == vs === vs typeof, Function Scope, Block Scope and Lexical Scope, Expression vs Statement, IIFE, Modules and Namespaces, Message Queue and Event Loop, setTimeout, setInterval and requestAnimationFrame, JavaScript Engines, Bitwise Operators, Type Arrays and Array Buffers, DOM and Layout Trees, Factories and Classes, this, call, apply and bind, new, Constructor, instanceof and Instances, Prototype Inheritance and Prototype Chain, Object.create and Object.assign, map, reduce, filter, Pure Functions, Side Effects, State Mutation and Event Propagation, Closures, High Order Functions, Recursion, Collections and Generators, Promises, async/await, Data Structures, Expensive Operation and Big O Notation, Algorithms, Inheritance, Polymorphism and Code Reuse, Design Patterns, Partial Applications, Currying, Compose and Pipe, Clean Code Data et Intelligence Artificielle Phi 4 et les small language models https://techcommunity.microsoft.com/blog/aiplatformblog/introducing-phi–4-microsoft%e2%80%99s-newest-small-language-model-specializing-in-comple/4357090 Phi 4 un SML pour les usages locaux notamment 14B de parametres belle progression de ~20 points sur un score aggregé et qui le rapproche de Llama 3.3 et ses 70B de parametres bon en math (data set synthétique) Comment utiliser Gemini 2.0 Flash Thinking (le modèle de Google qui fait du raisonnement à la sauce chain of thought) en Java avec LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2024/12/20/lets-think-with-gemini–2-thinking-mode-and-langchain4j/ Google a sorti Gemini 2.0 Flash, un petit modèle de la famille Gemini the "thinking mode" simule les cheminements de pensée (Chain of thoughts etc) décompose beaucoup plus les taches coplexes en plusiewurs taches un exemple est montré sur le modele se battant avec le probleme Les recommendations d'Antropic sur les systèmes d'agents https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents défini les agents et les workflow Ne recommence pas les frameworks (LangChain, Amazon Bedrock AI Agent etc) le fameux débat sur l'abstraction Beaucoup de patterns implementable avec quelques lignes sans frameworks Plusieurs blocks de complexité croissante Augmented LLM (RAG, memory etc): Anthropic dit que les LLMs savent coordonner cela via MCP apr exemple Second: workflow prompt chaining : avec des gates et appelle les LLMs savent coordonner successivement ; favorise la precision vs la latence vu que les taches sont décomposées en plusieurs calls LLMs Workflow routing: classifie une entree et choisie la route a meilleure: separation de responsabilité Workflow : parallelisation: LLM travaillent en paralllele sur une tache et un aggregateur fait la synthèse. Paralleisaiton avec saucissonage de la tache ou voter sur le meilleur réponse Workflow : orchestrator workers: quand les taches ne sont pas bounded ou connues (genre le nombre de fichiers de code à changer) - les sous taches ne sont pas prédéfinies Workflow: evaluator optimizer: nun LLM propose une réponse, un LLM l'évalue et demande une meilleure réponse au besoin Agents: commande ou interaction avec l;humain puis autonome meme si il peut revenir demander des precisions à l'humain. Agents sont souvent des LLM utilisât des outil pour modifier l'environnement et réagir a feedback en boucle Ideal pour les problèmes ouverts et ou le nombre d'étapes n'est pas connu Recommende d'y aller avec une complexité progressive L'IA c'est pas donné https://techcrunch.com/2025/01/05/openai-is-losing-money-on-its-pricey-chatgpt-pro-plan-ceo-sam-altman-says/ OpenAI annonce que même avec des licenses à 200$/mois ils ne couvrent pas leurs couts associés… A quand l'explosion de la bulle IA ? Outillage Ghostty, un nouveau terminal pour Linux et macOS : https://ghostty.org/ Initié par Mitchell Hashimoto (hashicorp) Ghostty est un émulateur de terminal natif pour macOS et Linux. Il est écrit en Swift et utilise AppKit et SwiftUI sur macOS, et en Zig et utilise l'API GTK4 C sur Linux. Il utilise des composants d'interface utilisateur native et des raccourcis clavier et souris standard. Il prend en charge Quick Look, Force Touch et d'autres fonctionnalités spécifiques à macOS. Ghostty essaie de fournir un ensemble riche de fonctionnalités utiles pour un usage quotidien. Comment Pinterest utilise Honeycomb pour améliorer sa CI https://medium.com/pinterest-engineering/how-pinterest-leverages-honeycomb-to-enhance-ci-observability-and-improve-ci-build-stability–15eede563d75 Pinterest utilise Honeycomb pour améliorer l'observabilité de l'intégration continue (CI). Honeycomb permet à Pinterest de visualiser les métriques de build, d'analyser les tendances et de prendre des décisions basées sur les données. Honeycomb aide également Pinterest à identifier les causes potentielles des échecs de build et à rationaliser les tâches d'astreinte. Honeycomb peut également être utilisé pour suivre les métriques de build locales iOS aux côtés des détails de la machine, ce qui aide Pinterest à prioriser les mises à niveau des ordinateurs portables pour les développeurs. Méthodologies Suite à notre épisode sur les différents types de documentation, cet article parle des bonnes pr

Emmanuel, Guillaume et Arnaud se rejoignent pour discuter de Diátaxis une approche pour structurer sa documentation. Ils offrent leur perspective sur leur usage et leur compréhension. Le sujet s'ouvre ensuite pour discuter des plateformes de documentation et comment l'IA impacte la documentation. Cet épisode est aussi sorti en vidéo, n'hésitez pas nous dire ce que vous en pensez des retours et souscrivez au channel YouTube 🤗. Enregistré le 19 décembre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-320.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Diátaxis The Good Docs Project Le retour d'expérience d'Emmanuel sur Diataxis 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/

Dans cet épisde en audio et en vidéo (youtube.com/lescastcodeurs), Guillaume et Emmanuel discutent des 15 ans de Go, d'une nouvelle approche de garbage collecting, de LLMs dans les applications Java, dobservabilité, d'une attaque de chaine d'approvisionnement via javac et d'autres choses. Enregistré le 13 décembre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-319.mp3 News Langages Go fête son 15ème anniversaire ! https://go.dev/blog/15years discute les 15 ans la corrections de gotchas dans les for loops (notamment les variables étaient loop scoped) le fait que la compile echoue si on attend une version de go superieure seulement depuis go 1.21 en parallele de la gestion de la chaine d'outil (c'est en 2023 seulement!) opt-in telemetrie aussi recent Construire OpenJDK à partir des sources sur macOS https://www.morling.dev/blog/building-openjdk-from-source-on-macos/ de maniere surprenante ce n'est pas tres compliqué Papier sur l'aproche Mark-scavenge pour un ramasse miette https://inside.java/2024/11/22/mark-scavenge-gc/ papier de recherche utiliser l'accessibilité pour preuve de vie n'est pas idéal: un objet peut etre atteignable mais ne sera jamais accedé par le programme les regions les plus pauvres en objets vivant voient leurs objets bouger dans uen autre region et la regio libéré, c'est le comportement classique des GC deux methodes: mark evaguate qui le fait en deux temps et la liveness peut evoluer ; et scavenge qui bouge l'objet vivant des sa decouverte ont fait tourner via ZGC des experience pour voir les objects consideres vivants et bougés inutilement. resultats montrent un gros taux d'objets bougés de maniere inutile proposent un algo different ils marquent les objets vivants mais ne les bougent pas avant le prochain GC pour leur donner une change de devenir unreachable elimine beaucoup de deplacement inutiles vu que les objets deviennent non accessible en un cycle de GC jusquà 91% de reduction ! Particulierement notable dans les machines chargées en CPU. Les tokens d'accès court ou longs https://grayduck.mn/2023/04/17/refresh-vs-long-lived-access-tokens/ pourquoi des long access tokens (gnre refresh token) sont utilises pour des short lived dans oauth 2.0 refresh token simplifient la revocation: vu que seul le auth serveur a a verifier la révocation et les clients vérifient l'expiration et la validité de la signature refresh token ne sont envoyés que entre endpoints alors que les access tokens se baladent pas mal: les frontières de confiance ne sont pas traversées refresh token comme utilise infréquement, et donc peut etre protegee dans une enclave les changements de grants sont plus simple tout en restant distribuable histoire des access refresh token et access token permet de mieux tracer les abus / attaques les inconvenients: c'est plus compliqué en flow, the auth serveur est un SPOF amis mitigeable Java Advent est de retour https://www.javaadvent.com/calendar backstage Java integrite par defaut (et ses consequences sur l'ecosysteme) timefold (sovler) Les extensions JUNit 5 OpenTelemetry via Java Agent vs Micrometer analyse statique de code CQRS et les fonctionalités modernes de Java java simple (sans compilatrion, sans objet fullstack dev with quarkus as backend José Paumard introduit et explique les Gatherers dans Java 24 dans cette vidéo https://inside.java/2024/11/26/jepcafe23/ Librairies Micronaut 4.7, avec l'intégration de LangChain4j https://micronaut.io/2024/11/14/micronaut-framework-4-7-0-released/ Combiner le framework de test Spock et Cucumber https://www.sfeir.dev/back/spock-framework-revolutionnez-vos-tests-unitaires-avec-la-puissance-du-bdd-et-de-cucumber/ les experts peuvent écrire leurs tests au format Gherkin (de Cucumber) et les développeurs peuvent implémenter les assertions correspondantes avec l'intégration dans Spock, pour des tests très lisibles Spring 6.2 https://spring.io/blog/2024/11/14/spring-framework-6-2-0-available-now beans @Fallback améliorations sur SpELet sur le support de tests support de l'echape des property placeholders une initioalisation des beans en tache de fond nouvelle et pleins d'autres choses encore Comment créer une application Java LLM tournant 100% en Java avec Jlama https://quarkus.io/blog/quarkus-jlama/ blog de Mario Fusco, Mr API et Java et Drools utilise jlama + quarkus + langchain Explique les avantage de l'approche pure Java comme le cycle de vie unique, tester les modeles rapidement, securite (tout est in process), monolithe ahahah, observabilité simplifiée, distribution simplifiée (genre appli embarquée) etc Vert.x 5 en seconde incubation https://vertx.io/blog/eclipse-vert-x-5-candidate-2-released/ Support des Java modules (mais beacoup des modules vert.x eux-même ne le supportent pas support io_uring dans vert.x core le load balancing côté client le modele des callbacks n'est plus supporté, vive les Futur beaucoup d'améliorations autour de gRPC et d'autres choses Un article sur Spring AI et la multi modalite audio https://spring.io/blog/2024/12/05/spring-ai-audio-modality permet de voir les evolutions des APIs de Spring AI s'appluie sur les derniers modeles d'open ai des examples comme par exemple un chatbot voix et donc comment enregistrer la voix et la passer a OpenAI Comment activer le support experimental HTTP/3 dans Spring Boot https://spring.io/blog/2024/11/26/http3-in-reactor-2024 c'ets Netty qui fait le boulot puis Spring Netty l'article décrit les etapes pour l'utiliser dans vos applis Spring Boot ou Spring Cloud Gateway l'article explique aussi le cote client (app cliente) ce qui est sympa Infrastructure Un survol des offres d'observabilité http://blog.ippon.fr/2024/11/18/observabilite-informatique-comprendre-les-bases-2eme-partie/ un survol des principales offres d'observabilité Open source ou SaaS et certains outsiders Pas mal pour commencer à défricher ce qui vous conviendrait blog de ippon Web Sortie de Angular 19 https://blog.ninja-squad.com/2024/11/19/what-is-new-angular-19.0/ stabilité des APIs Signal APIs migration automatique vers signals composants standalone par défaut nouvelles APIs linkedSignal et resource de grosses améliorations de SSR et HMR un article également de Sfeir sur Angular 19 https://www.sfeir.dev/front/angular-19-tout-ce-quil-faut-savoir-sur-les-innovations-majeures-du-framework/ Angluar 19 https://www.sfeir.dev/front/angular-19-tout-ce-quil-faut-savoir-sur-les-innovations-majeures-du-framework/ composant standalone par default (limiter les problemes de dependances), peut le mettre en strict pour le l'imposer (ou planter) signalement des imports inutilisés @let pour les variables locales dans les templates linkedSignal (experimental) pour lier des signaux entre eux (cascade de changement suite a un evenement hydratation incrementale (contenu progressivement interactif avec le chargement - sur les parties de la page visible ou necessaires et event replay, routing et modes de rendu en rendy hybride, Hot module replacement etc The State of Frontend — dernière compilation des préférences des développeurs en terme de front https://tsh.io/state-of-frontend/ React en tête, suivi de Vue et Svelte. Angular seulement 4ème Côté rendering framework, Next.js a la majorité absolue, ensuite viennent Nuxt et Astro Zod est la solution de validation préférée Pour la gestion de date, date-fns est en tête, suivi par moment.js Côté state management, React Context API en première place, mais les suivants sont tous aussi pour React ! Grosse utilisation de lodash pour plein d'utilités Pour fetcher des resources distantes, l'API native Fetch et Axios sont les 2 vaincoeurs Pour le déploiement, Vercel est premier Côté CI/CD, beaucoup de Github Actions, suivi par Gitlab CI Package management, malgré de bonnes alternatives, NPM se taille toujours la part du lion Ecrasante utilisation de Node.js comme runtime JavaScript pour faire du développement front Pour ce qui est du typing, beaucoup utilisent TypeScript, et un peu de JSdoc, et la majorité des répondants pensent que TypeScript a dépassé JavaScript en usage Dans les API natives du navigateur, Fetch, Storage et WebSockets sont les APIs les plus utilisées La popularité des PWA devrait suivre son petit bonhomme de chemin En terme de design system, shadcn.ui en tête, suivi par Material, puis Bootstram Pour la gestion des styles, un bon mix de plain old CSS, de Tailwind, et de Sass/CSS Jest est premier comme framework de tests Les 3/4 des développeurs front utilisent Visual Studio Code, quant au quart suivant, c'est JetBrains qui raffle les miettes Pour le build, Vite récolte les 4/5 des voix ESLint et Prettier sont les 2 favoris pour vérifier le code   Parfois, on aimerait pouvoir tester une librairie ou un framework JavaScript, sans pour autant devoir mettre en place tout un projet, avec outil de build et autre. Julia Evans explore les différents cas de figure, suivant la façon dont ces librairies sont bundlées https://jvns.ca/blog/2024/11/18/how-to-import-a-javascript-library/ Certaines librairies permette de ne faire qu'un simple import dans une balise script Certaines frameworks sont distribués sous forme d'Universal Module Definition, sous CommonJS, d'ESmodule franchemet en tant que noob c'est compliqué quand même Data et Intelligence Artificielle L'impact de l'IA en entreprise et des accès aux documents un peu laxistes https://archive.ph/uPyhX l'indexing choppe tout ce qu'il peut et l'IA est tres puissante pour diriger des requetes et extraires les données qui auraient du etre plus restreintes Différentes manières de faire de l'extraction de données et de forcer la main à un LLM pour qu'il génère du JSON https://glaforge.dev/posts/2024/11/18/data-extraction-the-many-ways-to-get-llms-to-spit-json-content/ l'approche "je demande gentiment" au LLM, en faisant du prompt engineering en utilisant du function calling pour les modèles supportant la fonctionnalité, en particulier avant les approches de type "JSON mode" ou "JSON

Cet épisode est relativement pauvre en IA, ouaissssssss ! Mais il nous reste plein de Spring, plein de failles, plein d'OpenTelemetry, un peu de versionnage sémantique, une astuce Git et bien d'autres choses encore. Enregistré le 8 novembre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode–318.mp3 News Langages Le createur de Fernflower in decompilateur qui a relancé l'outillage autour de Java 8 est mort, un hommage d'IntelliJ IDEA https://blog.jetbrains.com/idea/2024/11/in-memory-of-stiver/ les decompilateurs s'appuyaient sur des patterns reconnus et étaient fragiles et incomplets surtout quand Java 8 a changé le pattern try catch et ajouté des concepts comme les annotations le champ était moribond quand Stiver s'est lancé dommage l'article n'explique pas comment le control-flow graph est genere a partir du bytecode pour ameliorer la decompilation Librairies On peut maintenant utiliser Jakarta Data Repository dans Quarkus https://in.relation.to/2024/11/04/data-in-quarkus/ petit article avec un projet example aussi un lien sur la presentation de Jakarta Data par Gavin à Devoxx Belgique Quarkus 3.16 https://quarkus.io/guides/opentelemetry-logging logs distribués avec OpenTelemetry (preview) deserialiseurs Jackson sans reflection des améliorations dans la stack de sécurité TLS registry a ratjouté graphql client et keycloak admin client LEs logs des container devservice et des access http sont visible dans la DevUI Les extensions peuvent maintenant ecrire leur doc en markdown (c'etait juste asciidoc avant) Un artcile sur comment débuter en Spring Batch https://www.sfeir.dev/back/planifier-des-taches-avec-spring-batch/ Le support OAuth2 pour RestClient arrive dans Security 6.4 / Boot 3.4. Plus de hack de WebClient dans vos applications Spring-Web ! https://spring.io/blog/2024/10/28/restclient-support-for-oauth2-in-spring-security–6–4 RestClient a été ajouté dans Spring Framework 6.1 API Fluide Spring Security 6.4 simplifie la configuration OAuth2 avec le nouveau client HTTP synchrone RestClient. RestClient permet des requêtes de ressources sans dépendances réactives, alignant la configuration entre applications servlet et réactives. La mise à jour facilite la migration depuis RestTemplate et ouvre la voie à des scénarios avancés. Marre des microservices ? Revenez au monoliths avec Spring Modulith 1.3RC1, 1.2.5 et 1.1.10 https://spring.io/blog/2024/10/28/spring-modulith–1–3-rc1–1–2–5-and–1–1–10-released Spring Modulith 1.3 RC1, 1.2.5, and 1.1.10 sont disponibles. La version 1.3 RC1 inclut des nouvelles fonctionnalités : archiving event publication completion mode compatibilité avec MariaDB et Oracle avec JDBC-based event publication registry Possibilité d'externaliser des événements dans des MessageChannels de Spring. Expressions SpEL dans @Externalized validation d'architecture technique jMolecules. Les versions 1.2.5 et 1.1.10 apportent des correctifs et mises à jour de dépendances. Spring gRPC 0.1 est sorti https://github.com/spring-projects-experimental/spring-grpc c'est tout nouveau et explorationel si c'est un probleme qui vous gratte, ca vaut le coup de jeter un coup d'oeil et participer. Spring Boot 3.3 Integrer Spring avec Open Telemetry (OTLP protocole) https://spring.io/blog/2024/10/28/lets-use-opentelemetry-with-spring rappel de la valeur de ce standard Open Telemetry comment l'utiliser dans vos projets Spring Comment utiliser ollama avec Spring AI https://spring.io/blog/2024/10/22/leverage-the-power-of–45k-free-hugging-face-models-with-spring-ai-and-ollama permet d'acceter aux 45k modeles de Hugging faces qui supportent le deploiement sur ollama il y a un spring boot starter c'est vraiment pour debuter Cloud Google Cloud Frankfort a subit 12h d'interruption https://t.co/VueiQjhCA3 Google Cloud a subi une panne de 12 heures dans la région europe-west3 (Francfort) le 24 octobre 2024. La panne, causée par une défaillance d'alimentation et de refroidissement, a affecté plusieurs services, y compris Compute Engine et Kubernetes Engine. Les utilisateurs ont rencontré des problèmes de création de VM, des échecs d'opérations et des retards de traitement. Google a conseillé de migrer les charges de travail vers d'autres zones. il y a eu une autre zone Europeenne pas mal affectée l'année dernière et des clients ont perdu des données :sweat: Web La fin de la World Wild Web Foundation https://www.theregister.com/2024/09/30/world_wide_web_foundation_closes/ la Fondation World Wide Web ferme ses portes. Les cofondateurs estiment que les problèmes auxquels est confronté le Web ont changé et que d'autres groupes de défense peuvent désormais prendre le relais. Ils estiment également que la priorité absolue doit être donnée à la passion de Tim Berners-Lee pour redonner aux individus le pouvoir et le contrôle de leurs données et pour construire activement des systèmes de collaboration puissants (Solid Protocol - https://solidproject.org/). Release du https://www.patternfly.org/ 6 Fw opensource pour faire de UI, sponsor RH Interessant à regarder Data et Intelligence Artificielle TSMC arrête des ventes à un client chinois qui aurait revenu un processeur à Huawei et utilise dans sa puce IA https://www.reuters.com/technology/tsmc-suspended-shipments-china-firm-after-chip-found-huawei-processor-sources–2024–10–26/ Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) a suspendu ses livraisons à Sophgo, un concepteur de puces chinois, après la découverte d'une puce fabriquée par TSMC dans un processeur AI de Huawei (Ascend 910B). Cette découverte soulève des préoccupations concernant des violations potentielles des contrôles d'exportation des États-Unis, qui restreignent Huawei depuis 2020. Sophgo, lié à Bitmain, a nié toute connexion avec Huawei et affirme se conformer aux lois applicables. Toutefois, l'incident a conduit à une enquête approfondie de TSMC et des autorités américaines et taïwanaises Open AI et Microsoft, de l'amour à la guerre https://www.computerworld.com/article/3593206/microsoft-and-openai-good-by-bromance-hel[…]m_source=Adestra&huid=4349eeff–5b8b–493d–9e61–9abf8be5293b on a bien suivi les chants d'amour entre Sam Altman et Satia Nadella ca c'est tendu ces derniers temps deja avec le coup chez openAI où MS avait sifflé la fin de la récré "on a le code, les données, l'IP et la capacité, on peut tout recrée" OpenAi a un competiteur de Copilot et essaie de courtises ses clients les apétits d'investissements d'OpenAI et une dispute sur la valeur de la aprt de MS qui a donné des crédits cloud semble etre aui coeur de la dispute du moment Debezium 3 est sorti https://debezium.io/blog/2024/10/02/debezium–3–0-final-released/ Java 17 minimum pour les connecteurs et 21 pour le serveur, l'extension quarkus outbox et pour l'operateur nettoyage des depreciations metriques par table maintenant support for mysql 9 y compris vector data type oracle, default mining strategie changée ehcache off-heap ajouté amelioarations diverses Oracle (offline RAC node flush, max string size for Extended PostgreSQL PGVector etc (Spanner, vitess, …) NotebookLlama: une version Open Source de NotebookLM https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama Si vous avez été impressionné par les démo de Gemini Notebook, en créant des podcasts à partir de différentes resources, testez la version llama Tutoriel étape par étape pour transformer un PDF en podcast. Outillage Vous aimez Maven? Bien évidemment! Vous aimez asciidoctor? Absolument! Alors la version 3.1.0 du plugin asciidoctor pour maven est pour vous !! https://github.com/asciidoctor/asciidoctor-maven-plugin Le plugin permet soit de convertir des documents asciidoc de manière autonome, soit de les gérer via le site maven GitHub Universe: de l'IA, de l'IA et encore de l'IA https://github.blog/news-insights/product-news/universe–2024-previews-releases/ GitHub Universe 2024 présente les nouveautés de l'année, notamment la possibilité de choisir parmi plusieurs modèles d'IA pour GitHub Copilot (Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, OpenAI o1). Nouvelles fonctionnalités : GitHub Spark pour créer des micro-applications, révisions de code assistées par Copilot, sécurité renforcée avec Copilot Autofix. Simplification des workflows avec les extensions GitHub Copilot Facilitation de la création d'applications IA génératives avec GitHub Models Méthodologies Les blogs de developpeurs experts Java recommandés par IntelliJ https://blog.jetbrains.com/idea/2024/11/top-java-blogs-for-experienced-programmers/ pas forcement d'accord avec toute la liste mais elle donne de bonnes options si vous voulez lire plus de blogs Java Keycloak revient au semantic versioning après avoir suivi le versionage à la Google Chrome https://www.keycloak.org/2024/10/release-updates ne pas savoir si une mise a jour était retrocompatible était problématique pour les utilisateurs aussi les librairies clientes seront délivrées séparément et supporteront toutes les versions serveur de keycloak supportés Sécurité Un exemple d'attaque de secure supply chain théorique identifiée dans le quarkiverse et les détails de la résolution https://quarkus.io/blog/quarkiverse-and-smallrye-new-release-process/ dans le quarkiverse, les choses sont automatisées pour simplifier la vie des contributeurs d'extension occasionels mais il y avait un défaut, les secrets de signature et d'accès à maven central étaient des secrets d'organisation ce qui veut dire qu'un editeur d'extension malicieux pouvait ecrire un pluging ou un test qiu lisait ses secrets et pouvait livrer de faux artifacts la solution est de séparer la construction des artifacts de l'etape de signature et de release sur maven central comme cela les cles ne sont plus accessible Avec Okta pus besoin de mot de passe quand tu as un identifiant long :face_with_hand_over_mouth: https://trust.okta.com/security-advisories/okta-ad-ldap-delegated-authentication-username/ LOL Une vulnérabilité a été découverte dans la

De Java 23 à WebAssembly, en passant par l'IA et les design patterns, on a tout passé au crible #java #swift #webassembly #wordpress #webcomponents #llm #mongodb #keycloak #fairsource Enregistré le 18 octobre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode–317.mp3 News Langages Java 23 est sorti ! InfoQ liste toutes les JEPs intégrées à la nouvelle version https://www.infoq.com/news/2024/09/java23-released/ Et FooJay plonge dans le détail https://foojay.io/today/java–23-has-arrived-and-it-brings-a-truckload-of-changes/ JEP 455: Primitive Types in Patterns, instanceof, and switch (Preview) JEP 466: Class-File API (Second Preview) JEP 467: Markdown Documentation Comments JEP 469: Vector API (Eighth Incubator) JEP 471: Deprecate the Memory-Access Methods in sun.misc.Unsafe for Removal JEP 473: Stream Gatherers (Second Preview) JEP 474: ZGC: Generational Mode by Default JEP 476: Module Import Declarations (Preview) JEP 477: Implicitly Declared Classes and Instance Main Methods (Third Preview) JEP 480: Structured Concurrency (Third Preview) JEP 481: Scoped Values (Third Preview) JEP 482: Flexible Constructor Bodies (Second Preview) StringTemplate s'en va Un article sur l'API ClassFile qui sera un standard dans le JDK pour manipuler des classes (ala ASM) https://www.unlogged.io/post/class-file-api-not-your-everyday-java-api article long mais qui revient sur les raisons notamment parce que ASM est dans le JDK et qu'ils sont un problème de poule et d'oeuf et sur la forme de l'API a des exemples d'usage tout cela reste en preview dans le JDK des optimisation comme le lazy parsing et le constant pool sharing (en gros faire de la reference sur ce qui n'a pas changé Tip and Tail is back: cette fois une JEP https://openjdk.org/jeps/14 plus qu'une keynote provocative au language summit maintenant une JEP dite informative le language est un pu flou sur l'objectif entre regarder tip and tail pour vos librairies c'est bien et adoptons tous le meme tip du JDK jusqu'aux stack applicatives Apple annonce la sortie de son language Swift en version 6 https://www.swift.org/blog/announcing-swift–6/ Nouvelles plateformes : Swift 6 s'étend à de nouvelles plateformes (tous les grands OS déjà supportés), y compris les systèmes embarqués (sous ARM et Risc V). Swift Testing : Swift 6 introduit Swift Testing, une nouvelle bibliothèque de tests conçue pour Swift. Concurrence : Détection de data race en tant qu'erreur de compilation. Apple annonce travailler sur l'interopérabilité Swift / Java https://github.com/swiftlang/swift-java comme jextract mais dans l'autre sens The news Java https://www.infoq.com/news/2024/10/java-news-roundup-oct07–2024/ JDK 24 : Un calendrier pour la sortie de JDK 24 a été proposé. La première phase de réduction des fonctionnalités commencera le 5 décembre 2024. La version finale sera disponible le 18 mars 2025. JDK 24 introduira des mises à jour avec deux nouvelles API. La Vector API (JEP 489) facilitera les opérations sur des vecteurs, tandis que la Class-File API (JEP 484) permettra une manipulation plus efficace des fichiers de classes Java. Un changement de sécurité important est proposé avec JEP 486. Il prévoit de désactiver définitivement le Security Manager, qui a été déprécié. Cette décision signifie que cette fonctionnalité ne sera plus disponible dans les futures versions, car elle est considérée comme obsolète. Apache Tomcat et Cassandra : Les nouvelles versions de Tomcat (11.0.0) et de Cassandra (5.0.0) sont sorties. Elles incluent des améliorations et des corrections de bogues. Spring Framework : Des mises à jour pour Spring Framework (versions 3.4.0-M2, 3.3.3 et 3.2.8) ont été publiées. Elles intègrent le support d'une nouvelle API qui aide à la gestion de la mémoire. Quarkus : Red Hat a sorti la version 3.15 de Quarkus, qui apporte des corrections et des améliorations. Une nouvelle version, la 3.16, est prévue pour la fin octobre. Commonhaus Foundation : Une nouvelle organisation, la Commonhaus Foundation, a été créée pour aider les projets open source à être durables. Quarkus a rejoint cette fondation. Cassandra, Camel, Lamgchain, Micronaut, OpenLibery, JHipster, Ktor etc. Design patterns revisited: https://www.youtube.com/watch?v=kE5M6bwruhw Design and design patterns. Optional: patterns and anti-patterns. Iterator pattern. Lightweight Strategy. Factory Method using default methods. Laziness using Lambda Expressions. Decorator using Lambda Expressions. Creating Fluent interfaces. Execute Around Method Pattern. Creating a Closed Hierarchy with sealed classes. Popularité des langages de programmation https://www.techspot.com/news/105157-python-most-popular-coding-language-but-challengers-gaining.html Python reste le langage de programmation le plus populaire, surtout dans des domaines comme la science des données et le développement web. Il est apprécié pour sa simplicité et le grand nombre de bibliothèques disponibles, ce qui le rend facile à apprendre et à utiliser. De nombreuses entreprises, y compris des startups, utilisent Python pour diverses applications. Malgré sa dominance, d'autres langages comme JavaScript, Java et Go gagnent en popularité et pourraient défier la position de leader de Python. (Java est monté du poste 4 au 3, en 1 an) Les développeurs qui codent occasionnellement préfèrent Python, montrant ainsi son attrait au-delà des programmeurs professionnels. L'émergence d'outils comme ChatGPT facilite l'accès à la programmation, ce qui pourrait influencer les tendances futures en matière de langages de programmation. Librairies Paramétrer ses tests JUnit 5 avec @CsvSource https://mikemybytes.com/2021/10/19/parameterize-like-a-pro-with-junit–5-csvsource/ l'annotation permet d'avoir ses données de test au plus près de la méthode on écrit les données de test sous forme de CSV (éventuellement avec des délimiteurs de son choix pour plus de lisibilité, pour bien séparer les valeurs) par exemple -> ou maps to les valeurs peut être les paramètres de la method mai aussi les valeur de description du test Infrastructure Turbocharged Development: The Speed and Efficiency of WebAssembly par Danielle Lancashire https://devsummit.infoq.com/presentation/munich2024/turbocharged-development-speed-and-efficiency-webassembly L'utilisation de WebAssembly avec Serverless. Faire tourner des applications plus facilement dans le cloud.WebAssembly est rapide et sûr pour exécuter du code. Cela aide à déployer les applications plus rapidement et à utiliser moins de ressources. De nombreuses entreprises utilisent WebAssembly pour des tâches comme le traitement d'images et de données. Des plateformes comme Cloudflare Workers et AWS Lambda. La communauté autour de WebAssembly granèit. De nouveaux outils et bibliothèques sont créés. Cependant, il y a encore des défis à relever, comme la compatibilité et les performances. Malgré cela, l'avenir de WebAssembly est prometteur. Web C'est la guerre chez Wordpress https://techcrunch.com/2024/09/26/wordpress-vs-wp-engine-drama-explained/ une boite nommée WP Engine fait du hosting de WordPress mais ne contribue pas Automatic, les gens derrière WordPress leur onbt demandé de résoudre ce probleme, soit en payant des droits de trademark soit en contribuant de l'engineering upstream à auteur de 8% de leurs revenus WP Engine dit non Automatic coupe l'accès aux mises a jours de thèmes et de plugins à WP Engine mettant des sites à risque (securité) WP Engine dit que c'est un abus de position du CEO d'Automatic sur les accès WordPress.org Bref c'est le drame le CEO d'automatic propose à ses employés 6 mois de salaire si ils ne sont pas d'accord avec la stratégie https://www.cio.com/article/3550331/one-twelfth-of-automattic-staff-leave-over-wordpress-wp-engine-spat.html 8% ont pris l'offre Les WebComposants ne sont pas le fuitur https://dev.to/ryansolid/web-components-are-not-the-future–48bh un article d'un auteur proéminent de framework JavaScript Discute les avantages et les inconvenients de la standardisation qui permet d'élever le débat mais aussi bloque des avenues d'optimisations beaucoup d'exemples d'inovations en frameworks JS qui auraient été bloqués Les commentaires apres l'article sont interessants aussi (en contre perspective) mais tout le monde n'est pas d'accord avec cet article https://www.abeautifulsite.net/posts/web-components-are-not-the-future-they-re-the-present/ Data et Intelligence Artificielle Conseils et bonnes pratiques lors de l'intégration de LLM dans une application https://glaforge.dev/posts/2024/09/23/some-good-practices-when-integrating-an-llm-in-your-application/ management de prompt effectif versionnage et externalisation des prompts fixer la version des modèles optimisation et caching mettre en place des rails de sécurité évaluer et monitorer le comportement et la performance prioriser la sécurité des données privées Encore une nouvelle version de LangChain4j, avec la version 0.35 ! Guillaume couvre les nouveautés côté Gemini et Google Cloud https://glaforge.dev/posts/2024/09/29/lots-of-new-cool-gemini-stuff-in-langchain4j/ Support des toutes nouvelles versions de Gemini 1.5 (version 002) Un "document loader" pour charger des documents à partir de Google Cloud Storage Un "scoring model" qui permet de faire du "reranking" de résultat, pour trouver les résultats les plus pertinents pour une requête donnée Support de nouveaux paramètres des embedding models (choix de la dimensionalité des vecteurs, du troncage des textes en entrée) Ajout d'un "embedding model" pour le module Google AI Gemini Un estimateur de token pour Google AI Gemini Support des chat listeners Support des enums pour la sortie structurée JSON Et plein de mise à jour de la documentation pour refleter tous ces changements et aditions Self Correction Algo LLM https://www.infoq.com/news/2024/10/google-deepmind-score/ Google DeepMind a récemment publié SCoRe, une nouvelle méthode d'auto-correction pour les modèles de langage (LLM). Elle améli

Cet épisode est une série de mini interviews et de mini moments capturés tout au long de Devoxx Belgique 2024. Enregistré le 11 octobre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-316.mp3 Interview Présentation JBang Devoxx4kids Livre langchain4j par Antonio aussi disponible sur Amazon. Toutes les présentations langchain4j Keynote Brian Goetz sur la complexité et les fonctionalités de Java Keynote sur les plateformes Presentation sur Jakarta Data and Jakarta Persistence par Gavin King Presentation sur Gradle 9 par Louis Jacomet JEP 14 Presentation sur DevoxxGenie NotebookLM Presentation sur 1BRC (one billion rows challenge Deep dive sur 1BRC Presentation code review Presentation sur Developer Productivity Engineering Presentation sur Developer Productivity Engineering de Trisha Presentation IntelliJ en tant que moteur de jeu Microcks Presentation Intelligent GitHub bots Presentation Quarkus et Langchain4j Presentation Guillaume sur RAG Deep Dive sur Langchain4j et sur Quarkus + Langchain4J Presentatio Agentic application avec langchain4j et Quarkus Nous contacter Pour réagir à cet épisode, venez discuter sur le groupe Google https://groups.google.com/group/lescastcodeurs Contactez-nous via twitter https://twitter.com/lescastcodeurs 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/

JVM summit, virtual threads, stacks applicatives, licences, déterminisme et LLMs, quantification, deux outils de l'épisode et bien plus encore. Enregistré le 13 septembre 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode–315.mp3 News Langages Netflix utilise énormément Java et a rencontré un problème avec les Virtual Thread dans Java 21. Les ingénieurs de Netflix analysent ce problème dans cet article : https://netflixtechblog.com/java–21-virtual-threads-dude-wheres-my-lock–3052540e231d Les threads virtuels peuvent améliorer les performances mais posent des défis. Un problème de locking a été identifié : les threads virtuels se bloquent mutuellement. Cela entraîne des performances dégradées et des instabilités. Netflix travaille à résoudre ces problèmes et à tirer pleinement parti des threads virtuels. Une syntax pour indiquer qu'un type est nullable ou null-restricted arriverait dans Java https://bugs.openjdk.org/browse/JDK–8303099 Foo! interdirait null Foo? indiquerait que null est accepté Foo?[]! serait un tableau non-null de valeur nullable Il y a aussi des idées de syntaxe pour initialiser les tableaux null-restricted JEP: https://openjdk.org/jeps/8303099 Les vidéos du JVM Language Summit 2024 sont en ligne https://www.youtube.com/watch?v=OOPSU4LnKg0&list=PLX8CzqL3ArzUEYnTa6KYORRbP3nhsK0L1 Project Leyden Update Project Babylon - Code Reflection Valhalla - Where Are We? An Opinionated Overview on Static Analysis for Java Rethinking Java String Concatenation Code Reflection in Action - Translating Java to SPIR-V Java in 2024 Type Specialization of Java Generics - What If Casts Have Teeth ? (avec notre Rémi Forax national !) aussi tip or tail pour tout l'ecosysteme quelques liens sur Babylon: Code reflection pour exprimer des langages etranger (SQL) dans Java: https://openjdk.org/projects/babylon/ et sont example en emulation de LINQ https://openjdk.org/projects/babylon/articles/linq Librairies Micronaut sort sa version 4.6 https://micronaut.io/2024/08/26/micronaut-framework–4–6–0-released/ essentiellement une grosse mise à jour de tonnes de modules avec les dernières versions des dépendances Microprofile 7 faire quelques changements et evolution incompatibles https://microprofile.io/2024/08/22/microprofile–7–0-release/#general enleve Metrics et remplace avec Telemetry (metrics, log et tracing) Metrics reste une spec mais standalone Microprofile 7 depende de Jakarta Core profile et ne le package plus Microprofile OpenAPI 4 et Telemetry 2 amenent des changements incompatibles Quarkus 3.14 avec LetsEncrypt et des serialiseurs JAckson sans reflection https://quarkus.io/blog/quarkus–3–14–1-released/ Hibernate ORM 6.6 Serialisateurs JAckson sans reflection installer des certificats letsencrypt simplement (notamment avec la ligne de commande qui aide sympa notamment avec ngrok pour faire un tunnel vers son localhost retropedalage sur @QuarkusTestResource vs @WithTestResource suite aux retour de OOME et lenteur des tests mieux isolés Les logs structurées dans Spring Boot 3.4 https://spring.io/blog/2024/08/23/structured-logging-in-spring-boot–3–4 Les logs structurées (souvent en JSON) vous permettent de les envoyer facilement vers des backends comme Elastic, AWS CloudWatch… Vous pouvez les lier à du reporting et de l'alerting. Spring Boot 3.4 prend en charge la journalisation structurée par défaut. Il prend en charge les formats Elastic Common Schema (ECS) et Logstash, mais il est également possible de l'étendre avec vos propres formats. Vous pouvez également activer la journalisation structurée dans un fichier. Cela peut être utilisé, par exemple, pour imprimer des journaux lisibles par l'homme sur la console et écrire des journaux structurés dans un fichier pour l'ingestion par machine. Infrastructure CockroachDB qui avait une approche Business Software License (source available puis ALS 3 ans apres), passe maintenant en license proprietaire avec source available https://www.cockroachlabs.com/blog/enterprise-license-announcement/ Polyform project offre des licences standardisees selon les besoins de gratuit vs payant https://polyformproject.org/ Cloud Azure fonctions, comment le demarrage a froid est optimisé https://www.infoq.com/articles/azure-functions-cold-starts/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=twitter&utm_medium=feed&utm_term=Cloud fonctions ont une latence naturelle forte toutes les lantences longues ne sont aps impactantes pour le business les demarrages a froid peuvent etre mesures avec les outils du cloud provider donc faites en usage faites des decentilers de latences experience 381 ms cold et 10ms apres tracing pour end to end latence les strategies keep alive pings: reveiller la fonctione a intervalles reguliers pour rester "warm" dans le code de la fonction: initialiser les connections et le chargement des assemblies dans l'initialization configurer dans host.json le batching, desactiver file system logging etc deployer les fonctions as zips reduire al taille du code et des fichiers (qui sont copies sur le serveur froid) sur .net activer ready to run qui aide le JIT compiler instances azure avec plus de CPU et memoire sont plus cher amis baissent le cold start dedicated azure instances pour vos fonctions (pas aprtage avec les autres tenants) ensuite montre des exemples concrets Web Sortie de Vue.js 3.5 https://blog.vuejs.org/posts/vue–3–5 Vue.JS 3.5: Nouveautés clés Optimisations de performance et de mémoire: Réduction significative de la consommation de mémoire (–56%). Amélioration des performances pour les tableaux réactifs de grande taille. Résolution des problèmes de valeurs calculées obsolètes et de fuites de mémoire. Nouvelles fonctionnalités: Reactive Props Destructure: Simplification de la déclaration des props avec des valeurs par défaut. Lazy Hydration: Contrôle de l'hydratation des composants asynchrones. useId(): Génération d'ID uniques stables pour les applications SSR. data-allow-mismatch: Suppression des avertissements de désynchronisation d'hydratation. Améliorations des éléments personnalisés: Prise en charge de configurations d'application, d'API pour accéder à l'hôte et au shadow root, de montage sans Shadow DOM, et de nonce pour les balises. useTemplateRef(): Obtention de références de modèle via l'API useTemplateRef(). Teleport différé: Téléportation de contenu vers des éléments rendus après le montage du composant. onWatcherCleanup(): Enregistrement de callbacks de nettoyage dans les watchers. Data et Intelligence Artificielle On entend souvent parler de Large Language Model quantisés, c'est à dire qu'on utilise par exemple des entiers sur 8 bits plutôt que des floatants sur 32 bits, pour réduire les besoins mémoire des GPU tout en gardant une précision proche de l'original. Cet article explique très visuellement et intuitivement ce processus de quantisation : https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-quantization Guillaume continue de partager ses aventures avec le framework LangChain4j. Comment effectuer de la classification de texte : https://glaforge.dev/posts/2024/07/11/text-classification-with-gemini-and-langchain4j/ en utilisant la classe TextClassification de LangChain4j, qui utilise une approche basée sur les vector embeddings pour comparer des textes similaires en utilisant du few-shot prompting, sous différentes variantes, dans cet autre article : https://glaforge.dev/posts/2024/07/30/sentiment-analysis-with-few-shots-prompting/ et aussi comment faire du multimodal avec LangChain4j (avec le modèle Gemini) pour analyser des textes, des images, mais également des vidéos, du contenu audio, ou bien des fichiers PDFs : https://glaforge.dev/posts/2024/07/25/analyzing-videos-audios-and-pdfs-with-gemini-in-langchain4j/ Pour faire varier la prédictibilité ou la créativité des LLMs, certains hyperparamètres peuvent être ajustés, comme la température, le top-k et le top-p. Mais est-ce que vous savez vraiment comment fonctionnent ces paramètres ? Deux articles très clairs et intuitifs expliquent leur fonctionnement : https://medium.com/google-cloud/is-a-zero-temperature-deterministic-c4a7faef4d20 https://medium.com/google-cloud/beyond-temperature-tuning-llm-output-with-top-k-and-top-p–24c2de5c3b16 la tempoerature va ecraser la probabilite du prochain token mais il reste des variables: approximnation des calculs flottants, stacks differentes effectuants ces choix differemment, que faire en cas d'egalité de probabilité entre deux tokens mais il y a d'atures apporoches de configuiration des reaction du LLM: top-k (qui evite les tokens peu frequents), top-p pour avoir les n des tokens qui totalient p% des probabilités temperature d'abord puis top-k puis top-p explique quoi utiliser quand OSI propose une definition de l'IA open source https://www.technologyreview.com/2024/08/22/1097224/we-finally-have-a-definition-for-open-source-ai/ gros debats ces derniers mois utilisable pour tous usages sans besoin de permission chercheurs peuvent inspecter les components et etudier comment le system fonctionne systeme modifiable pour tout objectif y compris chager son comportement et paratger avec d'autres avec ou sans modification quelque soit l'usage Definit des niveaux de transparence (donnees d'entranement, code source, poids) Une longue rétrospective de PostgreSQL a des volumes de malades et les problèmes de lock https://ardentperf.com/2024/03/03/postgres-indexes-partitioning-and-lwlocklockmanager-scalability/ un article pour vous rassurer que vous n'aurez probablement jamais le problème histoire sous forme de post mortem des conseils pour éviter ces falaises Outillage Un premier coup d'oeil à la future notation déclarative de Gradle https://blog.gradle.org/declarative-gradle-first-eap un article qui explique à quoi ressemble cette nouvelle syntaxe déclarative de Gradle (en plus de Groovy et Kotlin) Quelques vidéos montrent le support dans Android Studio, pour le moment, ainsi que dans un outil expérimental, en atte

Emmanuel, Guillaume et Arnaud discutent des nouvelles de l'été. JEPs, transactional outbox pattern avec Spring, LLM dans Chrome, faille polyfill.io, TOTP, congés illimités et IDE payant ou pas payant ? Enregistré le 12 juillet 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-314.mp3 News Langages Les fonctionnalités de JDK 23 ont été figées début Juin (release prévue en septembre) https://openjdk.org/projects/jdk/23/ https://www.youtube.com/watch?v=kzjGp7LmW0I JEPs finales: 467: Markdown Documentation Comments 471: Deprecate the Memory-Access Methods in sun.misc.Unsafe for Removal 474: ZGC: Generational Mode by Default JEPs en incubation / preview 455: Primitive Types in Patterns, instanceof, and switch (Preview) 466: Class-File API (Second Preview) 469: Vector API (Eighth Incubator) 473: Stream Gatherers (Second Preview) 476: Module Import Declarations (Preview) 477: Implicitly Declared Classes and Instance Main Methods (Third Preview) 480: Structured Concurrency (Third Preview) 481: Scoped Values (Third Preview) 482: Flexible Constructor Bodies (Second Preview) Librairies Le transactional outbox pattern avec Spring Boot https://www.wimdeblauwe.com/blog/2024/06/25/transactional-outbox-pattern-with-spring-boot/ transactional outbox permet d'éviter des 2PC ou des désynchronisations de resources: typiquement un commit dans une base et un envoie de message dans un bus on ecrit le message dans une table de la base de données, et un process séparé récupère les messages et les envoient dans le bus implémentation utilise Spring Integration dans l'article, la seconde resource est l'envoie d'email montre une approche de tests le flow descrit pas psring integration est pas super trivial a lire quand on est pas familier mais cela poll la table toutes les secondes et envoie email et si succes de l'appel de service, vide le message de la table Deuxieme exemple avec Spring modulith qui a un event bus interne qui peut être persisté décrit les differences avec spring integration et les limites de l'approche modulith (message order, retry etc) Comment tester des valeurs de propriétés différentes dans un test Quarkus https://quarkus.io/blog/overriding-configuration-from-test-code/ on a tendance a ne pas tester les propriétés de config ce blog montre 5 (enfin 4 utiles) façons de le faire avec Quarkus. les profils de test, mocker l'objet de config, les test components (experimental), l'injection dans les constructeurs Quarkus 3.12 https://quarkus.io/blog/quarkus-3-12-0-released/ centralisation des configs TLS support pour le load shedding (reject requests on service overload) événements JFR specific a Quarkus native image agent support Spring Boot 3 (compat layer) Support Kotlin 2 etc Cloud On vous parlait dans un épisode précédent de ce problème de coûts S3 sur des requêtes non autorisées. C'est Graphana Loki qui a mis ce problème sous les projecteurs https://grafana.com/blog/2024/06/27/grafana-security-update-grafana-loki-and-unintended-data-write-attempts-to-amazon-s3-buckets/ le problème venait des valeurs par défaut des buckets déclarés dans le chart helm de Loki, en particulier celui nommé 'chunks' Data et Intelligence Artificielle Guillaume avait partagé l'information sur la disponibilité prochaine d'un mini modele LLM dans chrome. C'est maintenant une réalité et vous pouvez le tester. https://ai-sdk-chrome-ai.vercel.app/ Nécessite Chrome 127 (version stable à partir de mi-juillet) Utilise le SDK Vercel AI Guillaume nous parle de toutes les nouveautés liées au modèle Gemini de Google dans la dernière release de LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2024/07/05/latest-gemini-features-support-in-langchain4j/ Outillage 1% des utilisateurs de Maven Central utilisent 83% de sa bande passante. Installez un repository manager qui fait proxy (et cela pour tous les types de dépendances)!!! https://www.sonatype.com/blog/maven-central-and-the-tragedy-of-the-commons rien n'est réellement gratuit et l'abus d'une minorité peut nuire à l'ensemble. Cela fait maintenant plus de 20 ans que les communautés le répète: installer un gestionnaire de dépendances dans votre infrastructure (nexus, artifactory, CodeArtifact, …). En plus de protéger le bien commun cela vous permet de raffiner le filtrage des dépendances, d'assurer la reproductibilité de vos builds, d'optimiser les performances (et réduire les coûts) en ne téléchargeant que depuis votre propre infrastructure, etc … Maven Central est un commun qui ne coute rien à l'utilisteur mais qui est indispensable à tous 1000 milliards de téléchargements l'année dernière 83% de la bande passante consommé par 1% des IPs Beaucoup des ces IP viennent des companies les plus larges proxy pour réduire charge sur central, réduire couts ingress/egress ils vont implementer un mécanisme de throttling question est-ce que la concentration des IPs veut juste dire que c'est le dernier noeud mais que cacher n'est pas effectif pour eux et qu'il y a des milliers de clients derrière une IP? le trotting ferait mal et le proxy ne marche plus dans un monde ou le dev est dans le cloud et distribue géographiquement Comment mettre en place backstage, ici avec un projet Spring Boot utilisant CircleCi, Renovate, SonarCloud… https://piotrminkowski.com/2024/06/13/getting-started-with-backstage/ Cet article explique comment utiliser backstage pour fournir à vos équipes un template d'une application spring-boot. Elle est automatiquement crée sous forme d'un repository git(hub) avec les integrations classiques pour gérer la CI (via CircleCI), la qualité (via SonarCloud), la mise à jour de dépendances (via Renovate) et bien sur son référencement sur le portail backstage. tutoriel tres complet tres facilement remplacable pour un project avec votre technologie preferee (pas specifique a Spring Boot, ou Java) Architecture Que se passe t'il quand vous faites un push sur GitHub? https://github.blog/2024-06-11-how-we-improved-push-processing-on-github/ GitHub explique comment ils ont amélioré leur architecture, notamment en mettant en place Kafka pour distribuer les actions qui découlent d'un push sur GitHub. paralelisation des taches (avant sequentiel) limitation des dependances entre etapes effectuées lors d'un push plus de taches peuvent faire un retry un classique de decoupling via un EDA Sécurité Attaque du CDN polyfill.io https://sansec.io/research/polyfill-supply-chain-attack polyfill c'est un support de nouvelles fonctionalites dans les ancien navigateurs servi par cdn notamment une societe chinoise a achete le domaine et le github et injecte du malware qui pointe sur des serveurs qui servent le malware selectivement (device, admin ou pas, heure de la journée) Fastly et Cloudflare on des deploiements alternatiuve Une faille de sécurité, de type Remote Code Execution, vieille de 10ans, dans CocoaPods, un gestionnaire de dépendances très utilisé dans le monde Apple (macOS et iOS) https://securityboulevard.com/2024/07/cocoapods-apple-vulns-richixbw/ https://cocoapods.org/ / https://cocoapods.org/ est un gestionnaire de dépendances pour les projets Xcode. Les dependances (Pods) sont publiées sous forme de Specs qui sont référencées dans un Specs Repo (une sorte de Maven central mais seulement avec des metadonnées) CVE-2024-38366 est une vulnérabilité de type remote code execution avec un score CVSS de 10 La faille existait depuis 10 ans et a été corrigée en Sept 2023. Elle permettait d'avoir un accès root sur trunk.cocoapods.org qui stock les Specs. Elles auraient donc pu être modifiées sans que les auteurs ne s'en apperçoivent. Pas de preuve pour l'instant que la faille ait été exploitée Mieux comprendre la double authentification avec TOTP https://hendrik-erz.de/post/understanding-totp-two-factor-authentication-eli5 Cet article revient sur le fonctionnement de TOTP et comment l'implementer avec des exemples en python the QR code est une URL qui contient: le secret en base 32. le nom du totp, qui a fournit le TOTP, combien de chiffres et la durée de vie du TOTP pour generer les chiffres, prends le secret, le temps et hash le tout, prendre 4 bytes et les convertir le chiffres typiquement le serveur genere les deux d'avant, les deux d'apres et le courant pour comparer Loi, société et organisation L'équipe Apache Maven gagne le troisième prix BlueHats https://nlnet.nl/bluehatsprize/2024/3.html le projet remporte un gain de 10000€. Ce prix est organisé par le gouvernement français afin de récompenser les projets open sources les plus impactants. La clause de congés illimités en Europe https://www.osborneclarke.com/insights/why-your-unlimited-vacation-policy-may-be-of-limited-use-in-europe Les politiques de congés illimités, populaires aux États-Unis, ne sont pas aussi avantageuses en Europe. En Europe, les employeurs doivent suivre les congés pris pour respecter les minima légaux de quatre semaines par an donc ils ne peuvent pas economiser sur le faire de ne plus les gérer. Les congés illimités permettent aux US de ne plus à devoir les payer au départ de l'employé. En Europe les employeurs doivent payer les congés non utilisés lors de la fin du contrat. Les employés européens pourraient prendre davantage de congés, car ils sont mieux protégés contre le licenciement. Les jours de maladie sont plus cadrés en europe. Un employé qui souffre d'une maladie longue pourrait utiliser les congés illimités mais ce ne sont pas les même règles qui s'appliquent OpenDNS n'est plus disponible en France et au Portugal https://support.opendns.com/hc/en-us/articles/27951404269204-OpenDNS-Service-Not-Available-To-Users-In-France-and-Portugal A priori Cisco qui opère openDNS en a marre des demandes de restrictions spécifiques à nos pays et préfère donc retirer entièrement l'accès au service plutôt que de se conformer à la nième demande de restrictions qui faisait suite à la plainte du groupe Canal+ portant sur l'accès à des sites illicites de streaming pour du sport Ask Me Anything Salut ! Êtes-vous

Katia, Guillaume, Emmanuel et Antonio discutent Kotlin, Micronaut, Spring Boot, Quarkus, Langchain4j, LLMs en Java, builds reproductible et la question AMA du jour, comment fait-on carrière de dev à 40 ans ? Enregistré le 14 juin 2024 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-313.mp3 News Langages Android avec Kotlin Multiplatform our Flutter avec Dart ? https://developers.googleblog.com/en/making-development-across-platforms-easier-for-developers/ Des licenciements ont continué chez Google et l'équipe Flutter/Dart comme plein d'autres ont été touchées, mais sur les réseaux sociaux les gens ont pensé que Google désinvestissait dans Flutter et Dart. Par ailleurs, côté Android, ils poussent plutôt du côté de Kotlin et KMP, mais naturellement aussi les gens se sont demandé si Google avait pris parti pour pousser plus Kotlin/KMP plutôt que Flutter/Dart. Pour essayer de mieux faire comprendre aux développeurs l'intérêt des deux plateformes, et leurs avantages et inconvénients, les directeurs des deux plateformes ont rédigé un article commun. Si l'on souhaite une expérience plus proche du hardware et des dernières nouveautés d'Android, et d'avoir aussi une UI/UX vraiment native Android, mieux vaut aller du côté de Kotlin/KMP. Si l'on souhaite par contre une expérience multiplateforme Web, mobile, desktop avec une UX commune cross-plateforme, avec également le partage de business logic à partir d'une même base de code, Flutter et Dart sont plus adaptés. Recap de KotlinConf https://x.com/gz_k/status/1793887581433971083?s=46&t=C18cckWlfukmsB_Fx0FfxQ RPC multiplatform la pres Grow with the flow montrant la reecriture en kotlin plus simple que des solutions complexes ailleurs power-assert pour ecrire des tests Kotlin 2.0 et les evolutions majeures Kotlin multiplatforme mainteant stable Kotlin Compose Multiplatform continue a amturer Retour d'experience de la migration d'android jetpack vers Kotlin Multiplatform use cases de coroutines et scope Librairies Quarkus veut aller dans une fondation https://quarkus.io/blog/quarkus-in-a-foundation/ ameliorer l'adoption (encore plus), ameliorer la transparence, et la collaboration, encourager la participatiopn multi vendeur Premiere etape : une gouvernance plus overte Deuxieme etape: bouger dans uen foundation Echange avec la communaute sur la proposition et les fondations cibles Des criteres pour al foudnation (notamment la rapidite de delivery Quarkus 3.11 https://quarkus.io/blog/quarkus-3-11-0-released/ Websocket.next en cours Dev services pour observabilite (grafana, jaegel, open telemetry extension infinispan cache #38448 - Observability extensions - Dev Services, Dev Resources, LGTM #39836 - Infinispan Cache Extension #40309 - WebSockets Next: client endpoints #40534 - WebSockets Next: initial version of security integration #40273 - Allow quarkus:run to launch Dev Services #40539 - Support for OIDC session expired page #40600 - Introduce OidcRedirectFilter LangChain4j 0.31 est sorti https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/0.31.0 Recherche Web pour le RAG avec Google et Tavily RAG avec les bases de données SQL (expérimental) Récupération des resources remontées par le RAG lorsque AiServices retourne un Result Observabilité LLM pour OpenAI pour être notifié des requêtes, réponses et erreurs Intégration de Cohere (embedding), Jina (embedding et re-ranking scoring), Azuere CosmosDB comme embedding store Mise à jour de Gemini avec le parallel function calling et les instructions système Spring Boot 3.3.0 est sorti https://spring.io/blog/2024/05/23/spring-boot-3-3-0-available-now support Class Data Sharing Micrometer sipport de spantag etc Amelioration Spring Security comme JwtAuthenticationCovnerter support docker compose pour les images container bitnami Virtual thread pour les websockets Support sBOM via an actuator SNI for embedded web servers une nouvelle doc via antora Micronaut 4.5 est sortie https://github.com/micronaut-projects/micronaut-platform/releases/tag/v4.5.0 Le serveur basé sur Netty inclus la détection d'opération bloquante et les modules l'utilisant indiqueront à l'utilisateur quand certaines opérations peuvent être redirigée plutôt sur un virtual thread ou dans le thread pool IO Micronaut Data inclus le support de la multitenance avec partitionnement par discriminateur pour JDBC et R2DBC Micronaut Data rajoute le pagination par curseur pour JDBC et R2DBC (important aussi pour Jakarta Data) Support des annotations Jakarta Servlet pour configurer par exemple les servelet filters Support virtual thread et HTTP/2 Un nouveau module JSON Schema pour générer des JSON Schemas pour les records Java Un nouveau module Source Gen pour faire de la génération de source pour Java et Kotlin cross-language Un nouveau module Guice pour importer des modules Guice existants Web Angular 18 est sorti https://blog.angular.dev/angular-v18-is-now-available-e79d5ac0affe Support expérimental pour la détection de changement sans zone Angular.dev est désormais le nouveau site pour les développeurs Angular Material 3, les "deferrable views", le "built-in control flow" sont maintenant stables et intègrent une série d'améliorations Améliorations du rendu côté serveur telles que le support de l'hydratation i18n, un meilleur débogage, le support de l'hydratation dans Angular Material, et la event replay qui utilise la même bibliothèque que Google Search. Data et Intelligence Artificielle Une version pure Java du LLM Llama3 de Meta https://github.com/mukel/llama3.java/tree/main utilise la future API Vector de Java JLama, un moteur d'exécution de LLM en Java avec l'api vector https://www.infoq.com/news/2024/05/jlama-llm-inference-java/ basé sur llama.c qui est un moteur d'inference de LLM (l'execution des requetes) jlama implementé avec vector APIs et PamanaTensorOperations plusisures alternatives (native binding, iml0ementation pure en java, scala, kotlin) Target Speech Hearing https://www.infoq.com/news/2024/05/target-speech-hearing/ Nouveau algo Deep Learning de l'Université de Washington permet d'écouter une seule personne de ton choix et effacer tout le bruit autour le système nécessite que la personne portant les écouteurs appuie sur un bouton tout en regardant quelqu'un parler ou simplement en le fixant pendant trois à cinq secondes Permet à un modèle d'apprendre les schémas vocaux du locuteur et de s'y attacher pour pouvoir les restituer à l'auditeur, même s'il se déplace et cesse de regarder cette personne. Selon les chercheurs, cela constitue une avancée significative par rapport aux écouteurs à réduction de bruit existants, qui peuvent annuler efficacement tous les sons, mais ne peuvent pas sélectionner les locuteurs en fonction de leurs caractéristiques vocales. Actuellement, le système ne peut enregistrer qu'un seul locuteur à la fois. Une autre limitation est que l'enregistrement ne réussira que si aucune autre voix forte ne provient de la même direction. L'équipe a mis en open source leur code et leur jeu de données afin de faciliter les travaux de recherche futurs pour améliorer l'audition de la parole cible. Outillage Utiliser LLM pour migrer du framework de testing https://www.infoq.com/news/2024/06/slack-automatic-test-conversion/ Slack a migré 15.000 tests de Enzyme à React Testing Library avec un succès de 80% Migration nécessaire pour le manque de support de Enzyme pour React 18 L'équipe a essayé d'automatiser la conversion avec des transformations AST, mais n'a atteint que 45 % de succès à cause de la complexité des méthodes d'Enzyme et du manque d'accès aux informations contextuelles du DOM. L'équipe a utilisé Claude 2.1 pour la conversion, avec des taux de réussite variant de 40 % à 60 %, les résultats dépendant largement de la complexité des tâches. Suite aux résultats insatisfaisants, l'équipe a décidé d'observer comment les développeurs humains abordaient la conversion des tests unitaires. Les développeurs humains utilisaient leurs connaissances sur React, Enzyme et RTL, ainsi que le contexte du rendu et les conversions AST de l'outil initial pour mieux convertir les tests unitaires. Finalement les ingénieurs de Slack ont combiné transformations AST et LLM en intégrant des composants React rendus et des conversions AST dans les invites, atteignant un taux de réussite de 80 % démontrant ainsi la complémentarité de ces technologies. Claude 2.1 est un modèle de langage de grande taille (LLM) annoncé en novembre 2023 par Anthropic. Il inclut une fenêtre contextuelle de 200 000 tokens, des réductions significatives des taux d'hallucination du modèle, des invites système et permet l'utilisation d'outils. Depuis, Anthropic a introduit la famille de modèles Claude 3, composée de trois modèles distincts, avec des capacités multimodales et une compréhension contextuelle améliorée. Un arbre de syntaxe abstraite (AST) est une représentation arborescente de la structure syntaxique abstraite du code source écrit dans un langage de programmation. Chaque nœud de l'arbre représente une construction du code source. Un arbre de syntaxe se concentre sur la structure et le contenu nécessaires pour comprendre la fonctionnalité du code. Les AST sont couramment utilisés dans les compilateurs et les interpreters pour analyser et examiner le code, permettant diverses transformations, optimisations et traductions lors de la compilation. IDE de test de JetBrains https://blog.jetbrains.com/qa/2024/05/aqua-general-availability/ Aqua, le premier IDE conçu pour l'automatisation des tests, supporte plusieurs langages (Java, Python, JavaScript, TypeScript, Kotlin, SQL) et frameworks de tests (Selenium, Playwright, Cypress). Pourquoi ? Les tests d'applications nécessitent des compétences spécifiques. Aqua, un IDE adapté, est recommandé par les ingénieurs en automatisation des tests. Aqua propose deux plans de licence : un gratuit pour les usages non commerciaux et un payant pour les usages commerciaux. cam me parait un peu contre intuitif a l'he