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Madhu Guru
Chef de Produit chez Google - Gemini
Nous devons former :
Des non-programmeurs en codeurs sophistiqués
Des ingénieurs sur la pensée produit et le design
Les deux sur comment passer de l'idée au produit expédié

Ethan Mollick31 déc. 2025
Ce serait un bon moment pour les experts en codage, et en particulier les experts en pédagogie de la programmation, de réfléchir à la manière de former des non-programmeurs à devenir de bons codeurs en harmonie.
Que doivent-ils savoir sur les pratiques de codage pour être plus efficaces ? Quelles limites devraient-ils comprendre ?
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Même sentiment qu'une personne de produit.
Pendant des années, ma contrainte était la capacité d'exécution - beaucoup d'idées amusantes, mais construire chacune nécessitait de rassembler des équipes d'ingénierie et de design. Difficile et non évolutif.
Avec l'IA, je peux maintenant 'embaucher' une équipe complète instantanément. Échelle massive débloquée... en théorie.
Parce qu'il y a maintenant une nouvelle contrainte : maîtriser comment orchestrer des équipes d'IA... les outils, les flux de travail et l'artisanat produit dans ce nouveau monde.
On dirait qu'il n'y a pas de plus grand levier que d'apprendre ces compétences. Je canalise tout mon temps libre et mon énergie ici.

Andrej Karpathy27 déc. 2025
I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and between. I have a sense that I could be 10X more powerful if I just properly string together what has become available over the last ~year and a failure to claim the boost feels decidedly like skill issue. There's a new programmable layer of abstraction to master (in addition to the usual layers below) involving agents, subagents, their prompts, contexts, memory, modes, permissions, tools, plugins, skills, hooks, MCP, LSP, slash commands, workflows, IDE integrations, and a need to build an all-encompassing mental model for strengths and pitfalls of fundamentally stochastic, fallible, unintelligible and changing entities suddenly intermingled with what used to be good old fashioned engineering. Clearly some powerful alien tool was handed around except it comes with no manual and everyone has to figure out how to hold it and operate it, while the resulting magnitude 9 earthquake is rocking the profession. Roll up your sleeves to not fall behind.
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« Model Sense » est le nouveau Product Sense pour les PMs en IA. Vous devez être un chuchoteur de modèles.
Les meilleures opportunités se trouvent à la frontière de ce que les modèles peuvent faire - des capacités qui sont en quelque sorte possibles aujourd'hui mais qui seront fiables dans 6 mois.
Cette frontière n'est pas un terrain entièrement cartographié, même pour ceux d'entre nous qui construisent les modèles.
Cartographiez la frontière pour votre cas d'utilisation. Sachez ce qui est prêt, ce qui a besoin d'un échafaudage et pariez sur la direction que prendront les capacités.
Part scientifique, part trader spéculatif, part constructeur de produits.

Aaron Levie6 déc. 2025
Building AI agents right now is a process of:
1. Build scaffolding to address a limitation of the AI model so your agent works
2. The AI model gets upgraded and solves the very problem you were trying to mitigate, rendering your scaffolding obsolete
3. Identify new, harder use case you want to solve and go back to step 1
There’s basically no way to avoid this process because if you don’t mitigate the model’s limitations then you’re dead on arrival, *and* you don’t know which of your mitigations will be surpassed and when.
So the reality is that you just have to accept that you are going to be writing a lot of throwaway code for the next few years, and you have to be very unsentimental to the path you’ve pursued. Just do whatever it takes to make the agents work.
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