Présentation HoneyConf 2026

J'ai donné un talk à HoneyConf 2026 (un meetup de devs à Montréal) sur sept projets personnels et ce qu'ils m'ont appris sur l'IA. Je voulais montrer comment je suis passé d'un espoir naïf au creux du désenchantement, puis comment j'ai grimpé de l'autre bord jusqu'à ce que l'IA redevienne juste un outil.

Le deck et les artefacts sont disponibles à la fin.

La courbe

J'ai commencé en haut à gauche: « l'IA va écrire mon code à ma place », vibe-coding, miracle... Et puis, je tombe dans le creux. Ça ne marche pas. Ou ça marche une fois sur deux. Je me dis « câline, c'est de la marde ».

J'ai voulu passer au travers de ce creux. De l'autre bord, l'IA redevient un outil utile, mais on ne remonte jamais aussi haut que l'espoir initial. Je ne la vois plus comme de la magie ni comme une menace existentielle.

Deux peurs en arrière-plan

Deux peurs m'ont poussé à traverser:

• Maintenant, j'ai peur de perdre la job. Pas dans cinq ans. En septembre. C'est la peur qui me fait essayer l'IA même quand elle me déçoit.
• Plus tard, j'ai peur d'être dépassé par la technologie. J'adore ce domaine, je veux être encore embauchable dans 5-10 ans. C'est la peur qui me fait remettre l'outil dans mes mains après l'avoir laissé tomber.

Le départ prudent: Window Café

Premier projet sérieux avec l'IA dès le jour 1: je devenais papa, je voulais que ça marche. J'avançais lentement et très prudemment. J'utilisais l'IA pour ajouter PostgreSQL + Prisma, Docker, du linting, des tests, etc... mais aucune feature majeure.

Au début, ça donnait beaucoup de churn (et de tokens utilisés pour rien): l'IA écrivait la feature, les tests cassaient, elle corrigeait, on recommençait. Beaucoup, beaucoup de fois. J'ai appris à encoder les guardrails dans les rules pour la guider dès le départ, au lieu de la laisser corriger continuellement à la fin et s'en sortir à coups de re-runs.

→ window.cafe (opens in new tab)

Le YOLO du milieu

Une fois la prudence digérée, j'ai poussé fort pour voir où l'IA pouvait me mener quand je lui laissais plus de contrôle et de liberté:

• Ce blog anti-framework, 8 invariants. Statique-from-scratch, écrit sans framework de blog statique avec Vite + 7 plugins maison. Première adoption d'agents pré-écrits (agency-agents (opens in new tab) de Mike Sitarzewski: UI, UX, designer, chercheur, appelés en séquence).
• Destiny et comment apprendre l'astrodynamique en shippant. Un jeu 3D dans le browser avec lequel je voulais pousser l'usage de l'IA et l'utiliser pour tout: Gemini pour le design 2D du vaisseau, tripo3d pour le mesh, Gemini pour les HUDs, Lyra pour les règles de code, Claude.AI pour la recherche de domaine (les coniques patchées de KSP), Claude Code pour exécuter. J'ai appris à utiliser le bon outil IA pour la bonne job sans rester dans un seul LLM, et à garder les tests et le git history comme mémoire externalisée.
• CityForge, ou comment apprendre de ses erreurs. Première fois avec /plan. J'ai jeté le prototype v1 et recommencé en encodant les erreurs dès le départ. Six agents en parallèle, cinq jours, zéro revert.

Trois projets supplémentaires, trois leçons

• Encaisse, pour formaliser mes apprentissages. Premier /get-shit-done, trois prototypes IA traversés avant le boilerplate final. CASL appris mid-build. /evolve né ici, /commit-message formalisé, première utilisation de git worktrees et premiers flows multi-agents. Trois règles path-gated pour que l'IA charge le bon contexte selon la couche touchée. → encaisse.ca (opens in new tab)
• Home Nexus, l'IA et la maison. Trois problèmes domestiques résolus avec l'IA: un INFRASTRUCTURE.md + runbooks, une SSH CA pour que mes hosts se signent mutuellement, et un services.conf Traefik avec règles compilées. J'ai appris à passer le contexte entre outils pour avoir des « fresh eyes », et à encoder les erreurs dans le CLAUDE.md.
• Le Petit Livre de ma fille, avec des personnages cohérents sur 20 pages. Livre illustré pour ma fille, sept ou huit threads Gemini en parallèle. Dans un même thread, le modèle dérive. Avec un nouveau thread et le même BABY_CORE, ma fille reste visuellement la même. Je change de thread, mais j'encode ce qui doit rester stable.

Une session typique

Ces leçons ont fini par donner cette boucle:

Un setup une fois par projet alimente la boucle: PLAN → SPEC → BUILD → DÉCIDE → REVIEW → COMMIT. À DÉCIDE, on peut jeter et recommencer avec les apprentissages. Après COMMIT, un grand arc rouge revient au début: ce qu'on garde, on l'encode dans le CLAUDE.md, dans les rules, via /evolve.

Wrap-up

En traversant le creux, j'ai appris à garder une boucle de feedback rapide pour voir ce qui marche et ce qui ne marche pas, puis à l'encoder dans le système pour la prochaine session. Il faut un humain dans la boucle pour décider quand suivre l'IA, quand la corriger et quand jeter et recommencer. Ce qui marche pour les humains marche aussi pour l'IA: elle a besoin de règles, de guardrails, de contexte, de mémoire, d'un plan, d'une spec...

Voir le deck

Merci aux gens de HoneyConf d'avoir été là!