Browse by type
Documentation personnelle de veille technologique sur l'intelligence artificielle, les agents de codage, et l'évolution du développement logiciel.
🌐 Site officiel — www.thekb.eu
Ces fiches sont publiées, traduites et enrichies sur theKB.eu, la base de connaissance de référence sur l'IA, les agents de codage et l'évolution du développement logiciel (SDLC) — disponible en 5 langues : 🇬🇧 English · 🇫🇷 Français · 🇩🇪 Deutsch · 🇪🇸 Español · 🇮🇹 Italiano.
Ce dépôt GitHub est la source ; www.thekb.eu en est la version canonique et consultable. Pour lire, citer ou parcourir les analyses, rendez-vous sur www.thekb.eu.
theKB.eu est le site de référence multilingue qui publie ces fiches de veille sous forme de pages web lisibles, traduites automatiquement et reliées par un graphe de connaissance. C'est la version officielle et canonique de ce dépôt : le contenu ci-dessous est la matière première, www.thekb.eu en est la publication de référence.
theKB.eu offre une double ergonomie — pages web pour les humains, surface agent-native pour les IA :
{url}.md)mcp.thekb.eu) — accès programmatique en lecture seule (recherche, fiches, graphe)Licence : contenu sous CC BY 4.0 — libre de citation, réutilisation et entraînement, avec attribution à theKB.eu (et un lien).
Ce dépôt contient une collection de fiches d'analyse d'articles techniques, organisées par mois de publication et classées par thématiques. L'objectif est de suivre l'évolution rapide de l'écosystème IA et son impact sur l'ingénierie logicielle.
Statistiques générées par scripts/build_index.py.
veille/
├── index.md # Index principal avec liens vers toutes les fiches
├── fiches/ # Fiches organisées par mois de publication
│ ├── 2019-01/
│ ├── 2023-06/ à 2023-10/
│ ├── 2024-04/ à 2024-10/
│ ├── 2025-01/ à 2025-12/
│ └── 2026-01/ à 2026-04/
├── kb/ # Knowledge base générée (entités, index par type)
├── knowledge-base.md # Dashboard KB (entités, triples, navigation)
├── docs/ # Documentation et analyses complémentaires
├── gold/ # Livrables générés + prompts (ignoré par git)
├── raw-data/ # Contenu brut des articles (ignoré par git)
├── scripts/ # Scripts d'extraction, conversion et KB
│ ├── fetch_urls.py # Extraction des URLs des fiches
│ ├── download_raw_data.py # Téléchargement et conversion en markdown
│ ├── build_knowledge_base.py # Construction du knowledge graph
│ ├── lint_fiches.py # Validation ontologie des fiches (gate Bronze)
│ ├── check_missing.py # Vérification des fiches manquantes
│ └── list_missing_kg.sh # Détection des fiches sans GrapheDeConnaissance
├── mobile-share/ # App Flutter pour capturer des URLs depuis mobile
├── CLAUDE.md # Instructions pour Claude Code
├── gemini.md # Instructions pour Gemini
└── urls-to-process.md # URLs en attente de traitement
Méthodologies, frameworks et retours d'expérience sur l'utilisation d'agents IA pour le développement logiciel.
Patterns d'architecture, protocoles (MCP, RAG), et systèmes de documentation automatisée.
Stratégies d'adoption, changements organisationnels et impact sur les équipes.
Code quality, testing, security, bias measurement et incidents de production.
Modèles économiques, disruption du conseil, commerce agentique et tendances marché.
Réflexions sur l'impact sociétal et philosophique de l'IA.
Wardley Mapping, frameworks d'adoption, playbooks organisationnels.
Claude Code, Gemini CLI, Deepnote, Linear et autres outils AI-first.
Publications académiques, benchmarks et ressources éducatives.
Lancements de produits, plateformes et services IA.
Politiques publiques, régulation de l'IA et cadres légaux.
Chaque fiche suit un format standardisé :
# [Identifiant Technique]
## Veille
## Titre Article
## Date
## URL
## Keywords
## Authors
## Ton
## Pense-betes
## RésuméDe400mots
## GrapheDeConnaissance
Chaque fiche inclut un graphe de connaissance structuré (triples sujet-prédicat-objet et entités typées) qui alimente la knowledge base.
Langue : Toutes les fiches sont rédigées en français (sauf titre original et noms d'auteurs).
Le classement des auteurs et sources les plus suivis est généré automatiquement et
maintenu à jour dans le bloc de statistiques en tête de ce README (scripts/build_index.py).
On y retrouve notamment Ethan Mollick, Anthropic, Chris Williams, SFEIR, Philippe Ensarguet,
Addy Osmani, Boris Cherny, OpenAI, Simon Willison, Andrew Ng ou Kent Beck.
Le dépôt intègre un knowledge graph construit automatiquement à partir des sections GrapheDeConnaissance de chaque fiche :
kb/knowledge-base.mdurls-to-process.md ou via l'app mobile (mobile-share/)fiches/YYYY-MM/identifiant.mdraw-data/identifiant.mdindex.md (chronologie, thématiques, statistiques)python3 scripts/build_knowledge_base.pyVoir CLAUDE.md pour les instructions détaillées.
# Extraire toutes les URLs des fiches
python3 scripts/fetch_urls.py
# Télécharger et convertir le contenu brut
python3 scripts/download_raw_data.py
# Construire/reconstruire la knowledge base
python3 scripts/build_knowledge_base.py
# Vérifier les fiches manquantes
python3 scripts/check_missing.py
# Lister les fiches sans GrapheDeConnaissance
bash scripts/list_missing_kg.sh
Application Flutter/Dart pour capturer des URLs depuis le partage natif du téléphone et les synchroniser vers le dépôt GitHub. Architecture BLoC, stockage local SQLite.
Documentation personnelle à usage interne.
Dernière mise à jour : Juillet 2026
$ claude mcp add fiches-veille \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>