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Work With IA After 8 month

2026-05-11T13:26:12Z

Lli :

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= Six mois avec l’IA : entre passion, frustration et puissance décuplée = 


Quand j’ai commencé à utiliser l’IA de manière intensive, j’ai eu une sensation assez étrange : je me suis pris de passion pour cet '''ami imaginaire''' capable de faire certaines choses mieux que moi, plus vite que moi, mais pas toujours avec autant de recul.


Au début, c’est grisant. Puis, très vite, c’est frustrant.


Frustrant parce que l’IA va vite, très vite. Elle propose, elle génère, elle corrige, elle documente. Mais elle ne comprend pas toujours le contexte réel, les contraintes cachées, l’historique d’un système ou les petites subtilités qui font qu’une solution théoriquement correcte peut devenir dangereuse en production.


Après environ '''six mois de travail quotidien avec l’IA''', j’ai compris quelque chose d’important : pour l’instant, nous sommes complémentaires.


Je dis bien '''pour l’instant''', parce que je ne suis pas certain que cette complicité restera la même dans le futur. Quand on voit les projets de personnes comme Yann LeCun, qui cherchent à donner aux machines une forme de raisonnement plus profond, on a presque l’impression que l’histoire n’a même pas encore réellement commencé. Et pourtant, tout va déjà très vite.

== L’IA DANS MON MÉTIER DE DBA CLOUD ET INFRASTRUCTURE == 


Dans mon travail, je suis DBA et je travaille principalement dans le cloud, avec encore une partie on-premise. Mon rôle m’oblige à passer constamment d’un sujet à un autre : bases de données, réseau, OS, design applicatif, sécurité, automatisation, pipelines DevOps, scripting, monitoring, troubleshooting.


Un DBA moderne ne peut plus se limiter à '''faire du SQL'''. Il doit comprendre l’écosystème complet autour de la base de données.


Avec l’arrivée massive de l’automatisation, ce rôle s’élargit encore. Il faut toucher à de nouveaux langages, parfois revenir sur d’anciens, comprendre les outils cloud, industrialiser les déploiements, fiabiliser les processus et maintenir une cohérence entre des environnements de plus en plus complexes.


Personnellement, je suis devenu très à l’aise en '''PowerShell''' pour automatiser des tâches dans Azure. J’utilise aussi Python selon les besoins. Aujourd’hui, je crée mes propres applications, mes propres modules et mes propres outils pour gérer plusieurs milliers de bases de données en production.


Dans mon cas, on parle de '''plus de 4000 bases de données'''.


Avec '''Azure Batch''', '''Azure DevOps''', des pipelines bien conçus et une bonne stratégie d’automatisation, on peut arriver à une précision presque chirurgicale. On peut orchestrer des traitements, gérer des exports, automatiser des backups, standardiser des déploiements, surveiller des erreurs, relancer intelligemment certains processus et produire des rapports exploitables.


Mais tout cela demande une chose essentielle : '''de la rigueur'''.

== LE VERSIONING EST DEVENU VITAL == 


Un point que je considère aujourd’hui comme fondamental, c’est le '''versioning'''.


Quand Microsoft, Oracle, Amazon ou d’autres changent quelque chose, même légèrement, cela peut mettre en péril la stabilité d’un système si tout n’est pas maîtrisé.


Une version de module, une version de package, une version de script, une version de pipeline : tout doit être clair, traçable et reproductible.


Sans versioning, on court après les problèmes. Avec du versioning, on peut comprendre, comparer, revenir en arrière et sécuriser les changements.


C’est encore plus vrai quand on commence à travailler avec l’IA, parce qu’elle peut produire beaucoup de code très rapidement. Si on ne structure pas ce qu’elle génère, on finit vite avec du chaos très bien présenté.

== L’IMPORTANCE DES INSTRUCTION FILES ET DES AGENTS == 


Ce qui a vraiment changé mon expérience avec l’IA, ce n’est pas seulement de poser des questions à un chatbot. C’est d’apprendre à '''structurer le contexte'''.


J’utilise des fichiers d’instructions qui définissent le contexte de travail pour mes sessions IA :


* conventions de nommage ;
* structure de fichiers ;
* règles de gestion d’erreurs ;
* standards de commentaires ;
* bonnes pratiques internes ;
* logique de mon entreprise ;
* tags ;
* pipelines ;
* modules ;
* architecture projet.


J’ai aussi commencé à travailler avec une logique d’'''agents spécialisés'''.


Par exemple :


* un agent orienté PowerShell ;
* un agent pour la documentation ;
* un expert SQL ;
* un expert MSSQL ;
* un expert Oracle ;
* un agent pour les exports ;
* un agent pour la structure des projets ;
* un agent pour le troubleshooting.


Au-dessus de cela, j’utilise une sorte d’'''agent orchestrateur''' qui choisit le bon expert selon le sujet.


C’est là que l’expérience devient vraiment puissante. On ne demande plus simplement à l’IA : “écris-moi un script”. On lui donne un cadre, des règles, un historique, une manière de penser, des erreurs à éviter et des standards à respecter.


Et là, la qualité change complètement.

== LES FICHIERS D’ERREURS : UNE MÉMOIRE TECHNIQUE TRÈS PRÉCIEUSE == 


Un des points les plus intéressants dans mon approche concerne la '''gestion des erreurs'''.


Quand l’IA se trompe, je ne veux pas seulement corriger le résultat final. Je veux aussi éviter qu’elle refasse la même erreur lors de la prochaine génération.


Pour cela, j’utilise des fichiers Markdown dédiés aux erreurs connues, aux pièges déjà rencontrés et aux corrections à appliquer.


Ces fichiers deviennent une sorte de '''mémoire technique'''. Ils permettent à l’IA de connaître les erreurs passées et de mieux respecter mes contraintes à l’avenir.


C’est particulièrement utile dans les scripts d’automatisation, où une petite erreur de scope PowerShell, de paramètre oublié, de naming, de chemin ou de logique de retry peut avoir des conséquences importantes.


Avec cette méthode, l’IA ne devient pas parfaite, mais elle devient beaucoup plus utile. Elle progresse avec mon contexte.

== UNE IMPRESSION DE GÉRER UNE PETITE ÉQUIPE == 


Aujourd’hui, quand tout est bien structuré, j’ai parfois l’impression de gérer une équipe de plusieurs dizaines de personnes.


Pas dans le sens où l’IA remplace réellement une équipe humaine. Mais dans le sens où je peux solliciter rapidement plusieurs “profils” :


* un développeur PowerShell ;
* un rédacteur technique ;
* un analyste SQL ;
* un reviewer ;
* un spécialiste documentation ;
* un assistant DevOps ;
* un expert troubleshooting.


C’est assez magique.


Mais cette magie fonctionne seulement si je reste aux commandes.


L’IA accélère énormément les choses, mais elle a besoin d’un pilote. Elle peut générer vite, mais elle ne sait pas toujours ce qui est acceptable dans un contexte de production. Elle peut proposer une solution élégante, mais pas forcément adaptée à l’historique d’une infrastructure. Elle peut donner une réponse convaincante, mais fausse ou incomplète.


C’est là que l’expérience humaine reste essentielle.

== UNE EXPÉRIENCE DEVENUE POSITIVE == 


Après six mois d’apprentissage intensif, de tests, de frustrations et d’ajustements, mon expérience avec l’IA est devenue très positive.


Je ne la vois plus comme un simple outil de génération de texte ou de code. Je la vois comme un '''accélérateur de réflexion, de documentation, d’automatisation et de structuration'''.


Elle m’aide à aller plus vite, à explorer plus d’options, à mieux documenter, à standardiser mes pratiques et à produire des outils plus solides.


Mais elle m’oblige aussi à être plus rigoureux :


* plus clair dans mes instructions ;
* plus structuré dans mes projets ;
* plus attentif au versioning ;
* plus précis dans mes règles ;
* plus critique dans mes validations.


Finalement, l’IA ne remplace pas mon métier. Elle augmente fortement ma capacité à l’exercer.

== ET DEMAIN ? == 


Je reste positif, mais aussi prudent.


L’évolution est tellement rapide qu’il est difficile de prévoir où nous serons dans deux ou trois ans. Si les machines commencent réellement à raisonner de manière plus profonde, la relation entre l’humain et l’IA pourrait changer très vite.


Aujourd’hui, je me sens complémentaire avec l’IA.


Demain, je ne sais pas.


Mais une chose est sûre : '''l’histoire ne fait que commencer'''.


Et pour ceux qui acceptent d’apprendre à travailler avec ces outils, pas seulement les utiliser superficiellement, le potentiel est énorme.


Pour un DBA, un ingénieur infrastructure, un développeur ou toute personne qui doit naviguer entre plusieurs technologies, l’IA est déjà un outil remarquable.


Pas parfait. Pas magique sans méthode. Pas sans risque.


Mais bien utilisée, avec du contexte, des règles, du versioning et une vraie supervision humaine, elle devient un levier impressionnant.


Après six mois, je peux le dire clairement : '''malgré les frustrations du début, je ne reviendrais pas en arrière'''.

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[[Category:Boîte_à_idées{{#translation:}}]]

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2026-05-11T13:25:45Z

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generate with ai

Les Filles de l'égalie

2026-05-11T13:14:36Z

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[[Fichier:Les Filles dÉgalie.jpg|vignette]]
Les Filles d'Égalie":

Gerd '''Brantenberg'''

EAN : 9791038700017 (11/02/2021)

"Les Filles d'Égalie" est un livre qui vous transportera dans un monde où les femmes tiennent les rênes. Oubliez le patriarcat, ici c'est la matriarchie qui domine! Vous rencontrerez des personnages féminins forts, indépendants et, étonnamment, tout à fait capables de diriger une société sans l'aide d'un homme (imaginez ça!). Mais ne vous inquiétez pas les messieurs, il y aura aussi de la place pour vous dans ce monde - tant que vous savez rester à votre place et ne pas vous mettre entre les mains expertes des femmes! Préparez-vous pour une aventure amusante et audacieuse avec "Les Filles d'Égalie".

Il dénonce la société patriarcale et capitaliste dans laquelle nous vivons en imaginant un monde inversé.

Les femmes qui ont pris le pouvoir se conduisent aussi '''"mâle" que les hommes'''.

les injonctions sociales :

* type de beauté : il faut être grassouillet et avoir un petit pénis

* épilation, accessoires à la mode (ballerines à carreaux, "minaudières"),
* '''soutien-verge''' alias "soutiv".
* homme se fait violer, frapper, se voit, tout comme son propre père autrefois
* refuser l'accès au métier qu'il désire :
* homme marine-pêcheuse.
* luttes des hommes contre l'oppression, la répression par les femmes au pouvoir,.
* les humains n'exite pas mais '''les fumains'''
[[Catégorie:Boîte à idées]]

Fichier:Les Filles dÉgalie.jpg

2026-05-11T13:14:26Z

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Les Filles dÉgalie

Mensonge et Vérité

2026-05-11T13:12:54Z

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Mais pourquoi les gens ont plus facile de croire à mensonge que la vérité


Les gens peuvent avoir plus de facilité à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité pour plusieurs raisons :


Biais de confirmation: Les gens peuvent être enclins à rechercher et à accepter des informations qui confirment leurs croyances et opinions existantes, même si elles sont fausses.


Emotionnellement attirant: Les mensonges peuvent souvent être plus attrayants émotionnellement, par exemple en suscitant de la peur ou de la colère, ce qui peut renforcer leur croyance.


Faible effort cognitif: Croire à des informations fausses peut requérir moins d'efforts cognitifs que de vérifier leur véracité.


Incapacité à détecter le mensonge: Certaines personnes peuvent avoir de la difficulté à détecter les mensonges et à distinguer les informations fausses des informations véridiques.


Influence sociale: Les opinions et les croyances des personnes influentes dans notre entourage peuvent nous influencer à croire à des informations fausses.


En conclusion, les gens peuvent avoir plus de facilité à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité en raison de biais de confirmation, de leur attractivité émotionnelle, d'un faible effort cognitif, d'une incapacité à détecter le mensonge et de l'influence sociale.




'''Les études sur le sujet:'''


il y a plusieurs études qui ont examiné les raisons pour lesquelles les gens peuvent avoir plus de facilité à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité.


Une étude menée par le Psychologist Jonathan Haidt, a montré que les gens peuvent être plus enclins à croire les mensonges si elles vont dans le sens de leurs croyances et opinions existantes. Cela peut s'expliquer par le biais de confirmation.


Une autre étude menée par l'Université de California, a révélé que les mensonges peuvent être plus facilement acceptés parce qu'ils peuvent susciter des émotions fortes et attirer l'attention des gens.


Une autre étude menée par l'Université de Harvard, a montré que les gens peuvent avoir de la difficulté à détecter les mensonges, ce qui peut les amener à croire des informations fausses.


En conclusion, les études ont montré que les raisons pour lesquelles les gens peuvent avoir plus de facilité à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité incluent le biais de confirmation, l'attractivité émotionnelle des mensonges et la difficulté à détecter les mensonges.




Est-ce qu'il y a des pourcentages, est-ce qu'il y a des chiffres, est-ce qu'il y a des témoignages qui ont des preuves ?


Oui, il y a des pourcentages et des chiffres associés à l'étude des raisons pour lesquelles les gens peuvent avoir plus de facilité à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité.


Par exemple, selon une étude de l'Université de California, environ 60% des personnes ont déclaré croire à des informations fausses qui ont été présentées de manière émotionnellement attirante.


Une autre étude menée par l'Université de Harvard a révélé que les gens ne sont en moyenne capables de détecter correctement les mensonges dans seulement 54% des cas.


De plus, plusieurs témoignages de psychologues et de personnes ayant travaillé dans des domaines liés à la détection des mensonges peuvent fournir des preuves de la tendance des gens à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité.


'''En résumé,''' il y a des pourcentages et des chiffres qui montrent la tendance des gens à croire aux mensonges plutôt qu'à la vérité, ainsi que des témoignages et des preuves provenant de psychologues et de personnes travaillant dans des domaines liés à la détection des mensonges.
[[Catégorie:Boîte à idées]]

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Fichier:360 F 148033404 6bl6iJHdscBAOB2BR3IAoqDfvDgglnci-2588047671.jpg

2026-05-11T12:57:08Z

Lli :

true vs lie

Méthode Bonobo

2026-05-11T12:55:26Z

Lli :

[[Fichier:OIP-1223337416.jpg|vignette]]
Imaginez un monde où les disputes sont résolues par des séances de sexe pacifique au lieu de se battre. C'est le cas chez les bonobos ! Ils utilisent le sexe comme une forme de réconciliation après une dispute. Ils peuvent aussi partager de la nourriture pour résoudre un conflit, et parfois, ils peuvent simplement se faire un bon rire ensemble.

Les bonobos sont aussi très doués pour la communication non-violente. Ils utilisent des gestes, des vocalises et des expressions faciales pour exprimer leurs sentiments et communiquer avec les autres. Et contrairement à certains humains que nous connaissons, les bonobos n'ont pas peur de toucher et d'étreindre leurs amis pour apaiser les tensions.

Alors, pourquoi ne pas prendre exemple sur les bonobos et remplacer les guerres, les procès et les câlins douloureux par des parties de jambes en l'air et des séances de thérapie par le rire ?

En conclusion, la vie sociale des bonobos est un véritable festival de sexe, de nourriture et de rire, et ils nous montrent que la résolution de conflits peut être beaucoup plus amusante et efficace lorsqu'elle est basée sur la communication, le partage et la tendresse. Les bonobos, c'est le nouveau mode de vie cool!

* Je me demande pourquoi le bonobo n'est pas l'espèce dominante ?
* J'imagine la résolution de problème avec mes collègues du bureau. Ce serait une vraie partouse.;-)

Ca m'inspire, besoin de calins ......je me dispute.... je me sens mieux ;-)
[[Catégorie:Boîte à idées]]

Fichier:OIP-1223337416.jpg

2026-05-11T12:55:11Z

Lli :

peace

Méthode Bonobo

2026-05-11T11:48:28Z

Lli :

[[Fichier:Wood.jpg|vignette]]
Imaginez un monde où les disputes sont résolues par des séances de sexe pacifique au lieu de se battre. C'est le cas chez les bonobos ! Ils utilisent le sexe comme une forme de réconciliation après une dispute. Ils peuvent aussi partager de la nourriture pour résoudre un conflit, et parfois, ils peuvent simplement se faire un bon rire ensemble.

Les bonobos sont aussi très doués pour la communication non-violente. Ils utilisent des gestes, des vocalises et des expressions faciales pour exprimer leurs sentiments et communiquer avec les autres. Et contrairement à certains humains que nous connaissons, les bonobos n'ont pas peur de toucher et d'étreindre leurs amis pour apaiser les tensions.

Alors, pourquoi ne pas prendre exemple sur les bonobos et remplacer les guerres, les procès et les câlins douloureux par des parties de jambes en l'air et des séances de thérapie par le rire ?

En conclusion, la vie sociale des bonobos est un véritable festival de sexe, de nourriture et de rire, et ils nous montrent que la résolution de conflits peut être beaucoup plus amusante et efficace lorsqu'elle est basée sur la communication, le partage et la tendresse. Les bonobos, c'est le nouveau mode de vie cool!

* Je me demande pourquoi le bonobo n'est pas l'espèce dominante ?
* J'imagine la résolution de problème avec mes collègues du bureau. Ce serait une vraie partouse.;-)

Ca m'inspire, besoin de calins ......je me dispute.... je me sens mieux ;-)
[[Catégorie:Boîte à idées]]

Fichier:Wood.jpg

2026-05-11T11:47:47Z

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My wood

Fichier:File 000000003e8062469f029934243f5010.png

2026-05-11T11:46:51Z

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my ico

Accueil

2026-05-11T11:31:05Z

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


Bienvenue sur le site consacré aux élucubrations et aux croyances erronées d'un geek.


Ce site a pour but de vous présenter les idées et les théories farfelues de cet individu passionné, ainsi que les conséquences amusantes de ses réflexions.


Découvrez un monde étonnant où la réalité est remise en question et où l'imagination prend le dessus.


Explorez ce site pour en savoir plus sur les réflexions insolites de ce geek et découvrir un univers décalé rempli d'idées amusantes.


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'''Les 15 derniers articles'''
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'''Les Technologies‎'''
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2026-05-11T11:30:58Z

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Speculations and erroneous beliefs of a geek.

Welcome to the website dedicated to the speculations and erroneous beliefs of a geek.

The purpose of this website is to present you with the ideas and wacky theories of this passionate individual, as well as the entertaining consequences of their musings.

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'''The last 15 articles. '''
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'''Technologies'''
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2026-05-11T11:30:32Z

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'''Technologies'''
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Speculations and erroneous beliefs of a geek.

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'''The last 15 articles. '''
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'''Technologiess'''
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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


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'''Les 15 derniers articles'''
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2026-05-11T11:23:27Z

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2026-05-11T11:21:14Z

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


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Speculations and erroneous beliefs of a geek.

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


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Catégorie:Boîte à idées

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


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2026-05-11T08:49:19Z

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


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2026-05-11T08:10:33Z

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2026-05-11T08:07:00Z

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Grrrr DevOps Pipeline... premier gros crash 😤

2026-05-11T07:58:42Z

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Je savais que Microsoft avait prévenu… mais comme souvent, personne n’a vu passer l’info sérieusement 😅


On bosse dans une équipe ''fullstack DevOps'', avec des scripts qui appellent des procédures SQL dans des '''milliers de bases Azure SQL''', que ce soit pour de la maintenance, des exports, du nettoyage… bref, du classique.


Et pour ça, '''on utilise le token obtenu avec la fonction <code>Get-AzAccessToken</code>'''.


Le hic ? Microsoft met à jour en continu leur backend. Donc le '''pool d’Azure Pipeline''' qui exécute nos scripts PowerShell est mis à jour automatiquement, sans intervention de notre part.


Et ce dimanche… '''patatras 💥''' : ils ont mis à jour le module '''Az.Accounts de la version 4 vers la 5''', avec un '''breaking change majeur''' :<blockquote>Le token n’est plus retourné en <code>String</code>, mais en <code>SecureString</code> !</blockquote>Résultat ? Toutes les fonctions plus anciennes qui manipulent ces tokens n’arrivent plus à les lire, et '''ça casse tout. En prod.''' 😩


Le pire ? Comme tout tourne dans un backend, '''on ne remonte pas les warnings''', donc '''personne ne l’a vu venir'''. C’est seulement une fois que les exports sont tombés en erreur qu’on a compris.


🎓 Leçon apprise : ne jamais ignorer les warnings… même s’ils sont planqués dans les logs.


🔧 Fix : il faut ajouter le paramètre <code>-AsPlainText</code> dans certains cas ou revoir complètement la gestion du token selon le module utilisé.


Voici le warning qu’on aurait dû prendre au sérieux :


<syntaxhighlight lang="pwsh">
get-azaccesstoken
WARNING: Upcoming breaking changes in the cmdlet 'Get-AzAccessToken' :
The Token property of the output type will be changed from String to SecureString. Add the [-AsSecureString] switch to avoid the impact of this upcoming breaking change.
- The change is expected to take effect in Az version : '14.0.0'
- The change is expected to take effect in Az.Accounts version : '5.0.0'
Note : https://aka.ms/azps-changewarnings


</syntaxhighlight>WorkArround<syntaxhighlight lang="powershell">
$azAccountsVersion = (Get-Module -ListAvailable -Name Az.Accounts | Sort-Object Version -Descending | Select-Object -First 1).Version
$dexResourceUrl = 'https://database.windows.net/'
if ($azAccountsVersion -ge [Version]'5.0.0') {
write-host "Az.Accounts 5.0.0 and above"
$AccessTokenSecure = (Get-AzAccessToken -ResourceUrl $dexResourceUrl).Token
$token = ConvertFrom-SecureString -SecureString $AccessTokenSecure -AsPlainText
} else {
write-host "Az.Accounts below 5.0.0"
$token = (Get-AzAccessToken -ResourceUrl $dexResourceUrl).Token
}
</syntaxhighlight>
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Work With IA After 8 month

2026-05-11T07:57:40Z

Lli :

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= Six mois avec l’IA : entre passion, frustration et puissance décuplée = 


Quand j’ai commencé à utiliser l’IA de manière intensive, j’ai eu une sensation assez étrange : je me suis pris de passion pour cet '''ami imaginaire''' capable de faire certaines choses mieux que moi, plus vite que moi, mais pas toujours avec autant de recul.


Au début, c’est grisant. Puis, très vite, c’est frustrant.


Frustrant parce que l’IA va vite, très vite. Elle propose, elle génère, elle corrige, elle documente. Mais elle ne comprend pas toujours le contexte réel, les contraintes cachées, l’historique d’un système ou les petites subtilités qui font qu’une solution théoriquement correcte peut devenir dangereuse en production.


Après environ '''six mois de travail quotidien avec l’IA''', j’ai compris quelque chose d’important : pour l’instant, nous sommes complémentaires.


Je dis bien '''pour l’instant''', parce que je ne suis pas certain que cette complicité restera la même dans le futur. Quand on voit les projets de personnes comme Yann LeCun, qui cherchent à donner aux machines une forme de raisonnement plus profond, on a presque l’impression que l’histoire n’a même pas encore réellement commencé. Et pourtant, tout va déjà très vite.

== L’IA DANS MON MÉTIER DE DBA CLOUD ET INFRASTRUCTURE == 


Dans mon travail, je suis DBA et je travaille principalement dans le cloud, avec encore une partie on-premise. Mon rôle m’oblige à passer constamment d’un sujet à un autre : bases de données, réseau, OS, design applicatif, sécurité, automatisation, pipelines DevOps, scripting, monitoring, troubleshooting.


Un DBA moderne ne peut plus se limiter à '''faire du SQL'''. Il doit comprendre l’écosystème complet autour de la base de données.


Avec l’arrivée massive de l’automatisation, ce rôle s’élargit encore. Il faut toucher à de nouveaux langages, parfois revenir sur d’anciens, comprendre les outils cloud, industrialiser les déploiements, fiabiliser les processus et maintenir une cohérence entre des environnements de plus en plus complexes.


Personnellement, je suis devenu très à l’aise en '''PowerShell''' pour automatiser des tâches dans Azure. J’utilise aussi Python selon les besoins. Aujourd’hui, je crée mes propres applications, mes propres modules et mes propres outils pour gérer plusieurs milliers de bases de données en production.


Dans mon cas, on parle de '''plus de 4000 bases de données'''.


Avec '''Azure Batch''', '''Azure DevOps''', des pipelines bien conçus et une bonne stratégie d’automatisation, on peut arriver à une précision presque chirurgicale. On peut orchestrer des traitements, gérer des exports, automatiser des backups, standardiser des déploiements, surveiller des erreurs, relancer intelligemment certains processus et produire des rapports exploitables.


Mais tout cela demande une chose essentielle : '''de la rigueur'''.

== LE VERSIONING EST DEVENU VITAL == 


Un point que je considère aujourd’hui comme fondamental, c’est le '''versioning'''.


Quand Microsoft, Oracle, Amazon ou d’autres changent quelque chose, même légèrement, cela peut mettre en péril la stabilité d’un système si tout n’est pas maîtrisé.


Une version de module, une version de package, une version de script, une version de pipeline : tout doit être clair, traçable et reproductible.


Sans versioning, on court après les problèmes. Avec du versioning, on peut comprendre, comparer, revenir en arrière et sécuriser les changements.


C’est encore plus vrai quand on commence à travailler avec l’IA, parce qu’elle peut produire beaucoup de code très rapidement. Si on ne structure pas ce qu’elle génère, on finit vite avec du chaos très bien présenté.

== L’IMPORTANCE DES INSTRUCTION FILES ET DES AGENTS == 


Ce qui a vraiment changé mon expérience avec l’IA, ce n’est pas seulement de poser des questions à un chatbot. C’est d’apprendre à '''structurer le contexte'''.


J’utilise des fichiers d’instructions qui définissent le contexte de travail pour mes sessions IA :


* conventions de nommage ;
* structure de fichiers ;
* règles de gestion d’erreurs ;
* standards de commentaires ;
* bonnes pratiques internes ;
* logique de mon entreprise ;
* tags ;
* pipelines ;
* modules ;
* architecture projet.


J’ai aussi commencé à travailler avec une logique d’'''agents spécialisés'''.


Par exemple :


* un agent orienté PowerShell ;
* un agent pour la documentation ;
* un expert SQL ;
* un expert MSSQL ;
* un expert Oracle ;
* un agent pour les exports ;
* un agent pour la structure des projets ;
* un agent pour le troubleshooting.


Au-dessus de cela, j’utilise une sorte d’'''agent orchestrateur''' qui choisit le bon expert selon le sujet.


C’est là que l’expérience devient vraiment puissante. On ne demande plus simplement à l’IA : “écris-moi un script”. On lui donne un cadre, des règles, un historique, une manière de penser, des erreurs à éviter et des standards à respecter.


Et là, la qualité change complètement.

== LES FICHIERS D’ERREURS : UNE MÉMOIRE TECHNIQUE TRÈS PRÉCIEUSE == 


Un des points les plus intéressants dans mon approche concerne la '''gestion des erreurs'''.


Quand l’IA se trompe, je ne veux pas seulement corriger le résultat final. Je veux aussi éviter qu’elle refasse la même erreur lors de la prochaine génération.


Pour cela, j’utilise des fichiers Markdown dédiés aux erreurs connues, aux pièges déjà rencontrés et aux corrections à appliquer.


Ces fichiers deviennent une sorte de '''mémoire technique'''. Ils permettent à l’IA de connaître les erreurs passées et de mieux respecter mes contraintes à l’avenir.


C’est particulièrement utile dans les scripts d’automatisation, où une petite erreur de scope PowerShell, de paramètre oublié, de naming, de chemin ou de logique de retry peut avoir des conséquences importantes.


Avec cette méthode, l’IA ne devient pas parfaite, mais elle devient beaucoup plus utile. Elle progresse avec mon contexte.

== UNE IMPRESSION DE GÉRER UNE PETITE ÉQUIPE == 


Aujourd’hui, quand tout est bien structuré, j’ai parfois l’impression de gérer une équipe de plusieurs dizaines de personnes.


Pas dans le sens où l’IA remplace réellement une équipe humaine. Mais dans le sens où je peux solliciter rapidement plusieurs “profils” :


* un développeur PowerShell ;
* un rédacteur technique ;
* un analyste SQL ;
* un reviewer ;
* un spécialiste documentation ;
* un assistant DevOps ;
* un expert troubleshooting.


C’est assez magique.


Mais cette magie fonctionne seulement si je reste aux commandes.


L’IA accélère énormément les choses, mais elle a besoin d’un pilote. Elle peut générer vite, mais elle ne sait pas toujours ce qui est acceptable dans un contexte de production. Elle peut proposer une solution élégante, mais pas forcément adaptée à l’historique d’une infrastructure. Elle peut donner une réponse convaincante, mais fausse ou incomplète.


C’est là que l’expérience humaine reste essentielle.

== UNE EXPÉRIENCE DEVENUE POSITIVE == 


Après six mois d’apprentissage intensif, de tests, de frustrations et d’ajustements, mon expérience avec l’IA est devenue très positive.


Je ne la vois plus comme un simple outil de génération de texte ou de code. Je la vois comme un '''accélérateur de réflexion, de documentation, d’automatisation et de structuration'''.


Elle m’aide à aller plus vite, à explorer plus d’options, à mieux documenter, à standardiser mes pratiques et à produire des outils plus solides.


Mais elle m’oblige aussi à être plus rigoureux :


* plus clair dans mes instructions ;
* plus structuré dans mes projets ;
* plus attentif au versioning ;
* plus précis dans mes règles ;
* plus critique dans mes validations.


Finalement, l’IA ne remplace pas mon métier. Elle augmente fortement ma capacité à l’exercer.

== ET DEMAIN ? == 


Je reste positif, mais aussi prudent.


L’évolution est tellement rapide qu’il est difficile de prévoir où nous serons dans deux ou trois ans. Si les machines commencent réellement à raisonner de manière plus profonde, la relation entre l’humain et l’IA pourrait changer très vite.


Aujourd’hui, je me sens complémentaire avec l’IA.


Demain, je ne sais pas.


Mais une chose est sûre : '''l’histoire ne fait que commencer'''.


Et pour ceux qui acceptent d’apprendre à travailler avec ces outils, pas seulement les utiliser superficiellement, le potentiel est énorme.


Pour un DBA, un ingénieur infrastructure, un développeur ou toute personne qui doit naviguer entre plusieurs technologies, l’IA est déjà un outil remarquable.


Pas parfait. Pas magique sans méthode. Pas sans risque.


Mais bien utilisée, avec du contexte, des règles, du versioning et une vraie supervision humaine, elle devient un levier impressionnant.


Après six mois, je peux le dire clairement : '''malgré les frustrations du début, je ne reviendrais pas en arrière'''.

</translate>
[[Category:Boîte_à_idées{{#translation:}}]]

Work With IA After 8 month/en

2026-05-11T07:34:02Z

Lli : Page créée avec « = Six months with AI: between passion, frustration, and amplified power = »

<languages/>


= Six months with AI: between passion, frustration, and amplified power =

When I started using AI intensively, I had a rather strange feeling: I became fascinated by this '''imaginary friend''' capable of doing some things better than me, faster than me, but not always with as much perspective.

At first, it is exciting. Then, very quickly, it becomes frustrating.

Frustrating because AI moves fast, very fast. It suggests, it generates, it corrects, it documents. But it does not always understand the real context, the hidden constraints, the history of a system, or the small subtleties that can make a theoretically correct solution dangerous in production.

After about '''six months of working with AI every day''', I understood something important: for now, we are complementary.

I really mean '''for now''', because I am not sure this partnership will remain the same in the future. When we look at the work of people like Yann LeCun, who are trying to give machines a deeper form of reasoning, it almost feels like the story has not even really started yet. And yet, everything is already moving very fast.


== AI IN MY WORK AS A CLOUD AND INFRASTRUCTURE DBA ==

In my work, I am a DBA and I mainly work in the cloud, with still a part of on-premise infrastructure. My role constantly requires me to move from one topic to another: databases, networking, operating systems, application design, security, automation, DevOps pipelines, scripting, monitoring, and troubleshooting.

A modern DBA can no longer limit themselves to '''writing SQL'''. They need to understand the complete ecosystem around the database.

With the massive rise of automation, this role is expanding even further. We need to work with new languages, sometimes return to older ones, understand cloud tools, industrialize deployments, make processes more reliable, and maintain consistency across increasingly complex environments.

Personally, I have become very comfortable with '''PowerShell''' to automate tasks in Azure. I also use Python when needed. Today, I create my own applications, modules, and tools to manage several thousand production databases.

In my case, we are talking about '''more than 4,000 databases'''.

With '''Azure Batch''', '''Azure DevOps''', well-designed pipelines, and a solid automation strategy, we can achieve almost surgical precision. We can orchestrate processes, manage exports, automate backups, standardize deployments, monitor errors, intelligently retry certain processes, and produce usable reports.

But all of this requires one essential thing: '''discipline'''.


== VERSIONING HAS BECOME VITAL ==

One point I now consider fundamental is '''versioning'''.

When Microsoft, Oracle, Amazon, or others change something, even slightly, it can put the stability of a system at risk if everything is not properly controlled.

A module version, a package version, a script version, a pipeline version: everything must be clear, traceable, and reproducible.

Without versioning, we end up chasing problems. With versioning, we can understand, compare, roll back, and secure changes.

This is even more true when we start working with AI, because it can produce a lot of code very quickly. If we do not structure what it generates, we can quickly end up with chaos that is very well presented.


== THE IMPORTANCE OF INSTRUCTION FILES AND AGENTS ==

What truly changed my experience with AI was not just asking questions to a chatbot. It was learning how to '''structure the context'''.

I use instruction files that define the working context for my AI sessions:

```mediawiki
* naming conventions;
* file structure;
* error handling rules;
* commenting standards;
* internal best practices;
* company logic;
* tags;
* pipelines;
* modules;
* project architecture.
```

I also started working with a logic of '''specialized agents'''.

For example:

* a PowerShell-oriented agent;
* a documentation agent;
* a SQL expert;
* an MSSQL expert;
* an Oracle expert;
* an agent for exports;
* an agent for project structure;
* an agent for troubleshooting.

On top of that, I use a kind of '''orchestrator agent''' that chooses the right expert depending on the topic.

This is where the experience becomes truly powerful. We are no longer simply asking AI: “write me a script.” We give it a framework, rules, history, a way of thinking, mistakes to avoid, and standards to follow.

And at that point, the quality changes completely.


== ERROR FILES: A VERY VALUABLE TECHNICAL MEMORY ==

One of the most interesting aspects of my approach is '''error management'''.

When AI makes a mistake, I do not only want to correct the final result. I also want to prevent it from making the same mistake again in the next generation.

For this, I use Markdown files dedicated to known errors, traps already encountered, and corrections to apply.

These files become a kind of '''technical memory'''. They allow AI to know about past mistakes and better respect my constraints in the future.

This is particularly useful in automation scripts, where a small PowerShell scope issue, a forgotten parameter, a naming mistake, a wrong path, or an incorrect retry logic can have significant consequences.

With this method, AI does not become perfect, but it becomes much more useful. It improves with my context.


== THE FEELING OF MANAGING A SMALL TEAM ==

Today, when everything is well structured, I sometimes feel like I am managing a team of several dozen people.

Not in the sense that AI truly replaces a human team, but in the sense that I can quickly call on several “profiles”:

* a PowerShell developer;
* a technical writer;
* a SQL analyst;
* a reviewer;
* a documentation specialist;
* a DevOps assistant;
* a troubleshooting expert.

It is quite magical.

But this magic only works if I remain in control.

AI greatly accelerates things, but it needs a pilot. It can generate quickly, but it does not always know what is acceptable in a production context. It can propose an elegant solution, but not necessarily one that fits the history of an infrastructure. It can give a convincing answer, but one that may be false or incomplete.

That is where human experience remains essential.


== AN EXPERIENCE THAT HAS BECOME POSITIVE ==

After six months of intensive learning, testing, frustration, and adjustments, my experience with AI has become very positive.

I no longer see it as a simple tool for generating text or code. I see it as an '''accelerator for thinking, documentation, automation, and structuring'''.

It helps me move faster, explore more options, document better, standardize my practices, and produce more robust tools.

But it also forces me to be more disciplined:

* clearer in my instructions;
* more structured in my projects;
* more careful with versioning;
* more precise in my rules;
* more critical in my validations.

Ultimately, AI does not replace my profession. It greatly increases my ability to practice it.


== AND TOMORROW? ==

I remain positive, but also cautious.

The evolution is so fast that it is difficult to predict where we will be in two or three years. If machines truly start to reason in a deeper way, the relationship between humans and AI could change very quickly.

Today, I feel complementary with AI.

Tomorrow, I do not know.

But one thing is certain: '''the story is only just beginning'''.

And for those who are willing to learn how to work with these tools, not just use them superficially, the potential is enormous.

For a DBA, an infrastructure engineer, a developer, or anyone who has to navigate across multiple technologies, AI is already a remarkable tool.

Not perfect. Not magical without methodology. Not without risks.

But when used properly, with context, rules, versioning, and real human supervision, it becomes an impressive lever.

After six months, I can say it clearly: '''despite the frustrations at the beginning, I would not go back'''.
[[Catégorie:Boîte à idées]]

Translations:Work With IA After 8 month/1/en

2026-05-11T07:34:01Z

Lli : Page créée avec « = Six months with AI: between passion, frustration, and amplified power = »

= Six months with AI: between passion, frustration, and amplified power =

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2026-05-08T12:37:35Z

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Elucubrations et aux croyances erronées d'un geek


Bienvenue sur le site consacré aux élucubrations et aux croyances erronées d'un geek.


Ce site a pour but de vous présenter les idées et les théories farfelues de cet individu passionné, ainsi que les conséquences amusantes de ses réflexions.


Découvrez un monde étonnant où la réalité est remise en question et où l'imagination prend le dessus.


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'''Les 15 derniers articles'''
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category = Boîte_à_idées
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'''Les Technologies‎s'''
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Catégorie:Boîte à idées

2026-05-08T12:34:12Z

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Work With IA After 8 month/en

2026-05-08T12:21:31Z

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= Six mois avec l’IA : entre passion, frustration et puissance décuplée =
</div>

When I started using AI intensively, I had a rather strange feeling: I became fascinated by this '''imaginary friend''' capable of doing some things better than me, faster than me, but not always with as much perspective.

At first, it is exciting. Then, very quickly, it becomes frustrating.

Frustrating because AI moves fast, very fast. It suggests, it generates, it corrects, it documents. But it does not always understand the real context, the hidden constraints, the history of a system, or the small subtleties that can make a theoretically correct solution dangerous in production.

After about '''six months of working with AI every day''', I understood something important: for now, we are complementary.

I really mean '''for now''', because I am not sure this partnership will remain the same in the future. When we look at the work of people like Yann LeCun, who are trying to give machines a deeper form of reasoning, it almost feels like the story has not even really started yet. And yet, everything is already moving very fast.


== AI IN MY WORK AS A CLOUD AND INFRASTRUCTURE DBA ==

In my work, I am a DBA and I mainly work in the cloud, with still a part of on-premise infrastructure. My role constantly requires me to move from one topic to another: databases, networking, operating systems, application design, security, automation, DevOps pipelines, scripting, monitoring, and troubleshooting.

A modern DBA can no longer limit themselves to '''writing SQL'''. They need to understand the complete ecosystem around the database.

With the massive rise of automation, this role is expanding even further. We need to work with new languages, sometimes return to older ones, understand cloud tools, industrialize deployments, make processes more reliable, and maintain consistency across increasingly complex environments.

Personally, I have become very comfortable with '''PowerShell''' to automate tasks in Azure. I also use Python when needed. Today, I create my own applications, modules, and tools to manage several thousand production databases.

In my case, we are talking about '''more than 4,000 databases'''.

With '''Azure Batch''', '''Azure DevOps''', well-designed pipelines, and a solid automation strategy, we can achieve almost surgical precision. We can orchestrate processes, manage exports, automate backups, standardize deployments, monitor errors, intelligently retry certain processes, and produce usable reports.

But all of this requires one essential thing: '''discipline'''.


== VERSIONING HAS BECOME VITAL ==

One point I now consider fundamental is '''versioning'''.

When Microsoft, Oracle, Amazon, or others change something, even slightly, it can put the stability of a system at risk if everything is not properly controlled.

A module version, a package version, a script version, a pipeline version: everything must be clear, traceable, and reproducible.

Without versioning, we end up chasing problems. With versioning, we can understand, compare, roll back, and secure changes.

This is even more true when we start working with AI, because it can produce a lot of code very quickly. If we do not structure what it generates, we can quickly end up with chaos that is very well presented.


== THE IMPORTANCE OF INSTRUCTION FILES AND AGENTS ==

What truly changed my experience with AI was not just asking questions to a chatbot. It was learning how to '''structure the context'''.

I use instruction files that define the working context for my AI sessions:

```mediawiki
* naming conventions;
* file structure;
* error handling rules;
* commenting standards;
* internal best practices;
* company logic;
* tags;
* pipelines;
* modules;
* project architecture.
```

I also started working with a logic of '''specialized agents'''.

For example:

* a PowerShell-oriented agent;
* a documentation agent;
* a SQL expert;
* an MSSQL expert;
* an Oracle expert;
* an agent for exports;
* an agent for project structure;
* an agent for troubleshooting.

On top of that, I use a kind of '''orchestrator agent''' that chooses the right expert depending on the topic.

This is where the experience becomes truly powerful. We are no longer simply asking AI: “write me a script.” We give it a framework, rules, history, a way of thinking, mistakes to avoid, and standards to follow.

And at that point, the quality changes completely.


== ERROR FILES: A VERY VALUABLE TECHNICAL MEMORY ==

One of the most interesting aspects of my approach is '''error management'''.

When AI makes a mistake, I do not only want to correct the final result. I also want to prevent it from making the same mistake again in the next generation.

For this, I use Markdown files dedicated to known errors, traps already encountered, and corrections to apply.

These files become a kind of '''technical memory'''. They allow AI to know about past mistakes and better respect my constraints in the future.

This is particularly useful in automation scripts, where a small PowerShell scope issue, a forgotten parameter, a naming mistake, a wrong path, or an incorrect retry logic can have significant consequences.

With this method, AI does not become perfect, but it becomes much more useful. It improves with my context.


== THE FEELING OF MANAGING A SMALL TEAM ==

Today, when everything is well structured, I sometimes feel like I am managing a team of several dozen people.

Not in the sense that AI truly replaces a human team, but in the sense that I can quickly call on several “profiles”:

* a PowerShell developer;
* a technical writer;
* a SQL analyst;
* a reviewer;
* a documentation specialist;
* a DevOps assistant;
* a troubleshooting expert.

It is quite magical.

But this magic only works if I remain in control.

AI greatly accelerates things, but it needs a pilot. It can generate quickly, but it does not always know what is acceptable in a production context. It can propose an elegant solution, but not necessarily one that fits the history of an infrastructure. It can give a convincing answer, but one that may be false or incomplete.

That is where human experience remains essential.


== AN EXPERIENCE THAT HAS BECOME POSITIVE ==

After six months of intensive learning, testing, frustration, and adjustments, my experience with AI has become very positive.

I no longer see it as a simple tool for generating text or code. I see it as an '''accelerator for thinking, documentation, automation, and structuring'''.

It helps me move faster, explore more options, document better, standardize my practices, and produce more robust tools.

But it also forces me to be more disciplined:

* clearer in my instructions;
* more structured in my projects;
* more careful with versioning;
* more precise in my rules;
* more critical in my validations.

Ultimately, AI does not replace my profession. It greatly increases my ability to practice it.


== AND TOMORROW? ==

I remain positive, but also cautious.

The evolution is so fast that it is difficult to predict where we will be in two or three years. If machines truly start to reason in a deeper way, the relationship between humans and AI could change very quickly.

Today, I feel complementary with AI.

Tomorrow, I do not know.

But one thing is certain: '''the story is only just beginning'''.

And for those who are willing to learn how to work with these tools, not just use them superficially, the potential is enormous.

For a DBA, an infrastructure engineer, a developer, or anyone who has to navigate across multiple technologies, AI is already a remarkable tool.

Not perfect. Not magical without methodology. Not without risks.

But when used properly, with context, rules, versioning, and real human supervision, it becomes an impressive lever.

After six months, I can say it clearly: '''despite the frustrations at the beginning, I would not go back'''.
[[Catégorie:Boîte à idées]]

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2026-05-08T12:20:51Z

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After six months, I can say it clearly: '''despite the frustrations at the beginning, I would not go back'''.

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2026-05-08T12:20:29Z

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But when used properly, with context, rules, versioning, and real human supervision, it becomes an impressive lever.

Work With IA After 8 month/en

2026-05-08T12:18:31Z

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<languages/>

<div lang="fr" dir="ltr" class="mw-content-ltr">
= Six mois avec l’IA : entre passion, frustration et puissance décuplée =
</div>

When I started using AI intensively, I had a rather strange feeling: I became fascinated by this '''imaginary friend''' capable of doing some things better than me, faster than me, but not always with as much perspective.

At first, it is exciting. Then, very quickly, it becomes frustrating.

Frustrating because AI moves fast, very fast. It suggests, it generates, it corrects, it documents. But it does not always understand the real context, the hidden constraints, the history of a system, or the small subtleties that can make a theoretically correct solution dangerous in production.

After about '''six months of working with AI every day''', I understood something important: for now, we are complementary.

I really mean '''for now''', because I am not sure this partnership will remain the same in the future. When we look at the work of people like Yann LeCun, who are trying to give machines a deeper form of reasoning, it almost feels like the story has not even really started yet. And yet, everything is already moving very fast.


== AI IN MY WORK AS A CLOUD AND INFRASTRUCTURE DBA ==

In my work, I am a DBA and I mainly work in the cloud, with still a part of on-premise infrastructure. My role constantly requires me to move from one topic to another: databases, networking, operating systems, application design, security, automation, DevOps pipelines, scripting, monitoring, and troubleshooting.

A modern DBA can no longer limit themselves to '''writing SQL'''. They need to understand the complete ecosystem around the database.

With the massive rise of automation, this role is expanding even further. We need to work with new languages, sometimes return to older ones, understand cloud tools, industrialize deployments, make processes more reliable, and maintain consistency across increasingly complex environments.

Personally, I have become very comfortable with '''PowerShell''' to automate tasks in Azure. I also use Python when needed. Today, I create my own applications, modules, and tools to manage several thousand production databases.

In my case, we are talking about '''more than 4,000 databases'''.

With '''Azure Batch''', '''Azure DevOps''', well-designed pipelines, and a solid automation strategy, we can achieve almost surgical precision. We can orchestrate processes, manage exports, automate backups, standardize deployments, monitor errors, intelligently retry certain processes, and produce usable reports.

But all of this requires one essential thing: '''discipline'''.


== VERSIONING HAS BECOME VITAL ==

One point I now consider fundamental is '''versioning'''.

When Microsoft, Oracle, Amazon, or others change something, even slightly, it can put the stability of a system at risk if everything is not properly controlled.

A module version, a package version, a script version, a pipeline version: everything must be clear, traceable, and reproducible.

Without versioning, we end up chasing problems. With versioning, we can understand, compare, roll back, and secure changes.

This is even more true when we start working with AI, because it can produce a lot of code very quickly. If we do not structure what it generates, we can quickly end up with chaos that is very well presented.


== THE IMPORTANCE OF INSTRUCTION FILES AND AGENTS ==

What truly changed my experience with AI was not just asking questions to a chatbot. It was learning how to '''structure the context'''.

I use instruction files that define the working context for my AI sessions:

```mediawiki
* naming conventions;
* file structure;
* error handling rules;
* commenting standards;
* internal best practices;
* company logic;
* tags;
* pipelines;
* modules;
* project architecture.
```

I also started working with a logic of '''specialized agents'''.

For example:

* a PowerShell-oriented agent;
* a documentation agent;
* a SQL expert;
* an MSSQL expert;
* an Oracle expert;
* an agent for exports;
* an agent for project structure;
* an agent for troubleshooting.

On top of that, I use a kind of '''orchestrator agent''' that chooses the right expert depending on the topic.

This is where the experience becomes truly powerful. We are no longer simply asking AI: “write me a script.” We give it a framework, rules, history, a way of thinking, mistakes to avoid, and standards to follow.

And at that point, the quality changes completely.


== ERROR FILES: A VERY VALUABLE TECHNICAL MEMORY ==

One of the most interesting aspects of my approach is '''error management'''.

When AI makes a mistake, I do not only want to correct the final result. I also want to prevent it from making the same mistake again in the next generation.

For this, I use Markdown files dedicated to known errors, traps already encountered, and corrections to apply.

These files become a kind of '''technical memory'''. They allow AI to know about past mistakes and better respect my constraints in the future.

This is particularly useful in automation scripts, where a small PowerShell scope issue, a forgotten parameter, a naming mistake, a wrong path, or an incorrect retry logic can have significant consequences.

With this method, AI does not become perfect, but it becomes much more useful. It improves with my context.


== THE FEELING OF MANAGING A SMALL TEAM ==

Today, when everything is well structured, I sometimes feel like I am managing a team of several dozen people.

Not in the sense that AI truly replaces a human team, but in the sense that I can quickly call on several “profiles”:

* a PowerShell developer;
* a technical writer;
* a SQL analyst;
* a reviewer;
* a documentation specialist;
* a DevOps assistant;
* a troubleshooting expert.

It is quite magical.

But this magic only works if I remain in control.

AI greatly accelerates things, but it needs a pilot. It can generate quickly, but it does not always know what is acceptable in a production context. It can propose an elegant solution, but not necessarily one that fits the history of an infrastructure. It can give a convincing answer, but one that may be false or incomplete.

That is where human experience remains essential.


== AN EXPERIENCE THAT HAS BECOME POSITIVE ==

After six months of intensive learning, testing, frustration, and adjustments, my experience with AI has become very positive.

I no longer see it as a simple tool for generating text or code. I see it as an '''accelerator for thinking, documentation, automation, and structuring'''.

It helps me move faster, explore more options, document better, standardize my practices, and produce more robust tools.

But it also forces me to be more disciplined:

* clearer in my instructions;
* more structured in my projects;
* more careful with versioning;
* more precise in my rules;
* more critical in my validations.

Ultimately, AI does not replace my profession. It greatly increases my ability to practice it.


== AND TOMORROW? ==

I remain positive, but also cautious.

The evolution is so fast that it is difficult to predict where we will be in two or three years. If machines truly start to reason in a deeper way, the relationship between humans and AI could change very quickly.

Today, I feel complementary with AI.

Tomorrow, I do not know.

But one thing is certain: '''the story is only just beginning'''.

And for those who are willing to learn how to work with these tools, not just use them superficially, the potential is enormous.

For a DBA, an infrastructure engineer, a developer, or anyone who has to navigate across multiple technologies, AI is already a remarkable tool.

Not perfect. Not magical without methodology. Not without risks.

<div lang="fr" dir="ltr" class="mw-content-ltr">
Mais bien utilisée, avec du contexte, des règles, du versioning et une vraie supervision humaine, elle devient un levier impressionnant.
</div>

<div lang="fr" dir="ltr" class="mw-content-ltr">
Après six mois, je peux le dire clairement : '''malgré les frustrations du début, je ne reviendrais pas en arrière'''.
</syntaxhighlight>
</div>
[[Catégorie:Boîte à idées]]

Translations:Work With IA After 8 month/61/en

2026-05-08T12:15:38Z

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Not perfect. Not magical without methodology. Not without risks.

Translations:Work With IA After 8 month/60/en

2026-05-08T12:15:21Z

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For a DBA, an infrastructure engineer, a developer, or anyone who has to navigate across multiple technologies, AI is already a remarkable tool.

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2026-05-08T12:14:28Z

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And for those who are willing to learn how to work with these tools, not just use them superficially, the potential is enormous.

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2026-05-08T12:14:10Z

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But one thing is certain: '''the story is only just beginning'''.

Translations:Work With IA After 8 month/57/en

2026-05-08T12:13:46Z

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Tomorrow, I do not know.

Translations:Work With IA After 8 month/56/en

2026-05-08T12:13:25Z

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Today, I feel complementary with AI.

Translations:Work With IA After 8 month/55/en

2026-05-08T12:13:04Z

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The evolution is so fast that it is difficult to predict where we will be in two or three years. If machines truly start to reason in a deeper way, the relationship between humans and AI could change very quickly.

Translations:Work With IA After 8 month/54/en

2026-05-08T12:12:47Z

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I remain positive, but also cautious.

Translations:Work With IA After 8 month/53/en

2026-05-08T12:12:30Z

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== AND TOMORROW? ==

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2026-05-08T12:12:11Z

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Ultimately, AI does not replace my profession. It greatly increases my ability to practice it.

Translations:Work With IA After 8 month/51/en

2026-05-08T12:11:49Z

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* clearer in my instructions;
* more structured in my projects;
* more careful with versioning;
* more precise in my rules;
* more critical in my validations.

Translations:Work With IA After 8 month/50/en

2026-05-08T12:11:30Z

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But it also forces me to be more disciplined: