Les Cast Codeurs Podcast

Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Aud
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Restez informes sur les sujets brulants de l industrie Java. Plongez sur un sujet precis avec l interview de l episode. Supportez les radotages de vos hôtes : Emmanuel Bernard (JBoss, Hibernate), Arnaud Héritier (CloudBees, Jenkins), Guillaume Laforge (Google, Groovy), Antonio Goncalves (freelance, auteur), Vincent Massol (XWiki, Maven), Audrey Neveu (Saagie, Devoxx4Kids).

  1. 6 DAYS AGO

    Datacenters Carrier Class dans l'espace

    Emmanuel et Guillaume discutent de divers sujets liés à la programmation, notamment les systèmes de fichiers en Java, le Data Oriented Programming, les défis de JPA avec Kotlin, et les nouvelles fonctionnalités de Quarkus. Ils explorent également des sujets un peu fous comme la création de datacenters dans l'espace. Pas mal d'architecture aussi. Enregistré le 13 février 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-337.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Comment implémenter un file system en Java https://foojay.io/today/bootstrapping-a-java-file-system/ Créer un système de fichiers Java personnalisé avec NIO.2 pour des usages variés (VCS, archives, systèmes distants). Évolution Java: java.io.File (1.0) -> NIO (1.4) -> NIO.2 (1.7) pour personnalisation via FileSystem. Recommander conception préalable; API Java est orientée POSIX. Composants clés à considérer: Conception URI (scheme unique, chemin). Gestion de l'arborescence (BD, métadonnées, efficacité). Stockage binaire (emplacement, chiffrement, versions). Minimum pour démarrer (4 composants): Implémenter Path (représente fichier/répertoire). Étendre FileSystem (instance du système). Étendre FileSystemProvider (moteur, enregistré par scheme). Enregistrer FileSystemProvider via META-INF/services. Étapes suivantes: Couche BD (arborescence), opérations répertoire/fichier de base, stockage, tests. Processus long et exigeant, mais gratifiant.   Un article de brian goetz sur le futur du data oriented programming en Java https://openjdk.org/projects/amber/design-notes/beyond-records Le projet Amber de Java introduit les "carrier classes", une évolution des records qui permet plus de flexibilité tout en gardant les avantages du pattern matching et de la reconstruction Les records imposent des contraintes strictes (immutabilité, représentation exacte de l'état) qui limitent leur usage pour des classes avec état muable ou dérivé Les carrier classes permettent de déclarer une state description complète et canonique sans imposer que la représentation interne corresponde exactement à l'API publique Le modificateur "component" sur les champs permet au compilateur de dériver automatiquement les accesseurs pour les composants alignés avec la state description Les compact constructors sont généralisés aux carrier classes, générant automatiquement l'initialisation des component fields Les carrier classes supportent la déconstruction via pattern matching comme les records, rendant possible leur usage dans les instanceof et switch Les carrier interfaces permettent de définir une state description sur une interface, obligeant les implémentations à fournir les accesseurs correspondants L'extension entre carrier classes est possible, avec dérivation automatique des appels super() quand les composants parent sont subsumés par l'enfant Les records deviennent un cas particulier de carrier classes avec des contraintes supplémentaires (final, extends Record, component fields privés et finaux obligatoires) L'évolution compatible des records est améliorée en permettant l'ajout de composants en fin de liste et la déconstruction partielle par préfixe Comment éviter les pièges courants avec JPA et Kotlin - https://blog.jetbrains.com/idea/2026/01/how-to-avoid-common-pitfalls-with-jpa-and-kotlin/ JPA est une spécification Java pour la persistance objet-relationnel, mais son utilisation avec Kotlin présente des incompatibilités dues aux différences de conception des deux langages Les classes Kotlin sont finales par défaut, ce qui empêche la création de proxies par JPA pour le lazy loading et les opérations transactionnelles Le plugin kotlin-jpa génère automatiquement des constructeurs sans argument et rend les classes open, résolvant les problèmes de compatibilité Les data classes Kotlin ne sont pas adaptées aux entités JPA car elles génèrent equals/hashCode basés sur tous les champs, causant des problèmes avec les relations lazy L'utilisation de lateinit var pour les relations peut provoquer des exceptions si on accède aux propriétés avant leur initialisation par JPA Les types non-nullables Kotlin peuvent entrer en conflit avec le comportement de JPA qui initialise les entités avec des valeurs null temporaires Le backing field direct dans les getters/setters personnalisés peut contourner la logique de JPA et casser le lazy loading IntelliJ IDEA 2024.3 introduit des inspections pour détecter automatiquement ces problèmes et propose des quick-fixes L'IDE détecte les entités finales, les data classes inappropriées, les problèmes de constructeurs et l'usage incorrect de lateinit Ces nouvelles fonctionnalités aident les développeurs à éviter les bugs subtils liés à l'utilisation de JPA avec Kotlin Librairies Guide sur MapStruct @IterableMapping - https://www.baeldung.com/java-mapstruct-iterablemapping MapStruct est une bibliothèque Java pour générer automatiquement des mappers entre beans, l'annotation @IterableMapping permet de configurer finement le mapping de collections L'attribut dateFormat permet de formater automatiquement des dates lors du mapping de listes sans écrire de boucle manuelle L'attribut qualifiedByName permet de spécifier quelle méthode custom appliquer sur chaque élément de la collection à mapper Exemple d'usage : filtrer des données sensibles comme des mots de passe en mappant uniquement certains champs via une méthode dédiée L'attribut nullValueMappingStrategy permet de contrôler le comportement quand la collection source est null (retourner null ou une collection vide) L'annotation fonctionne pour tous types de collections Java (List, Set, etc.) et génère le code de boucle nécessaire Possibilité d'appliquer des formats numériques avec numberFormat pour convertir des nombres en chaînes avec un format spécifique MapStruct génère l'implémentation complète du mapper au moment de la compilation, éliminant le code boilerplate L'annotation peut être combinée avec @Named pour créer des méthodes de mapping réutilisables et nommées Le mapping des collections supporte les conversions de types complexes au-delà des simples conversions de types primitifs Accès aux fichiers Samba depuis Java avec JCIFS - https://www.baeldung.com/java-samba-jcifs JCIFS est une bibliothèque Java permettant d'accéder aux partages Samba/SMB sans monter de lecteur réseau, supportant le protocole SMB3 on pense aux galériens qui doivent se connecter aux systèmes dit legacy La configuration nécessite un contexte CIFS (CIFSContext) et des objets SmbFile pour représenter les ressources distantes L'authentification se fait via NtlmPasswordAuthenticator avec domaine, nom d'utilisateur et mot de passe La bibliothèque permet de lister les fichiers et dossiers avec listFiles() et vérifier leurs propriétés (taille, date de modification) Création de fichiers avec createNewFile() et de dossiers avec mkdir() ou mkdirs() pour créer toute une arborescence Suppression via delete() qui peut parcourir et supprimer récursivement des arborescences entières Copie de fichiers entre partages Samba avec copyTo(), mais impossibilité de copier depuis le système de fichiers local Pour copier depuis le système local, utilisation des streams SmbFileInputStream et SmbFileOutputStream Les opérations peuvent cibler différents serveurs Samba et différents partages (anonymes ou protégés par mot de passe) La bibliothèque s'intègre dans des blocs try-with-resources pour une gestion automatique des ressources Quarkus 3.31 - Support complet Java 25, nouveau packaging Maven et Panache Next - https://quarkus.io/blog/quarkus-3-31-released/ Support complet de Java 25 avec images runtime et native Nouveau packaging Maven de type quarkus avec lifecycle optimisé pour des builds plus rapides voici un article complet pour plus de detail https://quarkus.io/blog/building-large-applications/ Introduction de Panache Next, nouvelle génération avec meilleure expérience développeur et API unifiée ORM/Reactive Mise à jour vers Hibernate ORM 7.2, Reactive 3.2, Search 8.2 Support de Hibernate Spatial pour les données géospatiales Passage à Testcontainers 2 et JUnit 6 Annotations de sécurité supportées sur les repositories Jakarta Data Chiffrement des tokens OIDC pour les implémentations custom TokenStateManager Support OAuth 2.0 Pushed Authorization Requests dans l'extension OIDC Maven 3.9 maintenant requis minimum pour les projets Quarkus A2A Java SDK 1.0.0.Alpha1 - Alignement avec la spécification 1.0 du protocole Agent2Agent - https://quarkus.io/blog/a2a-java-sdk-1-0-0-alpha1/ Le SDK Java A2A implémente le protocole Agent2Agent qui permet la communication standardisée entre agents IA pour découvrir des capacités, déléguer des tâches et collaborer Passage à la version 1.0 de la spécification marque la transition d'expérimental à production-ready avec des changements cassants assumés Modernisation complète du module spec avec des Java records partout remplaçant le mix précédent de classes et records pour plus de cohérence Adoption de Protocol Buffers comme source de vérité avec des mappers MapStruct pour la conversion et Gson pour JSON-RPC Les builders utilisent maintenant des méthodes factory statiques au lieu de constructeurs publics suivant les best practices Java modernes Introduction de trois BOMs Maven pour simplifier la gestion des dépendances du SDK core, des extensions et des implémentations de référence Quarkus AgentCard évolue avec une liste supportedInterfaces remplaçant url et preferredTransport pour plus de flexibilité dans la déclaration des protocoles Support de la pagination ajouté pour ListTasks et les endpoints de configuration des notifications push avec des wrappers Result appropriés Interface A2AHttpClient pluggable permettant des implémentations HTTP personnalisées avec une implémentat

    1h 34m

  2. 6 FEB

    Interview Kotlin avec Arnaud Giuliani

    Dans cet épisode, Emmanuel interview Arnaud Giuliani. Arnaud est dans l'écosystème Kotlin et est le créateur de Koin, la solution de Dependency Injection. On discute de la genèse de Kotlin, de son alignement avec Android puis de son évolution multiplateforme. On discute coroutine, impact de K2, de développement mobile. On finit en discutant de Kotzilla et de l'entrepreneuriat sur un projet Open Source. Enregistré le 7 janvier 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-336.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé) ton historique de développeur Koin d'où est venu l'idée, pourquoi difference vs Dagger, Hilt, CDI? fondateur de Kotzilla Introduction à la techno (5 à 10 mins max) Kotlin en 4 phrases nombre de développeurs usages (front, mobile, backend) Compose, K2 en une phrase La techno en concepts Kotlin le langage Quel sont ses particularités et spécificités pourquoi il a pris sur Android ? Kotlin multiplateform comment ça marche concretement WASM en beta, tu as eu des retours? pour les devs de framework, c'est transparent? Co-routines et concurrence structurée fais nous un point de ce que c'est son usage dans l'ecosystème vs loom, des ponts ? Kotlin et le backend connu pour le support Android, quid du back end? travaux avec Spring Ktor les autres plateformes Java genre Quarkus et micronaut, utilisées ? La competition de Kotlin c'est quoi ? Comment on l'utilise en pratique pour un dev je me lance, je faisais du Java et du Spring, je pars comment pour faire un projet Kotlin moderne IDE, outil de build, frameworks migrationd e code Java? des anti patterns des choses qui "ressemblent à du code Java" des comportement de perf ou de memoire differents du monde Java? c'est quoi ta feature préférée? Et l'IA, Kotlin as Koog notamment, tu vois quoi emerger ? Sous le capot K2 est le nouveau compilateur Qu'est-ce qui a changé des cassages de compatiblitiés ca change des choses pour les utilisateurs ? Et pour les editeurs de framework comme Koin ? Koin ne fait pas de generation de code à la compil Dagger, Arc (le moteur CDI de Quarkus) et Micronaut sont passé au pre travail à la compil quels ont été les critères de choix un mot sur Kotlin Symbol Processing les coroutines, c'est implémenté comment, vous avez 3 heures machine a etat continuation apssing style etc Kotlin multi platforme que fait le compilo code commun / code specifique interop avec les platformes cibles (object structure etc) La communauté, le futur comment va la commuanuté aujourd'hui grossis ? et les francais là dedans? La gouvernance de Kotlin travaux dominés par JetBrains comment cela a évolué (ecoute, autres acteurs etc) Kotlin foundation futurs fonctionalités de Kotlin qui t'interesse de Koin? autre ? Monter une boite Tu as fondé Kotzilla. Peux-tu nous expliquer ce que Kotzilla apporte à l'écosystème Kotlin ? Quels problèmes tu cherches à résoudre pour les entreprises qui adoptent Kotlin ? ton experience de fonder une boite d'editeur quelle mouche t'as piqué votre business model, comment vous en etes arrivé là de maniere generale discussion sur le lancement de boites techs 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/

    1h 55m

  3. 16 JAN

    200 terminaux en prod vendredi

    De retour à cinq dans l'épisode, les cast codeurs démarrent cette année avec un gros épisode pleins de news et d'articles de fond. IA bien sûr, son impact sur les pratiques, Mockito qui tourne un page, du CSS (et oui), sur le (non) mapping d'APIs REST en MCP et d'une palanquée d'outils pour vous. Enregistré le 9 janvier 2026 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-335.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages 2026 sera-t'elle l'année de Java dans le terminal ? (j'ai ouïe dire que ça se pourrait bien…) https://xam.dk/blog/lets-make-2026-the-year-of-java-in-the-terminal/ 2026: Année de Java dans le terminal, pour rattraper son retard sur Python, Rust, Go et Node.js. Java est sous-estimé pour les applications CLI et les TUIs (interfaces utilisateur terminales) malgré ses capacités. Les anciennes excuses (démarrage lent, outillage lourd, verbosité, distribution complexe) sont obsolètes grâce aux avancées récentes : GraalVM Native Image pour un démarrage en millisecondes. JBang pour l'exécution simplifiée de scripts Java (fichiers uniques, dépendances) et de JARs. JReleaser pour l'automatisation de la distribution multi-plateforme (Homebrew, SDKMAN, Docker, images natives). Project Loom pour la concurrence facile avec les threads virtuels. PicoCLI pour la gestion des arguments. Le potentiel va au-delà des scripts : création de TUIs complètes et esthétiques (ex: dashboards, gestionnaires de fichiers, assistants IA). Excuses caduques : démarrage rapide (GraalVM), légèreté (JBang), distribution simple (JReleaser), concurrence (Loom). Potentiel : créer des applications TUI riches et esthétiques. Sortie de Ruby 4.0.0 https://www.ruby-lang.org/en/news/2025/12/25/ruby-4-0-0-released/ Ruby Box (expérimental) : Une nouvelle fonctionnalité permettant d'isoler les définitions (classes, modules, monkey patches) dans des boîtes séparées pour éviter les conflits globaux. ZJIT : Un nouveau compilateur JIT de nouvelle génération développé en Rust, visant à surpasser YJIT à terme (actuellement en phase expérimentale). Améliorations de Ractor : Introduction de Ractor::Port pour une meilleure communication entre Ractors et optimisation des structures internes pour réduire les contentions de verrou global. Changements syntaxiques : Les opérateurs logiques (||, &&, and, or) en début de ligne permettent désormais de continuer la ligne précédente, facilitant le style "fluent". Classes Core : Set et Pathname deviennent des classes intégrées (Core) au lieu d'être dans la bibliothèque standard. Diagnostics améliorés : Les erreurs d'arguments (ArgumentError) affichent désormais des extraits de code pour l'appelant ET la définition de la méthode. Performances : Optimisation de Class#new, accès plus rapide aux variables d'instance et améliorations significatives du ramasse-miettes (GC). Nettoyage : Suppression de comportements obsolètes (comme la création de processus via IO.open avec |) et mise à jour vers Unicode 17.0. Librairies Introduction pour créer une appli multi-tenant avec Quarkus et http://nip.io|nip.io https://www.the-main-thread.com/p/quarkus-multi-tenant-api-nipio-tutorial Construction d'une API REST multi-tenant en Quarkus avec isolation par sous-domaine Utilisation de http://nip.io|nip.io pour la résolution DNS automatique sans configuration locale Extraction du tenant depuis l'en-tête HTTP Host via un filtre JAX-RS Contexte tenant géré avec CDI en scope Request pour l'isolation des données Service applicatif gérant des données spécifiques par tenant avec Map concurrent Interface web HTML/JS pour visualiser et ajouter des données par tenant Configuration CORS nécessaire pour le développement local Pattern acme.127-0-0-1.nip.io résolu automatiquement vers localhost Code complet disponible sur GitHub avec exemples curl et tests navigateur Base idéale pour prototypage SaaS, tests multi-tenants Hibernate 7.2 avec quelques améliorations intéressantes https://docs.hibernate.org/orm/7.2/whats-new/%7Bhtml-meta-canonical-link%7D read only replica (experimental), crée deux session factories et swap au niveau jdbc si le driver le supporte et custom sinon. On ouvre une session en read only child statelesssession (partage le contexte transactionnel) hibernate vector module ajouter binary, float16 and sparse vectors Le SchemaManager peut resynchroniser les séquences par rapport aux données des tables Regexp dans HQL avec like Nouvelle version de Hibernate with Panache pour Quarkus https://quarkus.io/blog/hibernate-panache-next/ Nouvelle extension expérimentale qui unifie Hibernate ORM with Panache et Hibernate Reactive with Panache Les entités peuvent désormais fonctionner en mode bloquant ou réactif sans changer de type de base Support des sessions sans état (StatelessSession) en plus des entités gérées traditionnelles Intégration de Jakarta Data pour des requêtes type-safe vérifiées à la compilation Les opérations sont définies dans des repositories imbriqués plutôt que des méthodes statiques Possibilité de définir plusieurs repositories pour différents modes d'opération sur une même entité Accès aux différents modes (bloquant/réactif, géré/sans état) via des méthodes de supertype Support des annotations @Find et @HQL pour générer des requêtes type-safe Accès au repository via injection ou via le métamodèle généré Extension disponible dans la branche main, feedback demandé sur Zulip ou GitHub Spring Shell 4.0.0 GA publié - https://spring.io/blog/2025/12/30/spring-shell-4-0-0-ga-released Sortie de la version finale de Spring Shell 4.0.0 disponible sur Maven Central Compatible avec les dernières versions de Spring Framework et Spring Boot Modèle de commandes revu pour simplifier la création d'applications CLI interactives Intégration de jSpecify pour améliorer la sécurité contre les NullPointerException Architecture plus modulaire permettant meilleure personnalisation et extension Documentation et exemples entièrement mis à jour pour faciliter la prise en main Guide de migration vers la v4 disponible sur le wiki du projet Corrections de bugs pour améliorer la stabilité et la fiabilité Permet de créer des applications Java autonomes exécutables avec java -jar ou GraalVM native Approche opinionnée du développement CLI tout en restant flexible pour les besoins spécifiques Une nouvelle version de la librairie qui implémenter des gatherers supplémentaires à ceux du JDK https://github.com/tginsberg/gatherers4j/releases/tag/v0.13.0 gatherers4j v0.13.0. Nouveaux gatherers : uniquelyOccurringBy(), moving/runningMedian(), moving/runningMax/Min(). Changement : les gatherers "moving" incluent désormais par défaut les valeurs partielles (utiliser excludePartialValues() pour désactiver). LangChain4j 1.10.0 https://github.com/langchain4j/langchain4j/releases/tag/1.10.0 Introduction d'un catalogue de modèles pour Anthropic, Gemini, OpenAI et Mistral. Ajout de capacités d'observabilité et de monitoring pour les agents. Support des sorties structurées, des outils avancés et de l'analyse de PDF via URL pour Anthropic. Support des services de transcription pour OpenAI. Possibilité de passer des paramètres de configuration de chat en argument des méthodes. Nouveau garde-fou de modération pour les messages entrants. Support du contenu de raisonnement pour les modèles. Introduction de la recherche hybride. Améliorations du client MCP. Départ du lead de mockito après 10 ans https://github.com/mockito/mockito/issues/3777 Tim van der Lippe, mainteneur majeur de Mockito, annonce son départ pour mars 2026, marquant une décennie de contribution au projet. L'une des raisons principales est l'épuisement lié aux changements récents dans la JVM (JVM 22+) concernant les agents, imposant des contraintes techniques lourdes sans alternative simple proposée par les mainteneurs du JDK. Il pointe du doigt le manque de soutien et la pression exercée sur les bénévoles de l'open source lors de ces transitions technologiques majeures. La complexité croissante pour supporter Kotlin, qui utilise la JVM de manière spécifique, rend la base de code de Mockito plus difficile à maintenir et moins agréable à faire évoluer selon lui. Il exprime une perte de plaisir et préfère désormais consacrer son temps libre à d'autres projets comme Servo, un moteur web écrit en Rust. Une période de transition est prévue jusqu'en mars pour assurer la passation de la maintenance à de nouveaux contributeurs. Infrastructure Le premier intérêt de Kubernetes n'est pas le scaling - https://mcorbin.fr/posts/2025-12-29-kubernetes-scale/ Avant Kubernetes, gérer des applications en production nécessitait de multiples outils complexes (Ansible, Puppet, Chef) avec beaucoup de configuration manuelle Le load balancing se faisait avec HAProxy et Keepalived en actif/passif, nécessitant des mises à jour manuelles de configuration à chaque changement d'instance Le service discovery et les rollouts étaient orchestrés manuellement, instance par instance, sans automatisation de la réconciliation Chaque stack (Java, Python, Ruby) avait sa propre méthode de déploiement, sans standardisation (rpm, deb, tar.gz, jar) La gestion des ressources était manuelle avec souvent une application par machine, créant du gaspillage et complexifiant la maintenance Kubernetes standardise tout en quelques ressources YAML (Deployment, Service, Ingress, ConfigMap, Secret) avec un format déclaratif simple Toutes les fonctionnalités critiques sont intégrées : service discovery, load balancing, scaling, stockage, firewalling, logging, tolérance aux pannes La complexité des centaines de scripts shell et playbooks Ansible maintenus avant était supérieure à celle de Kubernetes Kubernetes devient pertinent dès qu'on commence à reconstruire manuellement ces fonctionnalités, ce qui arrive

    1h 43m

  4. 24/12/2025

    Interview de Muriel Ekovich sur les biais cognitifs

    Dans cet épisode, Emmanuel, Katia invitent Muriel Ekovich pour explorer les biais cognitifs, leur définition, leur impact sur notre quotidien et leur développement. Bien que "non technique", ces biais existent dans notre travail et notre vie du quotidien. Nous discutons notamment leur impact sur l'usage numérique et sur les équipes techniques. Les discussions incluent également l'importance de la pensée critique face à l'autorité et aux croyances, ainsi que les biais spécifiques rencontrés dans le milieu professionnel. Enregistré le 1 septembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-999.mp3 ou en vidéo sur YouTube. Interview Ta vie ton oeuvre (présentation de l'interviewé) Muriel, tu es docteure en neurosciences cognitives. Tu travailles sur le fonctionnement du cerveau humain, notamment les biais cognitifs qui influencent nos décisions et nos interactions au quotidien. Tu t'appuies aussi sur des pratiques comme l'improvisation pour explorer ces mécanismes de manière concrète, et tu t'intéresses à la façon dont tout cela se manifeste dans le travail et la collaboration. Le linkedIn de Muriel La société Kenober La troupe Smoking Sofa Introduction Quand on parle de biais cognitifs, de quoi parle-t-on exactement ? Pourquoi existent-ils et pourquoi touchent-ils tout le monde, y compris les experts ? Biais cognitifs du quotidien Quels sont les biais cognitifs les plus présents dans la vie quotidienne ? Peux-tu donner un exemple simple que la majorité des gens ont déjà vécu ? Est-ce que l'environnement numérique renforce certains biais ? Biais cognitifs en entreprise tech Dans les entreprises d'informatique, qu'est-ce qui te frappe le plus dans la manière dont les équipes raisonnent ou prennent des décisions ? Observes-tu des biais typiques chez les développeurs ? Chez les managers ? Le biais de confirmation ou le biais du conformisme, est-il particulièrement présent dans les choix techniques ? Décision technique et illusion de rationalité Les métiers techniques ont la réputation d'être très rationnels. Est-ce que cela protège réellement des biais cognitifs ? Les estimations de charge, de délais ou de complexité sont-elles un terrain favorable aux biais ? Les revues de code permettent-elles de réduire certains biais ou en créent-elles d'autres ? Les méthodes agiles aident-elles à mieux gérer les biais ou en génèrent-elles de nouveaux ? Recrutement et évaluation Le recrutement dans la tech est-il particulièrement exposé aux biais cognitifs ? Les entretiens techniques favorisent-ils certains profils au détriment d'autres ? Comment limiter les biais sans déshumaniser le processus ? Prise de conscience Pourquoi est-il si difficile d'admettre que l'on est soi-même biaisé, surtout quand on est compétent ? Peut-on réellement corriger ses biais cognitifs ou seulement apprendre à les contourner ? Quel rôle joue l'humilité dans cette prise de conscience ? Agir concrètement Si une équipe souhaite commencer sans accompagnement externe, que peut-elle faire dès demain ? Y a-t-il un réflexe simple à adopter avant une décision importante ? Un rituel d'équipe utile et réaliste ? Projection À quoi ressemble une équipe qui travaille en tenant compte du fonctionnement réel du cerveau humain ? Qu'est-ce qui change dans les décisions ? Dans la communication ? Dans la gestion des désaccords ? Quels sont les recherches actuelles sur les biais ? Conclusion Si tu devais faire passer un seul message aux équipes tech à propos des biais cognitifs, lequel serait-ce ? 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/

    1h 14m

  5. 15/12/2025

    A vendre OSS primitif TBE

    Dans cet épisode de fin d'année plus relax que d'accoutumée, Arnaud, Guillaume, Antonio et Emmanuel distutent le bout de gras sur tout un tas de sujets. L'acquisition de Confluent, Kotlin 2.2, Spring Boot 4 et JSpecify, la fin de MinIO, les chutes de CloudFlare, un survol des dernieres nouveauté de modèles fondamentaux (Google, Mistral, Anthropic, ChatGPT) et de leurs outils de code, quelques sujets d'architecture comme CQRS et quelques petits outils bien utiles qu'on vous recommande. Et bien sûr d'autres choses encore. Enregistré le 12 décembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-333.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Un petit tutoriel par nos amis Sfeiriens montrant comment récupérer le son du micro, en Java, faire une transformée de Fourier, et afficher le résultat graphiquement en Swing https://www.sfeir.dev/back/tutoriel-java-sound-transformer-le-son-du-microphone-en-images-temps-reel/ Création d'un visualiseur de spectre audio en temps réel avec Java Swing. Étapes principales : Capture du son du microphone. Analyse des fréquences via la Transformée de Fourier Rapide (FFT). Dessin du spectre avec Swing. API Java Sound (javax.sound.sampled) : AudioSystem : point d'entrée principal pour l'accès aux périphériques audio. TargetDataLine : ligne d'entrée utilisée pour capturer les données du microphone. AudioFormat : définit les paramètres du son (taux d'échantillonnage, taille, canaux). La capture se fait dans un Thread séparé pour ne pas bloquer l'interface. Transformée de Fourier Rapide (FFT) : Algorithme clé pour convertir les données audio brutes (domaine temporel) en intensités de fréquences (domaine fréquentiel). Permet d'identifier les basses, médiums et aigus. Visualisation avec Swing : Les intensités de fréquences sont dessinées sous forme de barres dynamiques. Utilisation d'une échelle logarithmique pour l'axe des fréquences (X) pour correspondre à la perception humaine. Couleurs dynamiques des barres (vert → jaune → rouge) en fonction de l'intensité. Lissage exponentiel des valeurs pour une animation plus fluide. Un article de Sfeir sur Kotlin 2.2 et ses nouveautés - https://www.sfeir.dev/back/kotlin-2-2-toutes-les-nouveautes-du-langage/ Les guard conditions permettent d'ajouter plusieurs conditions dans les expressions when avec le mot-clé if Exemple de guard condition: is Truck if vehicule.hasATrailer permet de combiner vérification de type et condition booléenne La multi-dollar string interpolation résout le problème d'affichage du symbole dollar dans les strings multi-lignes En utilisant $$ au début d'un string, on définit qu'il faut deux dollars consécutifs pour déclencher l'interpolation Les non-local break et continue fonctionnent maintenant dans les lambdas pour interagir avec les boucles englobantes Cette fonctionnalité s'applique uniquement aux inline functions dont le corps est remplacé lors de la compilation Permet d'écrire du code plus idiomatique avec takeIf et let sans erreur de compilation L'API Base64 passe en version stable après avoir été en preview depuis Kotlin 1.8.20 L'encodage et décodage Base64 sont disponibles via kotlin.io.encoding.Base64 Migration vers Kotlin 2.2 simple en changeant la version dans build.gradle.kts ou pom.xml Les typealias imbriqués dans des classes sont disponibles en preview La context-sensitive resolution est également en preview Les guard conditions préparent le terrain pour les RichError annoncées à KotlinConf 2025 Le mot-clé when en Kotlin équivaut au switch-case de Java mais sans break nécessaire Kotlin 2.2.0 corrige les incohérences dans l'utilisation de break et continue dans les lambdas Librairies Sprint Boot 4 est sorti ! https://spring.io/blog/2025/11/20/spring-boot-4-0-0-available-now Une nouvelle génération : Spring Boot 4.0 marque le début d'une nouvelle génération pour le framework, construite sur les fondations de Spring Framework 7. Modularisation du code : La base de code de Spring Boot a été entièrement modularisée. Cela se traduit par des fichiers JAR plus petits et plus ciblés, permettant des applications plus légères. Sécurité contre les nuls (Null Safety) : D'importantes améliorations ont été apportées pour la "null safety" (sécurité contre les valeurs nulles) à travers tout l'écosystème Spring grâce à l'intégration de JSpecify. Support de Java 25 : Spring Boot 4.0 offre un support de premier ordre pour Java 25, tout en conservant une compatibilité avec Java 17. Améliorations pour les API REST : De nouvelles fonctionnalités sont introduites pour faciliter le versioning d'API et améliorer les clients de services HTTP pour les applications basées sur REST. Migration à prévoir : S'agissant d'une version majeure, la mise à niveau depuis une version antérieure peut demander plus de travail que d'habitude. Un guide de migration dédié est disponible pour accompagner les développeurs. Chat memory management dans Langchain4j et Quarkus https://bill.burkecentral.com/2025/11/25/managing-chat-memory-in-quarkus-langchain4j/ Comprendre la mémoire de chat : La "mémoire de chat" est l'historique d'une conversation avec une IA. Quarkus LangChain4j envoie automatiquement cet historique à chaque nouvelle interaction pour que l'IA conserve le contexte. Gestion par défaut de la mémoire : Par défaut, Quarkus crée un historique de conversation unique pour chaque requête (par exemple, chaque appel HTTP). Cela signifie que sans configuration, le chatbot "oublie" la conversation dès que la requête est terminée, ce qui n'est utile que pour des interactions sans état. Utilisation de @MemoryId pour la persistance : Pour maintenir une conversation sur plusieurs requêtes, le développeur doit utiliser l'annotation @MemoryId sur un paramètre de sa méthode. Il est alors responsable de fournir un identifiant unique pour chaque session de chat et de le transmettre entre les appels. Le rôle des "scopes" CDI : La durée de vie de la mémoire de chat est liée au "scope" du bean CDI de l'IA. Si un service d'IA a un scope @RequestScoped, toute mémoire de chat qu'il utilise (même via un @MemoryId) sera effacée à la fin de la requête. Risques de fuites de mémoire : Utiliser un scope large comme @ApplicationScoped avec la gestion de mémoire par défaut est une mauvaise pratique. Cela créera une nouvelle mémoire à chaque requête qui ne sera jamais nettoyée, entraînant une fuite de mémoire. Bonnes pratiques recommandées : Pour des conversations qui doivent persister (par ex. un chatbot sur un site web), utilisez un service @ApplicationScoped avec l'annotation @MemoryId pour gérer vous-même l'identifiant de session. Pour des interactions simples et sans état, utilisez un service @RequestScoped et laissez Quarkus gérer la mémoire par défaut, qui sera automatiquement nettoyée. Si vous utilisez l'extension WebSocket, le comportement change : la mémoire par défaut est liée à la session WebSocket, ce qui simplifie grandement la gestion des conversations. Documentation Spring Framework sur l'usage JSpecify - https://docs.spring.io/spring-framework/reference/core/null-safety.html Spring Framework 7 utilise les annotations JSpecify pour déclarer la nullabilité des APIs, champs et types JSpecify remplace les anciennes annotations Spring (@NonNull, @Nullable, @NonNullApi, @NonNullFields) dépréciées depuis Spring 7 Les annotations JSpecify utilisent TYPE_USE contrairement aux anciennes qui utilisaient les éléments directement L'annotation @NullMarked définit par défaut que les types sont non-null sauf si marqués @Nullable @Nullable s'applique au niveau du type usage, se place avant le type annoté sur la même ligne Pour les tableaux : @Nullable Object[] signifie éléments nullables mais tableau non-null, Object @Nullable [] signifie l'inverse JSpecify s'applique aussi aux génériques : List signifie liste d'éléments non-null, List@Nullable String> éléments nullables NullAway est l'outil recommandé pour vérifier la cohérence à la compilation avec la config NullAway:OnlyNullMarked=true IntelliJ IDEA 2025.3 et Eclipse supportent les annotations JSpecify avec analyse de dataflow Kotlin traduit automatiquement les annotations JSpecify en null-safety native Kotlin En mode JSpecify de NullAway (JSpecifyMode=true), support complet des tableaux, varargs et génériques mais nécessite JDK 22+ Quarkus 3.30 https://quarkus.io/blog/quarkus-3-30-released/ support @JsonView cote client la CLI a maintenant la commande decrypt (et bien sûr au runtime via variables d'environnement construction du cache AOT via les @IntegrationTest Un autre article sur comment se préparer à la migration à micrometer client v1 https://quarkus.io/blog/micrometer-prometheus-v1/ Spock 2.4 est enfin sorti ! https://spockframework.org/spock/docs/2.4/release_notes.html Support de Groovy 5 Infrastructure MinIO met fin au développement open source et oriente les utilisateurs vers AIStor payant - https://linuxiac.com/minio-ends-active-development/ MinIO, système de stockage objet S3 très utilisé, arrête son développement actif Passage en mode maintenance uniquement, plus de nouvelles fonctionnalités Aucune nouvelle pull request ou contribution ne sera acceptée Seuls les correctifs de sécurité critiques seront évalués au cas par cas Support communautaire limité à Slack, sans garantie de réponse Étape finale d'un processus débuté en été avec retrait des fonctionnalités de l'interface admin Arrêt de la publication des images Docker en octobre, forçant la compilation depuis les sources Tous ces changements annoncés sans préavis ni période de transition MinIO propose maintenant AIStor, solution payante et propriétaire AIStor concentre le développement actif et le support entreprise Migration urgente recommandée pour éviter les risques de sécurité Al

    1h 34m

  6. 18/11/2025

    Groquik revient, Emmanuel s'en va

    Dans cet épisode, Emmanuel, Katia et Guillaume discutent de Spring 7, Quarkus, d'Infinispan et Keycloak. On discute aussi de projets sympas comme Javelit, de comment démarre une JVM, du besoin d'argent de NTP. Et puis on discute du changement de carrière d'Emmanuel. Enregistré le 14 novembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-332.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Emmanuel quitte Red Hat après 20 ans https://emmanuelbernard.com/blog/2025/11/13/leaving-redhat/ Langages Support HTTP/3 dans le HttpClient de JDK 26 - https://inside.java/2025/10/22/http3-support/ JDK 26 introduit le support de HTTP/3 dans l'API HttpClient existante depuis Java 11 HTTP/3 utilise le protocole QUIC sur UDP au lieu de TCP utilisé par HTTP/2 Par défaut HttpClient préfère HTTP/2, il faut explicitement configurer HTTP/3 avec Version.HTTP_3 Le client effectue automatiquement un downgrade vers HTTP/2 puis HTTP/1.1 si le serveur ne supporte pas HTTP/3 On peut forcer l'utilisation exclusive de HTTP/3 avec l'option H3_DISCOVERY en mode HTTP_3_URI_ONLY HttpClient apprend qu'un serveur supporte HTTP/3 via le header alt-svc (RFC 7838) et utilise cette info pour les requêtes suivantes La première requête peut utiliser HTTP/2 même avec HTTP/3 préféré, mais la seconde utilisera HTTP/3 si le serveur l'annonce L'équipe OpenJDK encourage les tests et retours d'expérience sur les builds early access de JDK 26 Librairies Eclispe Jetty et CometD changent leurs stratégie de support https://webtide.com/end-of-life-changes-to-eclipse-jetty-and-cometd/ À partir du 1er janvier 2026, Webtide ne publiera plus Jetty 9/10/11 et CometD 5/6/7 sur Maven Central Pendant 20 ans, Webtide a financé les projets Jetty et CometD via services et support, publiant gratuitement les mises à jour EOL Le comportement des entreprises a changé : beaucoup cherchent juste du gratuit plutôt que du véritable support Des sociétés utilisent des versions de plus de 10 ans sans migrer tant que les correctifs CVE sont gratuits Cette politique gratuite a involontairement encouragé la complaisance et retardé les migrations vers versions récentes MITRE développe des changements au système CVE pour mieux gérer les concepts d'EOL Webtide lance un programme de partenariat avec TuxCare et HeroDevs pour distribuer les résolutions CVE des versions EOL Les binaires EOL seront désormais distribués uniquement aux clients commerciaux et via le réseau de partenaires Webtide continue le support standard open-source : quand Jetty 13 sortira, Jetty 12.1 recevra des mises à jour pendant 6 mois à un an Ce changement vise à clarifier la politique EOL avec une terminologie industrielle établie Améliorations cloud du SDK A2A Java https://quarkus.io/blog/quarkus-a2a-cloud-enhancements/ Version 0.3.0.Final du SDK A2A Java apporte des améliorations pour les environnements cloud et distribués Composants en mémoire remplacés par des implémentations persistantes et répliquées pour environnements multi-instances JpaDatabaseTaskStore et JpaDatabasePushNotificationConfigStore permettent la persistance des tâches et configurations en base PostgreSQL ReplicatedQueueManager assure la réplication des événements entre instances A2A Agent via Kafka et MicroProfile Reactive Messaging Exemple complet de déploiement Kubernetes avec Kind incluant PostgreSQL, Kafka via Strimzi, et load balancing entre pods Démonstration pratique montrant que les messages peuvent être traités par différents pods tout en maintenant la cohérence des tâches Architecture inspirée du SDK Python A2A, permettant la gestion de tâches asynchrones longues durée en environnement distribué Quarkus 3.29 sort avec des backends de cache multiples et support du débogueur Qute https://quarkus.io/blog/quarkus-3-29-released/ Possibilité d'utiliser plusieurs backends de cache simultanément dans une même application Chaque cache peut être associé à un backend spécifique (par exemple Caffeine et Redis ou Infinispan) Support du Debug Adapter Protocol (DAP) pour déboguer les templates Qute directement dans l'IDE et dans la version 3.28 Configuration programmatique de la protection CSRF via une API fluent Possibilité de restreindre les filtres OIDC à des flux d'authentification spécifiques avec annotations Support des dashboards Grafana personnalisés via fichiers JSON dans META-INF/grafana/ Extension Liquibase MongoDB supporte désormais plusieurs clients simultanés Amélioration significative des performances de build avec réduction des allocations mémoire Parallélisation de tâches comme la génération de proxies Hibernate ORM et la construction des Jar Et l'utilisation des fichiers .proto est plus simple dans Quarkus avbec Quarkus gRPC Zero https://quarkus.io/blog/grpc-zero/ c'est toujours galere des fichiers .proto car les generateurs demandent des executables natifs maintenant ils sont bundlés dans la JVM et vous n'avez rien a configurer cela utilise Caffeine pour faire tourner cela en WASM dans la JVM Spring AI 1.1 est presque là https://spring.io/blog/2025/11/08/spring-ai-1-1-0-RC1-available-now support des MCP tool caching pour les callback qui reduit les iooerations redondantes Access au contenu de raisonnement OpenAI Un modele de Chat MongoDB Support du modele de penser Ollama Reessaye sur les echec de reseau OpenAI speech to text Spring gRPC Les prochaines étapes pour la 1.0.0 https://spring.io/blog/2025/11/05/spring-grpc-next-steps Spring gRPC 1.0 arrive prochainement avec support de Spring Boot 4 L'intégration dans Spring Boot 4.0 est reportée, prévue pour Spring Boot 4.1 Les coordonnées Maven restent sous org.springframework.grpc pour la version 1.0 Le jar spring-grpc-test est renommé en spring-grpc-test-spring-boot-autoconfigure Les packages d'autoconfiguration changent de nom nécessitant de modifier les imports Les dépendances d'autoconfiguration seront immédiatement dépréciées après la release 1.0 Migration minimale attendue pour les projets utilisant déjà la version 0.x La version 1.0.0-RC1 sera publiée dès que possible avant la version finale Spring arrete le support reactif d'Apache Pulsar https://spring.io/blog/2025/10/29/spring-pulsar-reactive-discontinued logique d'évaluer le temps passé vs le nombre d'utilisateurs c'est cependant une tendance qu'on a vu s'accélerer Spring 7 est sorti https://spring.io/blog/2025/11/13/spring-framework-7-0-general-availability Infrastructure Infinispan 16.0 https://infinispan.org/blog/2025/11/10/infinispan-16-0 Ajout majeur : migration en ligne sans interruption pour les nœuds d'un cluster (rolling upgrades) (infinispan.org) Messages de clustering refaits avec Protocol Buffers + ProtoStream : meilleure compatibilité, schéma évolutif garanti (infinispan.org) Console Web améliorée API dédiée de gestion des schémas (SchemasAdmin) pour gérer les schémas ProtoStream à distance (infinispan.org) Module de requête (query) optimisé : support complet des agrégations (sum, avg …) dans les requêtes indexées en cluster grâce à l'intégration de Hibernate Search 8.1 (infinispan.org) Serveur : image conteneur minimalisée pour réduire la surface d'attaque (infinispan.org) démarrage plus rapide grâce à séparation du démarrage cache/serveur (infinispan.org) caches pour connecteurs (Memcached, RESP) créés à la demande (on-demand) et non à l'initiaton automatique (infinispan.org) moteur Lua 5.1 mis à jour avec corrections de vulnérabilités et opérations dangereuses désactivées (infinispan.org) Support JDK : version minimale toujours JDK 17 (infinispan.org) prise en charge des threads virtuels (virtual threads) et des fonctionnalités AOT (Ahead-of-Time) de JDK plus récentes (infinispan.org) Web Javelit, une nouvelle librairie Java inspirée de Streamlit pour faire facilement et rapidement des petites interfaces web https://glaforge.dev/posts/2025/10/24/javelit-to-create-quick-interactive-app-frontends-in-java/ Site web du projet : https://javelit.io/ Javelit : outil pour créer rapidement des applications de données (mais pas que) en Java. Simplifie le développement : élimine les tracas du frontend et de la gestion des événements. Transforme une classe Java en application web en quelques minutes. Inspiré par la simplicité de Streamlit de l'écosystème Python (ou Gradio et Mesop), mais pour Java. Développement axé sur la logique : pas de code standard répétitif (boilerplate), rechargement à chaud. Interactions faciles : les widgets retournent directement leur valeur, sans besoin de HTML/CSS/JS ou gestion d'événements. Déploiement flexible : applications autonomes ou intégrables dans des frameworks Java (Spring, Quarkus, etc.). L'article de Guillaume montre comment créer une petite interface pour créer et modifier des images avec le modèle génératif Nano Banana Un deuxième article montre comment utiliser Javelit pour créer une interface de chat avec LangChain4j https://glaforge.dev/posts/2025/10/25/creating-a-javelit-chat-interface-for-langchain4j/ Améliorer l'accessibilité avec les applis JetPack Compose https://blog.ippon.fr/2025/10/29/rendre-son-application-accessible-avec-jetpack-compose/ TalkBack est le lecteur d'écran Android qui vocalise les éléments sélectionnés pour les personnes malvoyantes Accessibility Scanner et les outils Android Studio détectent automatiquement les problèmes d'accessibilité statiques Les images fonctionnelles doivent avoir un contentDescription, les images décoratives contentDescription null Le contraste minimum requis est de 4.5:1 pour le texte normal et 3:1 pour le texte large ou les icônes Les zones cliquables doivent mesurer au minimum 48dp x 48dp pour faciliter l'interaction Les formulaires nécessitent des labels visibles permanents et non de simples placeholders qui disparaissent Modifier.semantics permet de définir l'arbre sémantique lu par le

    1h 32m

  7. 06/11/2025

    Le retour des jackson 5

    Dans cet épisode, Arnaud et Guillaume discutent des dernières évolutions dans le monde de la programmation, notamment les nouveautés de Java 25, JUnit 6, et Jackson 3. Ils abordent également les récents développements en IA, les problèmes rencontrés dans le cloud, et l'état actuel de React et du web. Dans cette conversation, les intervenants abordent divers sujets liés à la technologie, notamment les spécifications de Wasteme, l'utilisation des UUID dans les bases de données, l'approche RAG en intelligence artificielle, les outils MCP, et la création d'images avec Nano Banana. Ils discutent également des complexités du format YAML, des récents dramas dans la communauté Ruby, de l'importance d'une bonne documentation, des politiques de retour au bureau, et des avancées de Cloud Code. Enfin, ils évoquent l'initiative de cafés IA pour démystifier l'intelligence artificielle. Enregistré le 24 octobre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-331.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages GraalVM se détache du release train de Java https://blogs.oracle.com/java/post/detaching-graalvm-from-the-java-ecosystem-train Un article de Loic Mathieu sur Java 25 et ses nouvelles fonctionalités https://www.loicmathieu.fr/wordpress/informatique/java-25-whats-new/ Sortie de Groovy 5.0 ! https://groovy-lang.org/releasenotes/groovy-5.0.html Groovy 5: Évolution des versions précédentes, nouvelles fonctionnalités et simplification du code. Compatibilité JDK étendue: Full support JDK 11-25, fonctionnalités JDK 17-25 disponibles sur les JDK plus anciens. Extension majeure des méthodes: Plus de 350 méthodes améliorées, opérations sur tableaux jusqu'à 10x plus rapides, itérateurs paresseux. Améliorations des transformations AST: Nouveau @OperatorRename, génération automatique de @NamedParam pour @MapConstructor et copyWith. REPL (groovysh) modernisé: Basé sur JLine 3, support multi-plateforme, coloration syntaxique, historique et complétion. Meilleure interopérabilité Java: Pattern Matching pour instanceof, support JEP-512 (fichiers source compacts et méthodes main d'instance). Standards web modernes: Support Jakarta EE (par défaut) et Javax EE (héritage) pour la création de contenu web. Vérification de type améliorée: Contrôle des chaînes de format plus robuste que Java. Additions au langage: Génération d'itérateurs infinis, variables d'index dans les boucles, opérateur d'implication logique ==>. Améliorations diverses: Import automatique de java.time.**, var avec multi-assignation, groupes de capture nommés pour regex (=~), méthodes utilitaires de graphiques à barres ASCII. Changements impactants: Plusieurs modifications peuvent nécessiter une adaptation du code existant (visibilité, gestion des imports, comportement de certaines méthodes). **Exigences JDK*: Construction avec JDK17+, exécution avec JDK11+. Librairies Intégration de LangChain4j dans ADK pour Java, permettant aux développeurs d'utiliser n'importe quel LLM avec leurs agents ADK https://developers.googleblog.com/en/adk-for-java-opening-up-to-third-party-language-models-via-langchain4j-integration/ ADK pour Java 0.2.0 : Nouvelle version du kit de développement d'agents de Google. Intégration LangChain4j : Ouvre ADK à des modèles de langage tiers. Plus de choix de LLM : En plus de Gemini et Claude, accès aux modèles d'OpenAI, Anthropic, Mistral, etc. Modèles locaux supportés : Utilisation possible de modèles via Ollama ou Docker Model Runner. Améliorations des outils : Création d'outils à partir d'instances d'objets, meilleur support asynchrone et contrôle des boucles d'exécution. Logique et mémoire avancées : Ajout de callbacks en chaîne et de nouvelles options pour la gestion de la mémoire et le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Build simplifié : Introduction d'un POM parent et du Maven Wrapper pour un processus de construction cohérent. JUnit 6 est sorti https://docs.junit.org/6.0.0/release-notes/ :sparkles: Java 17 and Kotlin 2.2 baseline :sunrise_over_mountains: JSpecify nullability annotations :airplane_departure: Integrated JFR support :suspension_railway: Kotlin suspend function support :octagonal_sign: Support for cancelling test execution :broom: Removal of deprecated APIs JGraphlet, une librairie Java sans dépendances pour créer des graphes de tâches à exécuter https://shaaf.dev/post/2025-08-25-think-in-graphs-not-just-chains-jgraphlet-for-taskpipelines/ JGraphlet: Bibliothèque Java légère (zéro-dépendance) pour construire des pipelines de tâches. Principes clés: Simplicité, basée sur un modèle d'exécution de graphe. Tâches: Chaque tâche a une entrée/sortie, peut être asynchrone (Task) ou synchrone (SyncTask). Pipeline: Un TaskPipeline construit et exécute le graphe, gère les I/O. Modèle Graph-First: Le flux de travail est un Graphe Orienté Acyclique (DAG). Définition des tâches comme des nœuds, des connexions comme des arêtes. Support naturel des motifs fan-out et fan-in. API simple: addTask("id", task), connect("fromId", "toId"). Fan-in: Une tâche recevant plusieurs entrées reçoit une Map (clés = IDs des tâches parentes). Exécution: pipeline.run(input) retourne un CompletableFuture (peut être bloquant via .join() ou asynchrone). Cycle de vie: TaskPipeline est AutoCloseable, garantissant la libération des ressources (try-with-resources). Contexte: PipelineContext pour partager des données/métadonnées thread-safe entre les tâches au sein d'une exécution. Mise en cache: Option de mise en cache pour les tâches afin d'éviter les re-calculs. Au tour de Microsoft de lancer son (Microsoft) Agent Framework, qui semble être une fusion / réécriture de AutoGen et de Semnatic Kernel https://x.com/pyautogen/status/1974148055701028930 Plus de détails dans le blog post : https://devblogs.microsoft.com/foundry/introducing-microsoft-agent-framework-the-open-source-engine-for-agentic-ai-apps/ SDK & runtime open-source pour systèmes multi-agents sophistiqués. Unifie Semantic Kernel et AutoGen. Piliers : Standards ouverts (MCP, A2A, OpenAPI) et interopérabilité. Passerelle recherche-production (patterns AutoGen pour l'entreprise). Extensible, modulaire, open-source, connecteurs intégrés. Prêt pour la production (observabilité, sécurité, durabilité, "human in the loop"). Relation SK/AutoGen : S'appuie sur eux, ne les remplace pas, simplifie la migration. Intégrations futures : Alignement avec Microsoft 365 Agents SDK et Azure AI Foundry Agent Service. Sortie de Jackson 3.0 (bientôt les Jackson Five !!!) https://cowtowncoder.medium.com/jackson-3-0-0-ga-released-1f669cda529a Jackson 3.0.0 a été publié le 3 octobre 2025. Objectif : base propre pour le développement à long terme, suppression de la dette technique, architecture simplifiée, amélioration de l'ergonomie. Principaux changements : Baseline Java 17 requise (vs Java 8 pour 2.x). Group ID Maven et package Java renommés en tools.jackson pour la coexistence avec Jackson 2.x. (Exception: jackson-annotations ne change pas). Suppression de toutes les fonctionnalités @Deprecated de Jackson 2.x et renommage de plusieurs entités/méthodes clés. Modification des paramètres de configuration par défaut (ex: FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES désactivé). ObjectMapper et TokenStreamFactory sont désormais immutables, la configuration se fait via des builders. Passage à des exceptions de base non vérifiées (JacksonException) pour plus de commodité. Intégration des "modules Java 8" (pour les noms de paramètres, Optional, java.time) directement dans l'ObjectMapper par défaut. Amélioration du modèle d'arbre JsonNode (plus de configurabilité, meilleure gestion des erreurs). Testcontainers Java 2.0 est sorti https://github.com/testcontainers/testcontainers-java/releases/tag/2.0.0 Removed JUnit 4 support -> ups Grails 7.0 est sortie, avec son arrivée à la fondation Apache https://grails.apache.org/blog/2025-10-18-introducing-grails-7.html Sortie d'Apache Grails 7.0.0 annoncée le 18 octobre 2025. Grails est devenu un projet de premier niveau (TLP) de l'Apache Software Foundation (ASF), graduant d'incubation. Mise à jour des dépendances vers Groovy 4.0.28, Spring Boot 3.5.6, Jakarta EE. Tout pour bien démarrer et développer des agents IA avec ADK pour Java https://glaforge.dev/talks/2025/10/22/building-ai-agents-with-adk-for-java/ Guillaume a partagé plein de resources sur le développement d'agents IA avec ADK pour Java Un article avec tous les pointeurs Un slide deck et l'enregistrement vidéo de la présentation faite lors de Devoxx Belgique Un codelab avec des instructions pour démarrer et créer ses premiers agents Plein d'autres samples pour s'inspirer et voir les possibilités offertes par le framework Et aussi un template de projet sur GitHub, avec un build Maven et un premier agent d'exemple Cloud Internet cassé, du moins la partie hébergée par AWS #hugops https://www.theregister.com/2025/10/20/aws_outage_amazon_brain_drain_corey_quinn/ Panne majeure d'AWS (région US-EAST-1) : problème DNS affectant DynamoDB, service fondamental, causant des défaillances en cascade de nombreux services internet. Réponse lente : 75 minutes pour identifier la cause profonde; la page de statut affichait initialement "tout va bien". Cause sous-jacente principale : "fuite des cerveaux" (départ d'ingénieurs AWS seniors). Perte de connaissances institutionnelles : des décennies d'expertise critique sur les systèmes AWS et les modes de défaillance historiques parties avec ces départs. Prédictions confirmées : un ancien d'AWS avait anticipé une augmentation des pannes majeures en 2024. Preuves de la perte de talents : Plus de 27 000 licenciements chez Amazon (2022-2025). Taux élevé de "départs regrettés" (69-81%). Mécontentement lié à la politique de "Return to Office" et au manque de reconn

    1h 13m

  8. 15/09/2025

    Nano banana l'AI de Julia

    Katia, Emmanuel et Guillaume discutent Java, Kotlin, Quarkus, Hibernate, Spring Boot 4, intelligence artificielle (modèles Nano Banana, VO3, frameworks agentiques, embedding). On discute les vulnerabilités OWASP pour les LLMs, les personalités de codage des différents modèles, Podman vs Docker, comment moderniser des projets legacy. Mais surtout on a passé du temps sur les présentations de Luc Julia et les différents contre points qui ont fait le buzz sur les réseaux. Enregistré le 12 septembre 2025 Téléchargement de l'épisode LesCastCodeurs-Episode-330.mp3 ou en vidéo sur YouTube. News Langages Dans cette vidéo, José détaille les nouveautés de Java entre Java 21 et 25 https://inside.java/2025/08/31/roadto25-java-language/ Aperçu des nouveautés du JDK 25 : Introduction des nouvelles fonctionnalités du langage Java et des changements à venir [00:02]. Programmation orientée données et Pattern Matching [00:43] : Évolution du "pattern matching" pour la déconstruction des "records" [01:22]. Utilisation des "sealed types" dans les expressions switch pour améliorer la lisibilité et la robustesse du code [01:47]. Introduction des "unnamed patterns" (_) pour indiquer qu'une variable n'est pas utilisée [04:47]. Support des types primitifs dans instanceof et switch (en preview) [14:02]. Conception d'applications Java [00:52] : Simplification de la méthode main [21:31]. Exécution directe des fichiers .java sans compilation explicite [22:46]. Amélioration des mécanismes d'importation [23:41]. Utilisation de la syntaxe Markdown dans la Javadoc [27:46]. Immuabilité et valeurs nulles [01:08] : Problème d'observation de champs final à null pendant la construction d'un objet [28:44]. JEP 513 pour contrôler l'appel à super() et restreindre l'usage de this dans les constructeurs [33:29]. JDK 25 sort le 16 septembre https://openjdk.org/projects/jdk/25/ Scoped Values (JEP 505) - alternative plus efficace aux ThreadLocal pour partager des données immutables entre threads Structured Concurrency (JEP 506) - traiter des groupes de tâches concurrentes comme une seule unité de travail, simplifiant la gestion des threads Compact Object Headers (JEP 519) - Fonctionnalité finale qui réduit de 50% la taille des en-têtes d'objets (de 128 à 64 bits), économisant jusqu'à 22% de mémoire heap Flexible Constructor Bodies (JEP 513) - Relaxation des restrictions sur les constructeurs, permettant du code avant l'appel super() ou this() Module Import Declarations (JEP 511) - Import simplifié permettant d'importer tous les éléments publics d'un module en une seule déclaration Compact Source Files (JEP 512) - Simplification des programmes Java basiques avec des méthodes main d'instance sans classe wrapper obligatoire Primitive Types in Patterns (JEP 455) - Troisième preview étendant le pattern matching et instanceof aux types primitifs dans switch et instanceof Generational Shenandoah (JEP 521) - Le garbage collector Shenandoah passe en mode générationnel pour de meilleures performances JFR Method Timing & Tracing (JEP 520) - Nouvel outillage de profilage pour mesurer le temps d'exécution et tracer les appels de méthodes Key Derivation API (JEP 510) - API finale pour les fonctions de dérivation de clés cryptographiques, remplaçant les implémentations tierces Améliorations du traitement des annotations dans Kotlin 2.2 https://blog.jetbrains.com/idea/2025/09/improved-annotation-handling-in-kotlin-2-2-less-boilerplate-fewer-surprises/ Avant Kotlin 2.2, les annotations sur les paramètres de constructeur n'étaient appliquées qu'au paramètre, pas à la propriété ou au champ Cela causait des bugs subtils avec Spring et JPA où la validation ne fonctionnait qu'à la création d'objet, pas lors des mises à jour La solution précédente nécessitait d'utiliser explicitement @field: pour chaque annotation, créant du code verbeux Kotlin 2.2 introduit un nouveau comportement par défaut qui applique les annotations aux paramètres ET aux propriétés/champs automatiquement Le code devient plus propre sans avoir besoin de syntaxe @field: répétitive Pour l'activer, ajouter -Xannotation-default-target=param-property dans les options du compilateur Gradle IntelliJ IDEA propose un quick-fix pour activer ce comportement à l'échelle du projet Cette amélioration rend l'intégration Kotlin plus fluide avec les frameworks majeurs comme Spring et JPA Le comportement peut être configuré pour garder l'ancien mode ou activer un mode transitoire avec avertissements Cette mise à jour fait partie d'une initiative plus large pour améliorer l'expérience Kotlin + Spring Librairies Sortie de Quarkus 3.26 avec mises à jour d'Hibernate et autres fonctionnalités - https://quarkus.io/blog/quarkus-3-26-released/ mettez à jour vers la 3.26.x car il y a eu une regression vert.x Jalon important vers la version LTS 3.27 prévue fin septembre, basée sur cette version Mise à jour vers Hibernate ORM 7.1, Hibernate Search 8.1 et Hibernate Reactive 3.1 Support des unités de persistance nommées et sources de données dans Hibernate Reactive Démarrage hors ligne et configuration de dialecte pour Hibernate ORM même si la base n'est pas accessible Refonte de la console HQL dans Dev UI avec fonctionnalité Hibernate Assistant intégrée Exposition des capacités Dev UI comme fonctions MCP pour pilotage via outils IA Rafraîchissement automatique des tokens OIDC en cas de réponse 401 des clients REST Extension JFR pour capturer les données runtime (nom app, version, extensions actives) Bump de Gradle vers la version 9.0 par défaut, suppression du support des classes config legacy Guide de démarrage avec Quarkus et A2A Java SDK 0.3.0 (pour faire discuter des agents IA avec la dernière version du protocole A2A) https://quarkus.io/blog/quarkus-a2a-java-0-3-0-alpha-release/ Sortie de l'A2A Java SDK 0.3.0.Alpha1, aligné avec la spécification A2A v0.3.0. Protocole A2A : standard ouvert (Linux Foundation), permet la communication inter-agents IA polyglottes. Version 0.3.0 plus stable, introduit le support gRPC. Mises à jour générales : changements significatifs, expérience utilisateur améliorée (côté client et serveur). Agents serveur A2A : Support gRPC ajouté (en plus de JSON-RPC). HTTP+JSON/REST à venir. Implémentations basées sur Quarkus (alternatives Jakarta existent). Dépendances spécifiques pour chaque transport (ex: a2a-java-sdk-reference-jsonrpc, a2a-java-sdk-reference-grpc). AgentCard : décrit les capacités de l'agent. Doit spécifier le point d'accès primaire et tous les transports supportés (additionalInterfaces). Clients A2A : Dépendance principale : a2a-java-sdk-client. Support gRPC ajouté (en plus de JSON-RPC). HTTP+JSON/REST à venir. Dépendance spécifique pour gRPC : a2a-java-sdk-client-transport-grpc. Création de client : via ClientBuilder. Sélectionne automatiquement le transport selon l'AgentCard et la configuration client. Permet de spécifier les transports supportés par le client (withTransport). Comment générer et éditer des images en Java avec Nano Banana, le "photoshop killer" de Google https://glaforge.dev/posts/2025/09/09/calling-nano-banana-from-java/ Objectif : Intégrer le modèle Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image preview) dans des applications Java. SDK utilisé : GenAI Java SDK de Google. Compatibilité : Supporté par ADK for Java ; pas encore par LangChain4j (limitation de multimodalité de sortie). Capacités de Nano Banana : Créer de nouvelles images. Modifier des images existantes. Assembler plusieurs images. Mise en œuvre Java : Quelle dépendance utiliser Comment s'authentifier Comment configurer le modèle Nature du modèle : Nano Banana est un modèle de chat qui peut retourner du texte et une image (pas simplement juste un modèle générateur d'image) Exemples d'utilisation : Création : Via un simple prompt textuel. Modification : En passant l'image existante (tableau de bytes) et les instructions de modification (prompt). Assemblage : En passant plusieurs images (en bytes) et les instructions d'intégration (prompt). Message clé : Toutes ces fonctionnalités sont accessibles en Java, sans nécessiter Python. Générer des vidéos IA avec le modèle Veo 3, mais en Java ! https://glaforge.dev/posts/2025/09/10/generating-videos-in-java-with-veo3/ Génération de vidéos en Java avec Veo 3 (via le GenAI Java SDK de Google). Veo 3: Annoncé comme GA, prix réduits, support du format 9:16, résolution jusqu'à 1080p. Création de vidéos : À partir d'une invite textuelle (prompt). À partir d'une image existante. Deux versions différentes du modèle : veo-3.0-generate-001 (qualité supérieure, plus coûteux, plus lent). veo-3.0-fast-generate-001 (qualité inférieure, moins coûteux, mais plus rapide). Rod Johnson sur ecrire des aplication agentic en Java plus facilement qu'en python avec Embabel https://medium.com/@springrod/you-can-build-better-ai-agents-in-java-than-python-868eaf008493 Rod the papa de Spring réécrit un exemple CrewAI (Python) qui génère un livre en utilisant Embabel (Java) pour démontrer la supériorité de Java L'application utilise plusieurs agents AI spécialisés : un chercheur, un planificateur de livre et des rédacteurs de chapitres Le processus suit trois étapes : recherche du sujet, création du plan, rédaction parallèle des chapitres puis assemblage CrewAI souffre de plusieurs problèmes : configuration lourde, manque de type safety, utilisation de clés magiques dans les prompts La version Embabel nécessite moins de code Java que l'original Python et moins de fichiers de configuration YAML Embabel apporte la type safety complète, éliminant les erreurs de frappe dans les prompts et améliorant l'outillage IDE La gestion de la concurrence est mieux contrôlée en Java pour éviter les limites de débit des APIs LLM L'intégration avec Sprin

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Information

  • Creator
    Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Aud
  • Years Active
    2009 - 2026
  • Episodes
    337
  • Rating
    Clean
  • Copyright
    © Emmanuel Bernard, Guillaume Laforge, Vincent Massol, Antonio Goncalves, Arnaud Heritier, Audrey Neveu
  • Show Website
    Les Cast Codeurs Podcast

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