Programmer depuis l'Himalaya avec un agent d'IA hors ligne
Un ingénieur principal de Thomson Reuters installé depuis un an dans les contreforts de l'Himalaya, où les coupures de réseau et d'électricité font partie du quotidien, a testé jusqu'où son flux de travail avec un agent de programmation pouvait fonctionner entièrement hors ligne. Son dispositif repose sur OpenCode, un agent de codage open source utilisable dans le terminal, qui lit les fichiers d'un projet, propose des modifications et exécute des commandes comme la suite de tests, avec des demandes d'autorisation permettant de valider chaque action. Le modèle tourne localement via Ollama, qui l'exécute sur le même ordinateur portable, ici un Mac. Le modèle retenu est Qwen3.5 9B, un modèle à poids ouverts dont le téléchargement pèse entre 6,6 et 7,6 Go. Tout est téléchargé au préalable, puis la connexion internet est coupée pour la session de travail. Aider, qui prend aussi en charge Ollama, est cité comme alternative pour ceux qui préfèrent un mode d'édition plus guidé.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Latent Space. Lire l'article original →
Ce type de configuration change la donne pour les développeurs qui travaillent dans des conditions de connectivité incertaine : en avion, dans un train, en zone rurale ou lors de pannes. Une fois le modèle, les dépendances du projet et les outils de test présents sur la machine, il devient possible d'expliquer une fonction inconnue, d'enquêter sur un test en échec, de refactoriser un morceau de code ou de terminer une fonctionnalité sans réseau. Les limites restent nettes : installer un nouveau paquet ou faire une recherche sur le web exige toujours une connexion. L'intérêt dépasse le confort, puisque le code et les requêtes ne quittent jamais la machine, ce qui séduit aussi les équipes soucieuses de confidentialité.
Le choix du modèle découle d'un compromis entre capacité et taille. L'auteur voulait un modèle assez léger pour un portable, mais capable d'utiliser les outils d'un agent. Selon la fiche de modèle de Qwen, Qwen3.5 4B obtient 55,8 sur LiveCodeBench v6 (génération de code) et 50,3 sur BFCL-V4 (appel de fonctions, indispensable pour qu'un agent choisisse un outil et lui donne les bons arguments). Qwen3.5 9B monte à 65,6 et 66,1, tandis que gpt-oss-20b affiche 74,6 sur LiveCodeBench sans score publié pour BFCL-V4. Le 4B, plus compact, pèse de 3,3 à 4,0 Go. Ces chiffres sont ceux de l'éditeur et non des mesures faites sur l'ordinateur de l'auteur, et ils ne reflètent ni la vitesse du portable ni le comportement du flux complet avec OpenCode. Ce sont les modifications de fichiers et les tests réalisés hors ligne qui serviront de véritable vérification dans la suite de l'expérience.
Pas d'impact direct sur la France/UE