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        <title>Coder avec un LLM sans coder à sa place — Rémi Forax sur LazyLR</title>
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        <description>Rémi Forax, maître de conférences à l'Université Gustave Eiffel et membre d'OpenJDK, raconte pour le Studio Devoxx France comment il a codé LazyLR, sa lib de parsing de grammaire, avec un LLM, sans renoncer au design. Dans cette conversation, il défend une approche bottom-up : "le LLM doit faire toute l'équipe autour du chirurgien". Pas de vibe coding, du TDD, des blueprints en code, un contexte taillé court pour empêcher le modèle de dériver. Et un retour cash sur ce que les LLM cassent dans l'enseignement. Au programme : • LazyLR : un parser LR qui construit son automate à la volée, sans étape de build • Contextual lexing : quand le parser souffle au lexer ce qu'il a le droit de voir • Pourquoi les vrais parsers de prod sont toujours réécrits à la main • Sa méthode Claude Code : blueprints en code, design notes, dépendances ciblées • OpenJDK interdit les LLM : ce que les faux bug reports d'ASM révèlent Étudiants biberonnés au LLM : la béquille qu'on ne sait plus enlever 💡 "Faut pas qu'il génère un code parfait, faut qu'il sache expliquer à un humain pourquoi il est parfait." Sa ligne de crête entre productivité et compréhension. 00:00 Présentation de Rémi Forax : enseignant-chercheur 01:51 Equilibre enseignant et OpenJDK 03:46 La boucle de retour étudiant - OpenJDK 06:12 L'évolution des étudiants au fil des générations 14:41 LazyLR - un nouveau parseur LR avec boucle de design immédiate 17:03 LR, LL et Konami code 19:20 Le Lazy de LazyLR 25:38 L'aide du Lexer pour les langages modernes 27:31 Problèmes des langages modernes 29:19 Les vrai parseurs de langages font... 31:06 LLM en testeur d'etudiant moyen 32:15 LazyLR codé avec de l'IA générative 34:02 L'approche chirurgien 37:10 La boite à outil AI de Rémi 39:36 Stratégies d'interaction avec le LLM 47:27 La politique pas d'IA d'openJDK 51:11 Dans 5 ans on code comment ?</description>
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