Articles, analyses et prises de position sur l'IA, écrits sans filtre par l'équipe Miss Baker. Ce qu'on partage en off avec nos clients — désormais en clair pour tout le monde.
Un faux fichier système de trente kilo-octets, Ghidra piloté par une IA, et trente-deux fonctions qui retrouvent leur nom en une soirée. Récit d'un reverse engineering où l'humain ne lit presque plus l'assembleur.
Trente kilo-octets, pas un seul nom de fonction. Il y a cinq ans, comprendre ce binaire voulait dire des heures de désassembleur et un café froid. Hier soir, ça a pris le temps d'une conversation — pas parce que l'IA a « compris » à ma place, mais parce que la division du travail a changé. Récit, et ce que ça déplace vraiment.
Comment construire un pipeline d'archivage IA-augmenté qui tient debout : nommage, OCR multi-agents, vérification croisée, identifiants permanents.
Cataloguer un fonds iconographique privé selon les standards traditionnels demandait plusieurs années et des dizaines de milliers d'euros. Avec un pipeline bien construit, quelques semaines et quelques centaines d'euros suffisent. Mais le déplacement ne vient pas de l'IA seule — il vient de l'IA à condition qu'elle soit encadrée par une méthode qu'aucun modèle ne produira tout seul.