Base de connaissances · stack IA de dev

Comprendre une stack IA pour coder, tester et documenter.

Un guide clair pour s’y retrouver dans les outils IA de développement : l’app Codex de ChatGPT comme poste de pilotage, OpenCodex comme passerelle multi-providers, Claude et Kimi comme modèles, et les MCP pour connecter les bons outils. Chaque page explique à quoi sert un outil et comment le mettre en place.

Le parcours

Par où commencer, dans l’ordre

Cinq étapes pour partir de zéro et arriver à une IA qui code, teste et te montre son travail. Chaque étape a sa page.

Ce qui fait quoi

Les briques de la stack

Application

Codex (ChatGPT)

L’application Codex de ChatGPT (OpenAI) : l’environnement depuis lequel tu pilotes tes IA. Elle réunit tes projets, un navigateur intégré, l’exécution de commandes et la modification des fichiers au même endroit, pour lancer et suivre le travail sans changer d’outil. C’est le poste de pilotage de la stack.

Codex (ChatGPT)
Passerelle

OpenCodex

OpenCodex expose un endpoint local compatible OpenAI pour router d’autres providers dans Codex : Anthropic, OpenAI, et d’autres modèles selon la configuration.

Configuration & prompt
Modèles

Claude

Claude fait tourner le développement de bout en bout : conception, code, refactor, debug et revue. Ses modèles Opus et Fable comptent parmi les meilleurs du marché pour écrire et raisonner sur du code, et portent l’essentiel des projets.

Claude
Sécurité

Kimi

Kimi est un modèle chinois beaucoup moins bridé que les modèles américains sur les sujets sécurité. Là où Claude ou GPT refusent, tu peux lui demander de chercher les failles d’un site : il joue le rôle d’un attaquant sur ta propre cible pour repérer les vulnérabilités, que tu convertis ensuite en correctifs. Son dernier modèle, Kimi K3, joue au niveau de Fable en code tout en coûtant bien moins cher au token, ce qui le rend idéal pour ces campagnes de test.

Kimi

Sécurité

Tests offensifs, mais cadrés proprement

L’idée n’est pas de publier des recettes d’attaque. La bonne formulation publique : utiliser des IA et outils spécialisés pour simuler des scénarios adversariaux uniquement sur des systèmes possédés ou explicitement autorisés, puis convertir les résultats en correctifs, tests de régression et durcissement.