Assistants de codage agentifs : progrès impressionnants, défis persistants

L'IA générative, et en particulier les grands modèles linguistiques (LLM), révolutionnent le développement de logiciels. Ce mémo détaille l'expérience de l'auteur utilisant des assistants de codage IA pendant plusieurs mois, révélant des gains d'efficacité importants ainsi que des défis persistants. L'IA diagnostique souvent incorrectement les problèmes, utilise des solutions de force brute, manque de réutilisabilité du code et génère du code redondant, affectant le flux de travail de l'équipe et la maintenabilité à long terme. L'auteur catégorise ces problèmes en trois rayons d'impact : temps de validation, flux de l'équipe et maintenabilité à long terme, et propose des stratégies d'atténuation, telles qu'une revue minutieuse du code, une réflexion régulière et la mise en place de mécanismes de surveillance de la qualité du code. Le message principal est que, malgré les progrès rapides de l'IA, l'expérience et les compétences du développeur restent cruciales.