Les agents de codage IA génèrent plus de code, mais pas plus de logiciels
Quiconque s'est associé, même indirectement, à la programmation informatique sait que les assistants et agents de codage d'IA modernes peuvent être incroyablement efficaces pour générer d'énormes quantités de code fonctionnel. Mais les codeurs qui utilisent ces outils savent également qu’il ne faut pas se fier à l’exactitude de ce code, ce qui signifie que des efforts substantiels doivent être consacrés à l’examen de tout résultat généré par l’IA.
Une étude récente sur les pratiques de codage réelles dans des centaines d'entreprises révèle que la révision humaine du code constitue un « goulot d'étranglement » important pour l'efficacité globale des outils de codage de l'IA, ce qui donne « peu de preuves que les entreprises augmentent leur production de logiciels ou réduisent l'emploi » en les utilisant. Selon les auteurs de l'étude, toute efficacité accrue au cours de la phase de codage elle-même est « absorbée par les contraintes en aval du processus de production » ; car « le processus de révision du code s'allonge considérablement, les demandes d'extraction sont plus susceptibles de nécessiter des révisions et les réviseurs laissent plus de commentaires ».
Couper une fois, mesurer deux fois
Pour arriver à ces conclusions, les chercheurs de l'Université Harvard, Fiona Chen et James Stratton, ont utilisé les données analytiques agrégées de Jellyfish, qui mesurent les résultats granulaires des équipes d'ingénierie. Ces données englobent 300 millions d'« événements professionnels » individuels (par exemple, les validations et les demandes d'extraction) et les données de logiciels de gestion des problèmes concernant plus de 700 000 employés dans plus de 700 entreprises de développement de logiciels concernées de 2021 à mars 2026.
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