Fiabilité des générateurs de codes : que faut-il savoir ?

Les générateurs de code assistés par l’intelligence artificielle sont de plus en plus populaires parmi les développeurs. Avec des solutions comme GitHub Copilot et ChatGPT qui prétendent accélérer le processus de développement et rendre les développeurs plus productifs, il est légitime de se demander si ces outils sont fiables.

Une récente étude menée par la société d’analyse GitClear a tenté de répondre à cette question en évaluant la qualité et la fiabilité du code généré par ces générateurs. L’étude a analysé environ 153 millions de lignes de code modifiées entre janvier 2020 et décembre 2023 pour évaluer les différences de qualité entre le code généré par des professionnels de l’IA et du développement web.

Les conclusions de l’étude soulignent un certain nombre de préoccupations. D’abord, une prolifération de lignes de code erronées a été observée. Le taux de « baratte », qui mesure le code poussé vers le référentiel puis révoqué, supprimé ou mis à jour dans un délai de deux semaines, a augmenté de 9 % depuis l’émergence de ces outils. De plus, le pourcentage de lignes de code qui ont été dupliquées par copier-coller a également augmenté, passant de 8,3 % en 2020 à 11,6 % en 2024.

L’étude révèle également que les lignes de code générées sont rapidement remplacées. Le pourcentage de lignes de code remplacées en moins de deux semaines a augmenté de près de 10 %, ce qui suggère que le code généré n’est pas durable et est rapidement remplacé.

Ces résultats laissent entrevoir un avenir où le copier-coller et les lignes de code générées par ces outils pourraient représenter jusqu’à 25 % de toutes les opérations de codage. GitClear souligne que cette tendance remet en question la fiabilité et la durabilité du code généré par les générateurs de code assistés par l’intelligence artificielle.

Alors que l’utilisation de ces outils peut effectivement augmenter la productivité, rien ne garantit que les suggestions fournies seront fiables et durables. GitClear met en garde contre la démocratisation de l’usage de ces solutions, en particulier pour les développeurs inexpérimentés qui pourraient être tentés de les utiliser sans évaluer la pertinence des suggestions apportées. Ajouter des lignes de code sans évaluer la pertinence des suggestions peut avoir des conséquences néfastes sur la qualité du code et sa maintenabilité à long terme.

En conclusion, bien que les générateurs de code assistés par l’intelligence artificielle puissent offrir des avantages en termes de productivité, il est impératif de garder à l’esprit que la fiabilité et la durabilité du code généré sont des éléments à ne pas négliger. Les développeurs doivent être conscients des limites de ces outils et ne pas se laisser submerger par des suggestions qui pourraient compromettre la qualité globale du code.

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