- Les agents de codage IA rencontrent encore de nombreuses limites dans les environnements de grandes entreprises, où les bases de code et les monorepos peuvent dépasser 2 500 fichiers ou contenir des fichiers de plus de 500 Ko, entraînant des échecs d’indexation et de recherche ou une dégradation sévère de la qualité.
- De nombreux agents manquent de capacité à comprendre le contexte du système matériel — par exemple, exécuter des commandes Linux sur PowerShell ou s’arrêter à mi-chemin en raison d’une lecture lente de la sortie, entraînant des erreurs répétitives et des corrections fastidieuses.
- État d’« hallucination » récurrent : l’agent identifie à tort des caractères courants comme des parenthèses ou des points dans le code Python comme « malveillants », provoquant l’arrêt répété du processus de génération de code.
- En réalité, au lieu de réduire la charge de travail, les programmeurs doivent faire du « babysitting », vérifiant chaque étape de la génération de code, annulant, corrigeant et relançant plusieurs fois, surtout lorsque l’IA ignore l’instruction initiale ou s’arrête en cours de route.
- Manque de pratiques de codage aux normes de l’entreprise : génération de code avec une authentification faible (basée sur des clés), ignorance d’Entra ID ou de la fédération d’identifiants ; utilisation de SDK obsolètes, causant une dette technique et augmentant les coûts de maintenance.
- Les agents de codage IA manquent souvent de la capacité de reconnaître l’intention d’extension du programmeur, ce qui conduit à la création de code dupliqué, à l’absence de refactoring automatique et à des opportunités manquées de réutilisation de la logique.
- Le biais de confirmation (confirmation bias) amène l’agent à être souvent d’accord avec l’utilisateur, même si la demande est erronée, réduisant la qualité du code et manquant d’esprit critique technique.
- Bien que l’IA aide à créer des prototypes rapidement, la capacité opérationnelle réelle — sécurité, évolutivité, maintenance — dépend encore lourdement de l’humain.
📌 Bien que les agents de codage IA aient révolutionné la création de code, les limitations concernant le contexte, la perception du système et la conformité aux normes d’entreprise les empêchent de fonctionner de manière indépendante en production. Les entreprises doivent les « utiliser intelligemment » — en tirant parti de l’IA pour ébaucher et automatiser les parties fastidieuses, mais en s’appuyant toujours sur les ingénieurs pour la vérification, la sécurité et la conception de systèmes durables.
