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Une expérience sur les modèles d'IA de codage
Un développeur a intentionnellement cassé sa propre base de code pour tester 25 modèles d'IA de codage sur 100 bugs Python réels. Ces bugs ont été extraits de trois de ses projets de production, incluant des erreurs complexes telles qu'une erreur de décalage dans un helper de pagination, une condition de course dans une file d'attente de tâches asynchrones, un bug de coercition de type silencieux qui n'apparaissait que sur Postgres et pas sur SQLite, une fuite de mémoire dans un worker FastAPI, et une expression régulière défectueuse qui passait tous les tests sauf celui qui comptait.
Un processus rigoureux
L'expérience s'est déroulée sur une période de neuf jours et a coûté plus en crédits API que l'auteur ne souhaite l'admettre. Chaque bug a été soumis individuellement aux modèles d'IA, sans indices, afin de tester leur capacité à identifier et corriger les erreurs sans se reposer sur des impressions ou des promesses marketing.
Objectif : évaluer l'efficacité réelle
L'objectif de cette démarche était de dépasser les évaluations traditionnelles basées sur des benchmarks comme SWE bench Verified, LiveCodeBench, et Terminal Bench. Le développeur a découvert les bugs exacts, les correctifs précis, et les chiffres exacts pour permettre une vérification indépendante de son travail.
Cette étude offre une perspective précieuse pour les développeurs qui cherchent à intégrer des modèles d'IA dans leur processus de développement, en mettant en avant ceux qui se distinguent par leur efficacité réelle.
