Des chercheurs du MIT ont étudié les obstacles de l’IA dans le développement logiciel, montrant que générer du code ne suffit pas pour automatiser réellement l’ingénierie logicielle. Les IA actuelles peinent à gérer des projets complexes, de grandes bases de code ou des conventions internes, et peuvent produire du code “halluciné” incorrect mais plausible. Le vrai défi réside dans les tâches de maintenance, de refactoring et d’optimisation à grande échelle, ainsi que dans la communication efficace entre humains et IA. Les auteurs appellent à des collaborations ouvertes, des benchmarks plus réalistes et des outils transparents permettant aux développeurs de guider l’IA. L’objectif final est d’amplifier le travail humain, laissant les ingénieurs se concentrer sur la créativité, l’architecture et la stratégie.
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