J’ai beaucoup expérimenté avec les outils d’IA axés sur le code dernièrement, et j’ai pensé qu’il pourrait être utile de partager quelques réflexions personnelles sur ce qui fonctionne réellement (et ce qui ne fonctionne pas) en pratique.
Un outil avec lequel j’ai passé du temps est Cline, et je l’ai trouvé plutôt solide. Le mode “plan + demander” est particulièrement intéressant. C’est une bonne façon de se familiariser avec la manière dont les grands modèles de langage (LLM) pensent—ou plutôt, comment ils ne pensent pas. On s’habitue à leurs forces, mais aussi aux erreurs bizarres qu’ils peuvent commettre. En ce sens, c’est autant un outil d’apprentissage qu’un outil de productivité.
Ces jours-ci, cependant, j’utilise principalement Claude (Code) pour mes projets personnels. Avec le plan Pro (et parfois Max), le rapport qualité-prix est difficile à battre pour mon cas d’utilisation. En ce qui concerne la génération de code, Claude 4 Opus est, à mon avis, le LLM le plus efficace disponible actuellement. Sonnet n’est pas loin derrière. J’ai eu moins de succès avec Gemini, DeepSeek ou GPT pour le code—ils ont tendance à produire des résultats qui nécessitent plus de débogage de ma part.
Quant à Amazon Q Developer, il semble prometteur (surtout si vous travaillez beaucoup avec les stacks AWS) mais je n’ai pas encore eu l’occasion de le tester extensivement. C’est sur ma liste TODO car ils ont récemment introduit Claude Sonnet 4 dans l’outil CLI.
🎯 Le point idéal : Portée et hallucinations
J’ai constaté que les LLM sont plus utiles lorsque le problème n’est pas trop large. Donnez-leur une description large et vague de ce dont vous avez besoin, et vous obtiendrez probablement des hallucinations—ou comme je préfère parfois l’appeler, de la “créativité”. Fait intéressant, ce n’est pas toujours une mauvaise chose. Parfois, l’IA génère des fonctionnalités ou des approches auxquelles je n’avais pas pensé, conduisant à des découvertes véritablement utiles.
Cependant, la clé est de garder la portée gérable. Dès que vous essayez de vous attaquer à quelque chose de complexe d’un seul coup, les choses ont tendance à mal tourner. 🚗💥
❌ Prompt large (conduit à des hallucinations) :
"Créer un scraper web Python qui gère n'importe quel site web et stocke les données dans une base de données"
✅ Prompt ciblé (bien meilleurs résultats) :
"Écrire une fonction Python utilisant requests et BeautifulSoup pour extraire tous les tags h2 d'une seule page web et les retourner sous forme de liste"
La différence est énorme. Le prompt large vous donnera une solution sur-conçue avec des fonctionnalités dont vous n’avez pas besoin, des problèmes de sécurité potentiels et du code qui ne fonctionnera probablement pas du premier coup. Le ciblé vous donne exactement ce que vous avez demandé.
💻 Restez sur ce que vous connaissez
J’utilise principalement les LLM avec des langages que je maîtrise déjà : Python et PowerShell. Cette approche a été cruciale pour mon succès avec ces outils. Quand l’IA fait des erreurs (et elle en fera), je peux rapidement les repérer et les corriger à la volée. Essayer d’utiliser les LLM pour des langages que vous ne connaissez pas, c’est chercher les ennuis : vous ne saurez pas quand le code est faux, incomplet ou suit des pratiques obsolètes.
🎨 L’ingénierie de prompt : Réelle mais pas fiable
L’ingénierie de prompt est définitivement une chose réelle, mais à mon avis, elle est loin d’être déterministe. Les LLM ont une tendance frustrante à oublier les instructions en cours de conversation, même lorsque vous avez été très explicite sur les exigences. Vous pourriez créer le prompt parfait qui fonctionne magnifiquement une fois, pour ensuite voir le même modèle ignorer la moitié de vos instructions la prochaine fois que vous l’utilisez.
Cette incohérence signifie que vous devez rester activement impliqué dans le processus plutôt que d’attendre que l’IA suive parfaitement un script. 🤷♂️
🧩 Décomposer les problèmes complexes
Un enseignement : ces outils sont encore loin de pouvoir résoudre de manière autonome des problèmes complexes. La meilleure approche que j’ai trouvée est de décomposer les choses en petites tâches simples. La taille de la fenêtre de contexte du modèle que vous utilisez joue un rôle majeur lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes plus complexes, alors ne la sous-estimez pas.
Voici mon flux de travail général :
- Identifier le problème principal et le décomposer en composants logiques
- Commencer par la pièce la plus simple qui apporte une valeur immédiate
- Tester et valider chaque composant avant de passer au suivant
- Itérer et affiner en fonction de ce qui fonctionne réellement
- Intégrer les composants uniquement après que chaque pièce soit solide
🎯 L’essentiel
Les outils de codage IA s’améliorent, mais ce n’est pas de la magie. Utilisés judicieusement, ce sont des alliés puissants—mais vous devez toujours être celui qui tient la barre. Pensez à eux comme à des développeurs juniors très compétents qui ont besoin de directives claires, de points de contrôle fréquents et d’une revue de code minutieuse.
La vraie valeur ne vient pas du fait de s’attendre à ce qu’ils résolvent tout, mais d’apprendre comment tirer parti de leurs forces tout en compensant leurs faiblesses. 🚀