Ce qu'une bonne réponse contient
Chaque modification est lue et testée avant livraison, quel que soit son auteur, et les contrôles automatisés du projet doivent passer.
Demandez qui relit le code, ce que peuvent faire les agents, où va votre code, quel gain est promis et si chaque livraison s'explique. J'y réponds moi-même, après 10 ans de développement web, dont les 3 derniers avec des outils d'IA.
Publié le 13 octobre 2026 · Jean-Baptiste Thery · EURL jCode
Le code généré échoue encore souvent aux tests de sécurité. Dans le rapport de Veracode de juillet 2026, les échantillons générés par IA n'en réussissent que 56 %, un taux quasi inchangé en un an.
Chaque modification est lue et testée avant livraison, quel que soit son auteur, et les contrôles automatisés du projet doivent passer.
Moi, pour chaque modification. Quand le projet dispose d'une intégration continue, ses contrôles doivent aussi passer, et je n'en affaiblis jamais un pour faire passer une modification.
Veracode, 2026 GenAI Code Security Report, 28 juillet 2026 : veracode.com/news/llms-are-getting-smarter-but-not-safer-veracode-2026-genai-code-security-report-finds-ai-generated-code-security-has-stalled-at-56%25-pass-rate
Avec un agent, une erreur de code devient une action. En juillet 2025, l'agent de Replit a effacé une base de production pendant un gel du code annoncé.
Rien de difficile à annuler sans accord, et aucun accès aux identifiants de production.
Sans mon accord explicite, mes agents ne font ni commit, ni push, ni merge, ni déploiement, ni suppression, et ils ne se connectent jamais à vos services.
Heise, juillet 2025 : heise.de/-10499597
OWASP, Top 10 des applications agentiques, 9 décembre 2025 : genai.owasp.org/resource/owasp-top-10-for-agentic-applications-for-2026
Certaines offres d'IA s'entraînent sur ce qu'on leur envoie. Depuis le 24 avril 2026, GitHub utilise les données d'interaction de Copilot Free, Pro et Pro+ pour l'entraînement, sauf refus explicite de l'utilisateur.
Le nom de chaque service qui voit votre code, et si ses conditions autorisent l'entraînement sur ce code.
Seulement si les règles de votre entreprise le permettent : vers des agents comme Claude Code et Codex, via des comptes professionnels ou API qui ne s'entraînent pas sur votre code. Ragmir indexe et recherche en local, mais tout passage envoyé à un service d'IA relève de ses conditions.
GitHub, journal des modifications du 25 mars 2026 : github.blog/changelog/2026-03-25-updates-to-our-privacy-statement-and-terms-of-service-how-we-use-your-data
Méfiez-vous d'un oui. Dans un essai randomisé publié par METR en juillet 2025, des développeurs expérimentés ont mis 19 % de temps en plus avec les outils d'IA du début 2025, tout en pensant avoir gagné 20 %.
Aucun pourcentage promis. Le travail lui-même est chiffré et vérifié, quels que soient les outils.
Non, et je n'en vends pas. Je chiffre le travail au forfait ou en régie.
METR, 10 juillet 2025 : metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study
Tout déléguer érode la compréhension. Dans un essai randomisé publié par Anthropic en janvier 2026, des développeurs qui apprenaient une bibliothèque avec l'IA ont obtenu 50 % à un test de compréhension, contre 67 % sans IA.
Oui, sans l'outil : le développeur a lu chaque modification et sait défendre ses choix de conception.
Oui. Je ne livre que ce que j'ai lu, testé et que je sais expliquer. L'architecture, la sécurité et la validation de chaque modification restent de mon ressort.
Anthropic, 29 janvier 2026 : anthropic.com/research/AI-assistance-coding-skills
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