Le code généré par IA est plausible avant d'être correct. Cette subtile différence crée un nouveau type de risque : des bugs qui passent la code review parce que le code semble raisonnable.
Il existe une différence fondamentale entre un code qui semble correct et un code qui est correct. Les LLMs excellent à produire du code qui semble raisonnable — syntaxiquement parfait, stylisitquement cohérent, qui compile et passe les tests basiques. Mais ils peuvent introduire des erreurs subtiles dans la logique métier, les cas limites, la gestion des erreurs ou la sécurité. Ces bugs passent souvent la code review parce que le reviewer fait confiance à la génération automatique.
Les catégories de bugs les plus courantes dans le code IA : off-by-one errors sur les indexes et boucles, gestion incorrecte des null/undefined, conditions de course dans le code asynchrone, injections SQL via concaténation plutôt que paramétrage, algorithmes incorrects pour des cas limites spécifiques. Un LLM génère souvent le cas nominal parfaitement et échoue sur les cas d'erreur.
La fausse confiance est le risque psychologique le plus dangereux. Des études montrent que les développeurs reviewent le code généré par IA avec moins de rigueur que le code humain — il y a une tendance à faire confiance à la machine. Contre-intuitif mais réel. La parade : traitez le code généré par IA exactement comme du code externe non fiable. Appliquez-y les mêmes standards de review que pour du code venant d'un développeur junior que vous ne connaissez pas. Les tests automatisés, la review systématique des cas d'erreur, et les outils d'analyse statique sont vos meilleurs alliés.
- Traitez le code IA comme du code non fiable d'un auteur inconnu
- Reviewez particulièrement les cas limites et la gestion des erreurs
- Imposez une couverture de tests élevée sur le code généré
- Les outils d'analyse statique détectent des classes d'erreurs que l'IA répète
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