Vidéo générée par IA
Vibe Coding, optimisation du code
et Quality Gates.
L’IA écrit désormais une grande partie du code — plus vite que les équipes ne peuvent le vérifier. Cette série d’articles traite de la suite : comment mesurer, vérifier et sécuriser du code généré par l’IA, quelles métriques tiennent vraiment, et à quel moment un gate vaut plus qu’une revue.
Couverture de tests du code IA : pourquoi le pourcentage trompe
L'IA écrit vite des tests – et déduit ses attentes du code qu'elle doit vérifier. Comment éviter ce piège.
Quality gates dans le pipeline CI/CD : une construction en quatre étapes
Un pipeline qui se contente de construire et de livrer est un tapis roulant. Comment en faire une chaîne de contrôle qui reste rapide et sait pourtant s’arrêter.
Qu'est-ce qu'un Quality Gate ? Définition, critères et erreurs fréquentes
Un Quality Gate est une barrière aux critères fixes qu'une modification doit franchir. Comment le concevoir pour qu'il aide au lieu d'agacer.
Clean Code à l'ère de l'IA : quels principes demeurent et lesquels se déplacent
Quand une machine écrit le code, la lisibilité ne devient pas moins importante, mais plus importante. Quelles anciennes règles comptent désormais.
Moderniser le code legacy avec l'IA : ce qui fonctionne et ce qui tourne mal
L'IA peut expliquer, documenter et tester du vieux code — c'est le gain sous-estimé. Les pièges se situent dans la réécriture.
Refactoring du code généré par IA : une méthode qui ne casse rien
Le refactoring a presque disparu des dépôts – de 21 à 3,8 pour cent. Comment restructurer du code généré sans en reprendre les défauts.
Repérer et corriger les code smells : les dix les plus fréquents dans le code généré par IA
Un code smell n’est pas une erreur, mais un indice. Quels motifs le code généré produit de façon particulièrement fiable, et comment les résoudre.
Analyse statique de code : ce qu'elle trouve, ce qu'elle manque, quels outils choisir
L'analyse statique examine le code sans l'exécuter — le frein à erreurs le moins coûteux qui soit. Où se situe sa limite et comment l'introduire dans un projet existant.
Code review du code IA : six schémas que la revue classique manque
La revue classique cherche les étourderies. Le code d'IA en a d'autres : il a l'air correct. Un déroulé de revue conçu pour cette catégorie d'erreurs.
Mesurer la qualité du code : quelles métriques sont fiables et lesquelles ne font que rassurer
La couverture de tests seule ne dit presque rien. Quels indicateurs permettent un vrai constat sur la maintenabilité, et comment ISO 25010 aide à les situer.
Dette technique et code IA : ce que montrent les données
Blocs copiés en hausse de 81 %, vrai nettoyage quasi disparu : comment l'assistance par IA déplace la charge de maintenance, et ce qui aide.
Du prototype à la production : ce dont une ébauche de vibe coding a encore besoin
Le prototype tourne, tout le monde est enthousiaste, et soudain il doit passer en ligne. Les douze points qui séparent « ça marche chez moi » de « ça supporte de vrais utilisateurs ».
Toutes les images de cet aperçu sont des images d'illustration générées par IA.Transparence IA
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