Des agents intelligents programmables qui évitent l'important et se concentrent sur le trivial : pourquoi l'IA aime-t-elle toujours prendre des « raccourcis » ? Problème fondamental : traiter les symptômes sans s'attaquer à la cause profonde. Face à des problèmes de code, les modèles d'IA privilégient généralement la solution la plus simple. Étude de cas : Lorsque les utilisateurs signalent que « les tableaux de pages se chargent lentement », l’IA peut suggérer d’ajouter un écran squelette ou d’augmenter la mise en cache côté client. • Résultat apparent : Le problème semble résolu et le chargement des pages est effectivement devenu plus rapide. • Danger potentiel caché : la véritable cause pourrait être une requête SQL inefficace. Risques potentiels : L’accumulation d’une dette technologique peut avoir des conséquences négatives à long terme si les « raccourcis » de l’IA sont adoptés aveuglément. • Complexité accrue : L’introduction de la mise en cache et d’autres mécanismes augmente la complexité du système et peut facilement entraîner des bogues causés par des états incohérents, tels que l’invalidation du cache. • Dette technique : Ces correctifs « de fortune » s’accumulent et rendent le code source de plus en plus difficile à maintenir. • Induire l'avenir en erreur : les futurs agents d'IA, en lisant du code, pourraient croire à tort que ces implémentations inefficaces constituent le « paradigme correct », créant ainsi un cercle vicieux. Pour éviter cette situation, l'auteur propose plusieurs suggestions pratiques : • Forcez la recherche de la cause première : optimisez vos messages. Au lieu de simplement dire « Corrigez-le », donnez une instruction claire : « Recherchez minutieusement la cause première du problème jusqu’à ce que vous soyez certain d’avoir trouvé la source, puis commencez à le corriger. » • Tirer parti de l'expertise du domaine : faire élaborer par des ingénieurs seniors connaissant des domaines de code spécifiques des règles et des lignes directrices pour aider l'IA à éviter les pièges et les cas limites connus. • Accroître les investissements en puissance de calcul : exécuter plusieurs agents spécialisés pour la validation croisée et l’analyse approfondie. Bien que cela entraîne une augmentation des coûts à court terme, cet investissement reste rentable par rapport au traitement de la dette technique accumulée à long terme. L'auteur se montre optimiste quant à l'avenir. À mesure que les capacités des modèles s'amélioreront, l'IA possédera des aptitudes de réflexion approfondie et des connaissances intrinsèques plus développées, lui permettant d'identifier et de prévenir proactivement les solutions à courte vue. Dès lors, l'efficacité de la résolution de problèmes dépendra davantage de la taille du code source et de l'investissement en puissance de calcul. Lire le texte original
