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L'usage des LLM pour générer du code peut créer une dette cognitive invisible.
OpenAI documente sur GitHub les pratiques et recommandations de sécurité entourant son outil de codage assisté par IA, Codex.
Le cofondateur de Poolside détaille sa Model Factory, capable de sortir un modèle du pré-entraînement au lancement en huit semaines.
Analyse des limites des LLM pour la génération de code fiable et les risques d'erreurs silencieuses.
La startup Poolside met à jour son modèle spécialisé dans la génération de code avec Laguna S 2.1.
Une étude méthodologique teste si les petits LLM de code exploitent réellement le contenu des erreurs pour se corriger, via des placebos contrôlés.
Un nouveau langage expérimental veut faciliter la relecture humaine de code généré par des IA, plutôt que d'optimiser pour l'écriture manuelle.
Un prestataire propose un service payant de nettoyage de bases de code polluées par du code IA de mauvaise qualité, baptisé « slopfix ».
Un framework multi-agents transforme une description en langage naturel en formulation mathématique et code prêt à l'emploi pour la recherche opérationnelle.
Une fuite sur X suggère que le prochain modèle GPT-5.6 Sol Ultra d'OpenAI serait déployé dans l'environnement Codex.
ZCode propose un harness dédié au modèle GLM-5.2, facilitant son intégration et son évaluation dans des workflows de développement.
Le moteur de jeu open source Godot bannit le code produit par IA, invoquant des risques de maintenabilité et de compréhension du code soumis.