Après 6 mois d'outils IA dans les code reviews : ce qu'ils trouvent bien, ce qu'ils ratent systématiquement, et comment les intégrer sans dégrader la culture de review.

L'IA peut automatiser 60% de la documentation technique — mais pas les 60% auxquels on pense en premier. Les cas d'usage validés et ceux à éviter.

Le code généré par l'IA passe les tests syntaxiques et rate les tests de logique métier. Une checklist pour valider du code IA avant de le merger.

Les LLMs génèrent du code fonctionnel et vulnérable avec la même fluidité. Les vecteurs d'attaque spécifiques au code IA-assisté et les garde-fous à mettre en place.

L'adoption d'un outil IA sans évaluation structurée crée de la fragmentation et des coûts cachés. Le framework d'évaluation en 6 critères qui prend 2 semaines.

La plupart des développeurs utilisent Copilot pour 20% de ses capacités. Les 10 usages qui font vraiment la différence au quotidien, avec exemples concrets.

L'IA ne va pas remplacer les développeurs. Elle va remplacer les développeurs qui n'utilisent pas l'IA. Ce que les études disent vraiment et ce que ça implique pour les CTOs.