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FaireNiveau 3, Construire15 minutes

Programmation avec un assistant de code

Un assistant de code écrit vite ; il ne rend pas pour autant le travail plus rapide à coup sûr, et il fait plus de dégâts là où les tests manquent. Les mesures des essais contrôlés, la façon de travailler qui garde la main sur ce qu'il livre, et les réglages de Claude Code, Codex, Cursor et GitHub Copilot.

Écrit le 9 octobre 2026 · Vérifié le 9 octobre 2026

Vous saurez

  • Savoir ce que mesurent vraiment les études sur la vitesse
  • Préparer un dépôt pour un assistant : tests, versions, fichier de contexte
  • Découper, faire proposer un plan, relire chaque changement
  • Régler les permissions pour qu'aucun code ne parte sans vous

Dans le parcours

Construction

Pour finir le parcours

Sur cette page
  1. Rappel
  2. L'essentiel
  3. Prérequis
  4. Étapes
  5. Contrôle du résultat
  6. Problèmes fréquents
  7. Retour en arrière
  8. Variantes par outil
  9. Vérification
  10. Lectures suivantes
Rappel de la page précédente

Répondez de tête, puis ouvrez. Tenir le contexte d'un projet dans la durée

1Pourquoi ne pas garder un projet dans une seule conversation, aussi longue soit-elle ?

Parce que la qualité baisse quand la conversation s'allonge, et que les décisions s'y éparpillent ; un document court, relu à chaque séance, garde l'essentiel.

2Pourquoi ne jamais réécrire une ligne du journal des décisions ?

Pour garder la trace de ce qui a été décidé et pourquoi : une décision qui change s'ajoute, et dit laquelle elle annule.

L'essentiel
  1. Le gain de vitesse n'est pas acquis : en 2025, seize développeurs expérimentés ont mis 19 % de temps en plus avec l'IA sur leurs propres projets, alors qu'ils se croyaient 20 % plus rapides. METR mesure fin 2025 un gain, avec un intervalle qui comprend encore zéro.
  2. L'IA amplifie ce qui existe : DORA 2025 la relie à plus de livraisons, mais aussi à moins de stabilité là où les tests automatiques, le suivi des versions et les retours rapides manquent.
  3. Garder la main tient en quatre gestes : de petites tâches vérifiables, un plan relu avant l'écriture, chaque changement relu et testé, rien qui parte sans vous.
  4. L'ANSSI demande de proscrire l'exécution et l'enregistrement automatiques du code produit par l'IA, et de ne pas lui confier les modules critiques : chiffrement, droits d'accès, données sensibles.
  5. Un fichier de contexte à la racine du dépôt, AGENTS.md ou CLAUDE.md, donne à l'assistant les commandes, les règles et les conventions ; AGENTS.md est lu par la plupart des outils.
1

Prérequis

  • Un dépôt suivi en versions, avec git : chaque changement de l'assistant doit pouvoir s'annuler.
  • Des tests qui tournent d'une commande ; sans eux, on ne sait pas ce que l'assistant a cassé.
  • Un poste prêt : le poste de développement.
  • Le document de référence du projet, ou son équivalent dans le dépôt : tenir le contexte d'un projet.
  • Une personne qui sait lire le code produit ; à défaut, des tâches assez petites pour que le test suffise à juger.
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Étapes

Avec un assistant, la tâche prend-elle moins de temps ?

Variation du temps passé sur la tâche, avec l'IA contre sans ; à gauche de zéro, plus rapide.

  1. GitHub, 202295 développeurs, une tâche simple en JavaScript−56 %
  2. Google, 202496 ingénieurs, une tâche d'entreprise−21 %
  3. METR, début 202516 développeurs expérimentés, leurs propres projets+19 %
  4. METR, fin 2025développeurs revenus de la première étude−18 %
  5. METR, fin 2025nouveaux développeurs−4 %
  6. METR, début 2025, ressentice que les mêmes seize développeurs ont estimé après coup−20 %

mesuré, avec son intervalle de confiance quand l'étude le donneressenti par les développeurs

Cinq essais contrôlés, des tâches et des développeurs différents : on ne les additionne pas. GitHub et Google mesurent des tâches définies pour l'étude ; METR, des tâches réelles sur de grands projets que les développeurs connaissaient bien. METR prévient que son étude ne montre pas que l'IA ralentit la plupart des développeurs, et que fin 2025 une partie d'entre eux ont refusé des tâches sans IA, ce qui sous-estime le gain.
  • 90 %des professionnels interrogés se servent de l'IA au travail
  • plus de 80 %estiment qu'elle les rend plus productifs
  • 30 %font peu ou pas confiance au code qu'elle produit
DORA 2025, près de 5 000 professionnels de la technologie. L'IA y amplifie les forces et les faiblesses d'une équipe : plus de livraisons, mais moins de stabilité sans tests automatiques, sans suivi des versions et sans retours rapides.

Ce que ces mesures disent pour la méthode : le gain dépend de la tâche, du projet et de la façon de travailler ; il se perd là où rien ne vérifie le code. D'où les étapes.

  1. Écrire le fichier de contexte du dépôt

    Ce qu'on fait : à la racine, AGENTS.md ou CLAUDE.md : les commandes pour installer, lancer et tester, les conventions, ce qu'il ne faut pas toucher. Claude Code peut en générer un premier jet avec /init, qui reprend les règles de Cursor et de Copilot déjà présentes.

  2. Découper en petites tâches vérifiables

    Ce qu'on fait : une tâche, un changement, un test qui dit si c'est fait. « Ajouter l'export des factures en CSV, avec un test sur trois factures » plutôt que « refaire la facturation ».

  3. Écrire d'abord le test, ou le critère

    Ce qu'on fait : ce que le code doit faire, sur un exemple ; l'assistant écrit ensuite le code qui le fait passer, et ne touche pas au test.

  4. Faire proposer un plan, et le relire

    Ce qu'on fait : avant toute écriture : les fichiers touchés, l'approche, les risques. Claude Code a un mode plan, pour explorer le code avant de le modifier.

  5. Travailler sur une branche

    Ce qu'on fait : jamais sur la branche principale ; un changement par branche, qu'on peut jeter.

  6. Relire chaque changement, et faire tourner les tests

    Ce qu'on fait : le diff ligne à ligne ; les bibliothèques ajoutées vérifiées, qu'elles existent et soient sûres ; les tests, tous. L'ANSSI demande de vérifier les bibliothèques citées par le code généré, et un contrôle humain régulier.

  7. Enregistrer soi-même

    Ce qu'on fait : pas d'enregistrement ni de déploiement automatiques : la personne qui relit valide le commit. C'est la recommandation R30 de l'ANSSI.

  8. Mesurer, plutôt que se fier à l'impression

    Ce qu'on fait : le temps réel d'une tâche, avec et sans ; les défauts trouvés après livraison. Les développeurs de METR se croyaient plus rapides alors qu'ils l'étaient moins.

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Contrôle du résultat

Réalisation · Meridal, 2026

Le système qui fait tourner Meridal

Une file de validation où chaque geste proposé attend une personne, un journal où rien ne se réécrit, et des tests qui tournent sans réseau : ce qui permet de changer le code souvent sans casser la facturation ni le suivi de trésorerie.

Fonctions de test, dans 84 fichiers, au 29 septembre 2026 :1 301testsSource : inventaire des réalisations de Meridal. Limite : c'est l'outil de Meridal, pas celui d'un client.

Lire la réalisation

4

Problèmes fréquents

Les tests passent, le code fait autre chose

CauseDes tests trop faibles, ou réécrits par l'assistant pour passer.

À faireÉcrire les tests soi-même, avant ; interdire à l'assistant de les modifier, dans le fichier de contexte et dans la demande.

L'assistant modifie des fichiers qu'on ne lui a pas demandés

CauseUne tâche trop large, ou des permissions trop ouvertes.

À faireDécouper ; demander un plan ; relire le diff entier, pas seulement le fichier visé.

Une bibliothèque inconnue apparaît

CauseL'assistant cite un paquet qu'il croit exister, ou une version ancienne.

À faireVérifier chaque dépendance ajoutée avant de l'installer ; c'est une demande de l'ANSSI.

L'assistant tourne en rond

CauseLa tâche est mal définie ; le contexte s'est allongé et brouillé.

À faireArrêter, résumer, repartir d'une conversation neuve avec une tâche plus petite (le contexte d'un projet).

Une clé ou un mot de passe se retrouve dans le code

CauseUn secret collé dans la demande, ou un fichier .env lu et recopié.

À faireNe jamais donner un secret à l'assistant ; les secrets hors du dépôt (la sécurité d'une application).

Plus personne ne comprend le code

CauseDes changements acceptés sans être lus.

À faireRelire chaque changement ; demander à l'assistant d'expliquer ce qu'il a fait, et le vérifier.

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Retour en arrière

  • Un changement est mauvais et n'est pas fusionné : jeter la branche.
  • Il est déjà fusionné : l'annuler avec git revert, qui garde la trace, plutôt que réécrire l'historique.
  • L'assistant a modifié des fichiers hors de la tâche : git restore sur ces fichiers, puis recommencer avec une tâche plus petite.
  • Un paquet douteux a été installé : le retirer, et vérifier qu'aucun fichier ne l'appelle encore.
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Variantes par outil

Variantes par outil
OutilCe qu'il fait par défautLe réglage qui garde la main
Claude CodeSix modes de permission. Depuis la version 2.1.228, 2.1.233 sous Windows, le mode auto est le mode de départ : un modèle séparé examine les actions à votre place ; Anthropic prévient qu'il réduit les demandes sans garantir la sécurité. Le mode plan sert à explorer avant de modifier ; des règles d'interdiction valent dans tous les modes.Pour suivre l'ANSSI, passer en mode manuel ou plan, où chaque modification attend votre accord.
Codex d'OpenAIPar défaut, un bac à sable limité au dossier de travail, sans accès au réseau, et une politique d'approbation ; le préréglage Auto écrit et lance des commandes dans le dossier sans demander. Le fichier AGENTS.md est lu avant tout travail.Garder le réseau coupé ; ne jamais employer l'option qui retire bac à sable et approbations.
CursorLe mode confidentialité garantit que le code ne sert pas à entraîner les modèles, et passe par des accords de non-conservation avec les fournisseurs ; sans lui, Cursor peut garder et utiliser le code.Activer le mode confidentialité, ou l'imposer à l'équipe.
GitHub CopilotLes instructions du dépôt dans .github/copilot-instructions.md ; Copilot lit aussi les fichiers AGENTS.md, ou un CLAUDE.md à la racine. Offres individuelles et d'organisation, de Free à Enterprise.En organisation, régler les politiques avant d'ouvrir les sièges.
Documentations des éditeurs, lues le 8 octobre 2026, en anglais. La mise en place de chaque outil : Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot.
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Vérification

1ComprendreUn assistant de code fait-il gagner du temps à coup sûr ?

Non : selon la tâche, le projet et la façon de travailler, les essais contrôlés mesurent un gain, ou une perte ; seize développeurs expérimentés ont été plus lents en 2025 tout en se croyant plus rapides.

2ComprendrePourquoi les tests comptent-ils davantage avec un assistant ?

Parce que l'IA amplifie l'existant : sans tests automatiques ni suivi des versions, plus de changements donnent plus d'instabilité ; les tests disent ce que l'assistant a cassé.

3AppliquerL'assistant propose un changement qui touche la gestion des mots de passe. Que faire ?

Ne pas le prendre : l'ANSSI recommande de ne pas confier à l'IA le code des modules critiques, chiffrement, droits d'accès, données sensibles ; ce code s'écrit et se relit par une personne.

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Lectures suivantes

Limites et sources

Les essais contrôlés portent sur des tâches, des outils et des dates différents ; ils ne se comparent pas entre eux, et les outils ont changé depuis.

Les réglages par défaut des outils changent souvent ; ils datent du relevé du 8 octobre 2026.

  1. METR, début 2025 ; METR, fin 2025 ; Google, essai contrôlé ; GitHub, 2022 ; DORA 2025 ; ANSSI, recommandations R30 et R31 ; AGENTS.md.
  2. Les relevés : apprendre/recherches/2026-10-08-assistants-code.json et apprendre/recherches/2026-10-09-assistant-code.json.

Écrit par Meridal, avec l'aide de l'IA ; chaque fait vérifié à sa source et relu avant publication. Texte et schémas sous licence CC BY 4.0 : reprenez-les en citant Meridal. Le code sous licence MIT.

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