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Pierre Pureur, Kurt Bittner et Todd Miller présentent cinq façons pratiques d’utiliser des agents de programmation basés sur l’IA pour documenter des services anciens, détecter des défauts architecturaux, auditer la sécurité, établir les fondations d’applications et tester des architectures évolutives. L’article souligne que la rapidité de génération du code ne dispense pas de définir les exigences de qualité architecturale ni de faire vérifier les résultats par des humains.
Mallika Rao explique que le succès des systèmes de recommandation adaptatifs dépend de la conception de l’ensemble du système, et pas uniquement de la précision du modèle. Les priorités comprennent les boucles de rétroaction en temps réel, la fraîcheur de la récupération, la coordination des étapes, ainsi que la maîtrise de la latence, des coûts et de l’observabilité.