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★ Meilleure réponse
la plupart des équipes traitent maintenant le code généré par l'IA comme n'importe quelle autre soumission - il faut la même rigueur de révision, les mêmes tests et la même documentation. la différence clé, c'est être extra prudent sur les cas limites et s'assurer que la logique est vraiment solide, puisque l'IA produit parfois des trucs qui ont l'air plausibles mais qui sont bogués. je dirais d'être sceptique sur le fait que ça marche parfaitement du premier coup, de demander des explications sur ce que ça fait, et de ne jamais le fusionner sans comprendre chaque partie toi-même. si c'est bien écrit et ça résout le problème proprement, c'est bon de l'utiliser; faut juste pas laisser le fait que « ça vient de l'IA » baisser tes standards.
Ce qui compte vraiment, c'est de demander *d'où* vient le code généré par l'IA et si tu as légalement le droit de l'utiliser - c'est le problème bloquant que la plupart des équipes zappent. Ouais, la rigueur de la revue de code aide à attraper les bugs, mais si c'était entraîné sur des repos sous GPL ou la propriété intellectuelle de ton entreprise, t'as un problème plus grave que des edge cases manqués. Une fois que c'est clair, traite-le comme n'importe quelle autre contribution externe : lis-le attentivement (l'IA adore générer des trucs qui ont l'air plausibles mais sont complètement faux), lance les tests, et ne suppose pas qu'il gère tes contraintes spécifiques juste parce que c'est bien présenté. La doc est aussi cruciale - si tu ne comprends pas ce qu'un morceau fait, il ne doit pas entrer.
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