Une étude empirique récente du RIT a analysé 25 264 pull requests générées par IA sur 2 361 dépôts GitHub populaires. Les résultats remettent en question le battage médiatique autour des agents de codage IA. Bien que l'adoption soit large, la profondeur est faible : le projet médian n'a reçu que 1 à 2 PR sur trois mois. Seulement 1 % des projets ont vu des contributions IA dépassant la productivité humaine de base. Le plus révélateur, 78,9 % de ces PR ont été examinés, modifiés et fusionnés par le même développeur qui les a soumis. Cela suggère que la 'collaboration humain-IA' actuelle est largement un développeur unique travaillant avec un agent, et non une équipe d'humains et d'IA. Pour les fabricants d'outils de développement et les ingénieurs IA, cela signale un écart : les agents sont faciles à déployer mais difficiles à intégrer dans des flux de travail collaboratifs réels.
Une étude de 25 264 PR générées par IA sur 2 361 dépôts GitHub populaires révèle que si les agents de codage IA sont largement utilisés, leur impact est minime. Les projets médians ne reçoivent que 1 à 2 PR sur 3 mois, et seulement 1 % des projets dépassent la productivité humaine de base. 78,9 % des PR sont examinés et fusionnés par le même développeur, suggérant que la 'collaboration humain-IA' actuelle est largement un modèle de développeur solo plus agent.