Alors que les outils d'IA deviennent capables de générer des fonctionnalités entières, un nouveau problème émerge : un code qui fonctionne initialement mais devient difficile à maintenir. Cet article partage un scénario courant où un projet généré par l'IA casse après des modifications mineures, révélant un manque de couverture de tests et de discipline de revue de code. L'auteur soutient que les fondamentaux comme les ensembles d'évaluation, le suivi des bugs et la suppression régulière de code ne sont pas obsolètes – ils sont plus critiques que jamais. L'IA accélère la production de code, mais amplifie aussi les conséquences de mauvaises pratiques d'ingénierie.
Une réflexion sur l'importance des tests et de la maintenabilité à l'ère du code généré par l'IA.