AI
Pourquoi j'ai arrêté de faire confiance aux réponses de l'IA à la fac sans vérifier
Du code qui marche et du code compris se sont révélés être deux choses différentes. Maintenant chaque réponse de l'IA est traitée comme une code review avant que je l'accepte.
Quand j'ai commencé à utiliser l'IA pour des projets de fac, ça avait l'air d'un raccourci.
Je pouvais demander du code, copier la réponse, et finir des tâches plus vite. Le problème est arrivé quand j'ai dû expliquer l'application à mon professeur.
Parfois le code fonctionnait, mais je ne pouvais pas expliquer clairement pourquoi une classe existait, comment le request circulait dans le système, ou ce que chaque couche faisait.
Par exemple, j'aurais pu avoir cette structure :
Controller
→ Service
→ Repository
→ Database
Mais quand quelqu'un me demandait d'expliquer le flux, je galérais.
Ça m'a fait réaliser que du code qui marche n'est pas la même chose que du code compris.
J'ai arrêté de tout copier
Les réponses de l'IA peuvent avoir l'air correctes et professionnelles, mais elles peuvent quand même inclure des patterns inutiles, des bibliothèques obsolètes, ou des suppositions incorrectes.
Au lieu de copier la réponse entière, j'ai commencé à me concentrer sur les concepts. Maintenant je pose des questions comme :
- Pourquoi cette classe est-elle nécessaire ?
- Quel problème ce pattern résout-il ?
- Où le request commence-t-il et finit-il ?
- Ce code pourrait-il être plus simple ?
- Puis-je l'expliquer sans le lire ?
J'ai aussi commencé à traiter le code généré par l'IA comme une code review. Je lis les changements, je vérifie les dependencies, j'exécute le code, et j'essaie de comprendre chaque étape importante avant de l'accepter.
Comprendre le flux
Pour une API .NET basique, je devrais pouvoir expliquer :
Le client envoie un request.
Le Controller le reçoit.
Le Service applique la business logic.
Le database est mis à jour.
L'API renvoie une réponse.
Si je ne peux pas expliquer ce flux, je ne comprends probablement pas encore l'application.
J'utilise encore l'IA, mais maintenant je m'en sers pour expliquer des concepts, relire du code, et suggérer des améliorations.
La leçon principale était simple :
AI should support my thinking, not replace it.