Pourquoi le code généré par l'IA demande encore une relecture humaine

L'idée est séduisante : confier à un modèle de langage la partie répétitive du développement, suivre des consignes claires et livrer plus vite. C'est exactement ce que Google a tenté avec son initiative Modern Web Guidance. L'objectif était simple : fournir aux agents IA des bonnes pratiques vérifiées pour créer des sites accessibles, rapides et sécurisés.

Le résultat est plus nuancé.

L'accessibilité, ce n'est pas une option

Un MVP qui ignore l'accessibilité dès le départ n'est pas viable. Ce n'est pas un détail à régler plus tard. C'est une contrainte structurelle.

Lors d'une démonstration, Google a demandé à son outil de générer un composant statistique en accordéon, avec une animation fluide. Le code produit ne fonctionnait pas sur Firefox et ne respectait pas les critères WCAG AA. Pourtant, les consignes fournies mentionnaient clairement le support progressif et l'intégration des standards. L'IA ne les a pas appliquées.

Ce n'est pas un incident isolé. C'est le fonctionnement même des modèles de langage.

L'IA ne garantit rien

La documentation de Google le reconnaît : même avec des consignes précises, rien ne garantit qu'elles seront suivies. Les LLMs sont non déterministes. Ils suggèrent, ils n'appliquent pas.

C'est la différence fondamentale avec un linter ou un système de types. Ces outils imposent des règles. L'IA les propose, avec plus ou moins de constance.

Des guides dispersés, des résultats fragiles

Le projet MWG couvrait mal certains composants courants, comme les notifications toast. Quand l'IA n'a pas de recommandation spécifique, elle assemble des éléments génériques. Plus les consignes sont éparpillées, plus le risque d'erreur augmente.

Un guide cohérent, centralisé et redondant aurait permis de meilleures synthèses. Ce n'est pas encore le cas.

Ce que ça change pour vos projets

Si vous utilisez l'IA pour générer du code en production, voici la réalité :

L'IA est un assistant à l'écriture, pas un contrôleur qualité. Chaque ligne mérite une relecture humaine, surtout sur :

• La conformité accessibilité (WCAG AA reste obligatoire)
• Les tests multi-navigateurs
• Les failles de sécurité potentielles
• L'impact sur les performances

Comment avancer malgré tout

Cela ne condamne pas le développement assisté par IA. Mais cela impose quelques règles :

1. Ne jamais considérer le code généré comme définitif
2. Remonter les erreurs aux modèles pour qu'ils progressent
3. Exiger des éditeurs qu'ils précisent les limites de leurs outils
4. Intégrer des tests automatisés (axe, Lighthouse) dans vos pipelines

Chez NameOcean, on utilise l'IA pour gagner du temps sur les structures et les idées. Mais on ne lui confie pas la responsabilité finale. Cette partie reste humaine.

Savoir écrire du code devient secondaire. Savoir relire, corriger et assumer ce qui part en production devient le vrai métier. Et ça, l'IA ne le fait pas à votre place.

Google a fait un pas dans la bonne direction. Mais tant que les consignes ne sont pas appliquées de façon fiable, le code généré reste un brouillon. À vous de le transformer en produit.