Actu IA · Recherche · Co-Design Bench
Le meilleur agent de code ne réussit que 26,4 % des demandes
Un benchmark construit à partir de 26 314 sessions de code réelles montre que le meilleur de dix modèles remplit en moyenne 69,9 % des critères d'une tâche, mais les remplit rarement tous.
Les agents de code IA font l'essentiel du travail, mais laissent quelque chose de côté. Co-Design Bench, un benchmark conçu par des chercheurs d'Alibaba et de plusieurs universités asiatiques, soumet aux agents 273 demandes de modification tirées de vraies sessions de code d'utilisateurs, a rapporté The Decoder le dimanche 8 novembre 2026. Le meilleur des dix modèles, GPT-6 Astra, remplit en moyenne 69,9 % des critères d'une tâche, mais n'en termine entièrement que 26,4 %, selon l'étude.
Les tâches proviennent de 37 463 demandes réparties sur 26 314 sessions, retenues lorsque l'utilisateur a dû reformuler sa demande ou annuler une modification. Un petit chantier peut consister à lire un montant sur un ticket de caisse et à corriger tous les totaux qui en découlent ; un gros chantier, à refondre un projet entier. La notation repose sur deux juges IA : l'un utilise l'appli dans un navigateur, l'autre vérifie, à chaque passage, l'absence de maquettes ou de réponses saisies à la main plutôt que calculées.
Claude Opus 5 se classe deuxième et Qwen3.8-Max troisième, tandis que Grok 4.6 termine dixième sur dix. Tous les modèles font moins bien quand une tâche mêle trois ou quatre types de modification, comme la mise en page, le design, l'interaction et le contenu. GLM-5.2 a consommé près de six fois plus de tokens que GPT-6 Astra (les unités de texte sur lesquelles les modèles facturent) sur les petites modifications, pour un score pourtant inférieur.
Notre fiche des prix, vérifiée le 8 novembre, affiche Claude Pro à 20 $ par mois, avec Claude Code, l'agent de code d'Anthropic, inclus.
Pour un marketeur qui crée ses landing pages avec un agent, ce chiffre de 26,4 % veut dire une vérification humaine à chaque modification. L'agent réussit en général l'essentiel d'une révision, mais rate au moins un détail, par exemple un total qui ne tombe plus juste.
Sources
- The Decoder : AI coding agents still need human cleanup on nearly three out of four tasks. Vérifié le
- arXiv : Co-Design Bench: Multimodal Collaborative Coding Evaluation for Agentic Models. Vérifié le
Plus d'actus IA du
- Les ayants droit d'Elvis et d'Eminem poursuivent Suno pour des imitations par IA
- Tripadvisor consacre désormais 48,8 % de son chiffre d'affaires au marketing
- Claude accède à vos comptes bancaires avec un nouveau hub Personal Finance
- Google AI Mode ajoute des liens de réservation pour plombiers et agents de ménage
- L'agent Muse de Meta accepte désormais les appels vocaux et vidéo aux États-Unis
- ElevenLabs permet de publier ses morceaux ElevenMusic sur SoundCloud
- News Australia construit son Black Friday autour de la recherche IA
- Google étend les définitions de canaux à Search et Shopping en 2027
- DeepSeek Harness atteint 1.54 million d'utilisateurs quotidiens sur son API