CodeScene a publié une étude de cas montrant que des agents IA peuvent refactoriser rapidement et à moindre coût une vaste base de code ancienne. En trois semaines, les agents ont remanié une version en C de Street Fighter III: 3rd Strike, qui compte 300 000 lignes, en réalisant 2 903 commits répartis sur 726 fichiers. Le travail a coûté environ 4 000 $ en jetons d’IA — soit à peu près un demi-mois de salaire de développeur — et le score Code Health est passé de 5,6 à la note maximale de 10,0.
Comment l’IA s’y est prise
L’équipe a utilisé le serveur MCP CodeHealth comme indicateur de qualité déterministe. Le serveur attribuait une note à chaque modification, permettant aux agents de savoir si une refactorisation améliorait ou dégradait la santé du code. Un banc de test fondé sur des traces de relecture comparait l’état du jeu image par image avant et après chaque changement afin de garantir son bon fonctionnement. Les agents ont appris un répertoire de 22 recettes de refactorisation, parmi lesquelles des techniques courantes comme Extract Function et d’autres plus inédites, comme Shared Index Range, pour les boucles qui ne diffèrent que par leurs valeurs de début et de fin.
L’avis des professionnels
Sur LinkedIn, les réactions se sont réparties en deux camps. Certains, comme le directeur technique Mats Iremark, ont qualifié le résultat de « presque de la triche » et souligné le bond de productivité. D’autres, comme le responsable technique Konrad Otrębski, ont mis en question la portée de l’expérience, faisant remarquer qu’elle avait été menée sur un jeu open source plutôt que sur un système en production, et demandant si les modifications avaient été intégrées dans une seule énorme pull request ou dans plusieurs plus petites. Les ingénieurs de CodeScene ont indiqué que les changements avaient été intégrés au moyen de 54 pull requests sur un fork.
Pourquoi c'est important
Pour les développeurs, cet exemple montre que l’IA peut automatiser de vastes opérations de nettoyage qui prendraient normalement des mois, et potentiellement réduire le coût et les risques liés à la maintenance d’un ancien code. Mais le résultat dépend de l’existence d’un contrôle fiable de la correction, dont beaucoup de projets concrets sont dépourvus.
