L'IA s'invite dans l'IDE : un assistant à bien encadrer, mais pas plus !

Copilot est maintenant pleinement intégré à Visual Studio. Il peut proposer du code, rédiger de la documentation, suggérer des fichiers à rechercher, aider au débogage ou à la création de tests unitaires.
Globalement Guillaume et Hugo rejoignent l’idée que l’IA peut faire 80 à 90 % du travail selon le projet et le contexte.

Elle montre vite ses limites lorsqu’elle intervient sur des projets from scratch :

Sans base existante, lorsqu’on lui demande de mettre en place des briques techniques de base — comme Swagger, Redis ou un contrôleur initial — sur un projet totalement vide, les réponses sont approximatives voire incohérentes.

Ça donne l’impression d’avoir affaire à une équipe de stagiaires très motivés mais peu expérimentés : laissés sans directives ni exemples.

À l’inverse, dès qu’il existe une base minimale, l’IA devient beaucoup plus efficace. Un exemple concret : sur un projet où un premier CRUD était déjà implémenté, Guillaume lui a demandé de générer les autres API sur le même modèle (contrôleurs, repositories, interfaces, classes abstraites, etc.). Dans ce cas-là, l’IA s’en sort très bien et reproduit correctement les patterns attendus.

Une phase de guidage qui peut prendre plus de temps que d’écrire le code à la main sur de gros projets.

Hugo a utilisé l’IA pour produire du code, ce qui fonctionnait techniquement  mais ne correspondait pas forcément à la logique d’architecture globale du projet ni aux standards attendus.

Il travaille sur un très gros projet qui dépasse les 200 000  lignes de code, avec énormément d’abstractions. Dans ce type d’environnement, Copilot a atteint rapidement ses limites.
Par exemple, il peut bien faire hériter une classe d’une classe abstraite, mais oublier d’implémenter les méthodes, ce qui empêche la compilation. Il lui arrive aussi de générer du code correct sur le fond, mais sans les using nécessaires, là encore bloquant à l’exécution.

Même constat côté tests unitaires : sur un projet aussi abstrait, Copilot n’arrivait pas à générer des TU fonctionnels. Il importait les bonnes classes, mais n’implémentait pas correctement les abstractions, ne mockait pas les dépendances ou oubliait des éléments essentiels, rendant les tests inutilisables.

Pour améliorer les résultats, Hugo a tenté de lui fournir beaucoup plus de contexte : plus la demande est précise, mieux l’IA s’en sort. : l’architecture globale, les dépendances, les classes abstraites, leur emplacement exact dans le projet, etc. Mais au final, cette phase de guidage a pris plus de temps que d’écrire le code à la main.

Le principal point de vigilance :

Le principal point de vigilance reste la capacité d’auto-contrôle. L’un des principaux problèmes de Copilot — et plus largement des IA — est qu’elles n’admettent quasiment jamais qu’elles ont tort.

“Plutôt que de dire ‘je ne comprends pas’ ou ‘j’ai besoin de plus de contexte’, elles préfèrent parfois fournir une réponse coûte que coûte. Même lorsqu’on a demandé à l’IA de vérifier son travail, elle peut passer à côté d’erreurs évidentes — par exemple annoncer que la tâche est terminée alors que seuls 6 éléments sur 8 ont été réalisés. Elle identifie parfois ses oublis, mais ne les corrige pas toujours spontanément.”
Guillaume.

Quel que soit le contexte, on est sûre d’une chose : une validation humaine reste indispensable. 

En résumé 👇

Là où l'IA brille :

• Sur des projets bien structurés, avec une architecture claire et un historique de code déjà solide.

• Quand il s'agit de générer des blocs de code répétitifs (CRUD, contrôleurs similaires, etc.). Une fois un modèle présent dans le projet, Copilot est capable de le reproduire efficacement.

• Pour la documentation automatique : dès qu'on a des méthodes bien définies, l'IA produit des commentaires clairs et exploitables.

• Pour les tests unitaires simples, sur des classes peu abstraites, Copilot peut proposer un squelette utile.

Là où l'IA déraille :

• Sur des projets très complexes ou massifs (plusieurs centaines de milliers de lignes de code), l'IA peine à suivre la logique globale.

• Quand l'architecture repose sur de nombreuses classes abstraites, l'IA n'arrive pas toujours à mocker correctement les dépendances ou à implémenter les bonnes méthodes.

• Elle peut omettre des "using", ne pas comprendre certaines contraintes internes au projet, ou proposer du code non compilable.

• Sur des projets from scratch, sans base de code existante, les suggestions de l'IA sont parfois incohérentes ou hors-sujet. Il lui faut des exemples pour être pertinente.

Et sinon globalement, Visual Studio 2026 VS 2022

l'IDE de référence pour tout développeur .NET. / C# ne bouleverse pas les fondations, elle affine et renforce l’expérience développeur. Guillaume et Hugo l’ont tout de suite adopté chez leurs clients comme perso sur de très gros projets comme plus petits.

Les projets se chargent plus rapidement et la navigation entre les onglets est plus fluide, notamment sur les projets volumineux à une condition : avoir une machine « correcte » — idéalement un CPU multicœur et un disque NVMe.
Cela dit, en testant sur des projets plus petits sur un ordi moins performant, Guillaume a aussi noté des améliorations sur les temps de compilation qui n’ont rien à voir avec les versions précédentes.

On apprécie aussi la nouvelle UI “Fluent” avec des bords arrondis, des zones de code mieux mises en valeur… qui rendent l’outil plus sympa.

Certaines fonctionnalités auparavant réservées aux versions payantes sont désormais accessibles > récupération du code coverage, de l’écriture automatisée des tests unitaires ou encore des outils de diagnostic... qui — à notre sens — améliorent la performance !

Conclusion : Une implémentation IA qui exige de l’expérience. 

Visual Studio 2026 est une avancée bienvenue. Oui, l'IA y trouve sa place. Oui, elle peut faire gagner du temps. Mais ce n'est pas un remplacement du développeur. Dans un contexte où les projets sont de plus en plus complexes, notre expérience chez INOCO montre que l'humain garde un rôle central. Il ne faut pas espérer coder les yeux fermés, tout ce que l'IA propose doit être : cadré, corrigé, guidé.