Playbook Gratuit
Arrêtez de deviner.
Commencez à mesurer.
Adoption de la revue de code par IA : Insights basés sur les données pour les équipes de développement
Statistiques provenant de plus de 50 sources crédibles — GitHub, DORA, Stanford, Google — pour vous aider à prendre des décisions fondées sur des preuves plutôt que de suivre des promesses marketing.
$300B
Coût de la dette technique
1.7x
Problèmes de code IA
91%
Faux positifs
Ce que vous apprendrez
Insights basés sur la recherche pour les développeurs, tech leads et responsables d'ingénierie
Le coût du goulot d'étranglement de la revue de code
- •5-6 heures par semaine consacrées à la revue
- •67% attendent plus d'une semaine pour une première revue
- •50 000$/dev de coût annuel de changement de contexte
Le code IA nécessite plus de revue
- •40% du code IA contient des vulnérabilités
- •42% des snippets IA ont des hallucinations
- •Seulement 30% des suggestions acceptées
Psychologie de la fatigue des alertes
- •Seulement 33% font confiance à la précision de l'IA (baisse de 10%)
- •73% admettent manquer des alertes hautement prioritaires
- •30% de baisse d'attention par alerte répétée
Construire la confiance des développeurs
- •Le paradoxe 80% d'adoption / 29% de confiance
- •Contraintes de mémoire de travail (4-7 chunks)
- •Meilleures pratiques basées sur la recherche
Revue de code pour l'intégration
- •35 000$ de coût total par développeur
- •66-150% d'augmentation des fichiers connus
- •10-20% plus rapide pour la complétion des PR
Systèmes multi-agents
- •7-15% d'amélioration par rapport aux modèles uniques
- •60% des versions IA utilisent l'architecture MoE
- •Les agents spécialisés surpassent les généralistes
Sources de recherche
GitHubGoogle DORAStanfordIEEEACMMicrosoftStack OverflowLinearBNVIDIA
Prenez des décisions fondées sur des preuves
11 pages d'insights basés sur les données. Sans fluff. Sans promesses marketing.
Juste de la recherche qui vous aide à implémenter une revue de code IA en laquelle les développeurs ont vraiment confiance.