Référentiel B — capacité IA
Génération de code et son exécution autonome
Capacités clés
- Résolution de tickets réels sur des dépôts existants, mesurée par SWE-bench Verified
- Exécution du code produit en environnement shell, mesurée par Terminal-Bench
- Reprise et correction après échec d'exécution, au sein de la même session
Usages documentés par secteur
IndustrieTRL non déterminableDiffusion établie
Production de code applicatif par un agent, puis exécution de ce code en environnement réel, avec reprise après échec au sein de la même session
- SWE-bench Verified, campagne complète exécutée par l'équipe du banc d'essai et rapportée le 19 février 2026 : Claude 4.5 Opus à 76,8 %, Gemini 3 Flash et MiniMax M2.5 à 75,8 %, GPT-5.2 et Claude 4.5 Sonnet à 72,8 %, DeepSeek V3.2 à 70,8 %
- Terminal-Bench 2.0 : GPT-5.5 à 82,7 % sur l'exécution en terminal réel
Sources de cet usage
Limites connues
L'écart entre le banc d'essai et le terrain est le fait le mieux établi de cette fiche. Sur SWE-bench Verified, les meilleurs modèles dépassent 75 % ; la seule évaluation indépendante en conditions réelles trouvée — un mois d'usage de Devin sur vingt tâches par Answer.AI en janvier 2025, détaillée dans la fiche « Autonomie d'exécution des agents » — aboutit à 15 % de réussite. Cette mesure porte sur un seul produit et a vingt mois, ce qui est considérable ici ; qu'aucune évaluation indépendante plus récente en conditions réelles n'ait été trouvée est en soi une lacune du domaine, et elle interdit de transposer les scores de banc d'essai à un usage professionnel. Enfin, la campagne SWE-bench est conduite par l'équipe du banc d'essai : plus indépendante qu'une auto-déclaration d'éditeur, sans être un audit externe.
Débats documentés
Repose sur la même source (1)
Ces fiches citent au moins une source identique : si elles s'accordent, cet accord ne vaut pas confirmation indépendante.
- Orchestration d'outils et protocoles d'intégrationrepose sur la même source
Les deux fiches citent « llm-stats.com, « Terminal-Bench 2.0 Leaderboard » — agrégateur tiers, données de mai 2026 ».
Sources
Analyses de gap citant cette fiche
Aucune paire humain × IA documentée pour cette capacité à ce jour. Le comparateur permet de tester la combinaison et affiche son statut réel.
Fiches connexes — Agentique
- AutoGPTCommunauté open-source (Toran Bruce Richards, 2023)
- Autonomie d'exécution des agentsCapacité transverse ; mesurée par METR, organisation indépendante à but non lucratif. Systèmes évalués : Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Devin (Cognition Labs).
- Devin (Cognition AI)Cognition Labs
- Frameworks multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen)LangChain (LangGraph), CrewAI Inc. (CrewAI), Microsoft Research (AutoGen)
- Mémoire long terme des agentsMem0.ai, Letta (issu des travaux MemGPT de l'université de Californie à Berkeley), Zep AI.
- OpenAI Operator / agents de navigation webOpenAI (Operator) et divers éditeurs concurrents d'agents de navigation web
- Orchestration d'outils et protocoles d'intégrationModel Context Protocol, lancé par Anthropic fin 2024 et gouverné depuis sous LF Projects (Linux Foundation) ; les mesures d'usage d'outils citées ici viennent de Terminal-Bench, agrégé par un tiers.
- Recherche documentaire autonome (deep research)OpenAI (Deep Research, intégré à ChatGPT) et Google (Gemini Deep Research, via l'application et l'API Gemini) ; Perplexity, Ai2 ScholarQA et STORM (Stanford) existent aussi mais n'ont pas été vérifiés ici.
Données brutes de cette fiche : /api/fiches/generation-de-code-et-son-execution-autonome — voir la méthodologie.