Coder avec l'IA : comment obtenir une aide fiable de Llama

Les quatre modèles Llama disponibles dans notre chat sont conçus pour générer du code aussi bien que du texte, selon les fiches techniques de Meta. Ils s'avèrent d'excellents partenaires de programmation : pour expliquer du code inconnu, écrire de petites fonctions, rédiger des tests ou transformer un message d'erreur en correctif. Ils se trompent également avec une assurance absolue : adoptez donc la posture d'un réviseur de code. Lisez chaque proposition comme si elle venait d'un collègue rapide mais débutant, et n'intégrez rien sans l'avoir vérifié. Ce guide vous montre comment formuler vos demandes, contrôler les réponses et repérer les limites dans notre chat.

Ce que Llama réussit bien au quotidien

• Expliquer du code. Collez une fonction dont vous venez d'hériter et demandez ce qu'elle fait, ligne par ligne, et ce qui pourrait la casser.
• De petits blocs bien définis. Une fonction pour analyser une date, une expression régulière, une requête SQL, une commande shell d'une ligne ou une mise en page CSS.
• Déboguer à partir d'une erreur. Collez le message d'erreur complet avec le code environnant.
• Écrire des tests. La demande « Écris des tests unitaires pour cette fonction, y compris les cas limites » fait souvent ressortir des scénarios auxquels vous n'aviez pas pensé.
• Traduire d'un langage à l'autre. De Python à JavaScript, ou d'un script Bash vers PowerShell.
• Discuter d'une architecture. Décrivez ce que vous prévoyez de concevoir et demandez les points faibles avant d'écrire la moindre ligne.

Le modèle est moins à l'aise avec les modifications complexes réparties sur plusieurs fichiers qu'il ne peut pas voir, avec les bibliothèques modifiées après la coupure de ses données d'entraînement, ou avec tout ce qui dépend de la configuration précise de votre machine.

Donnez le contexte dont un collègue aurait besoin

À éviter :
mon code ne marche pas, répare-le
[300 lignes collées]

Efficace :
Node.js 22, JavaScript pur, sans bibliothèque. formatDue(dateString)
doit afficher la date d'échéance à l'heure locale de l'utilisateur, ex. « Lun 3 mars ».
Pour les utilisateurs au Brésil, le jour affiché est le précédent.

Ce que je vois dans la console :
[collez la sortie exacte]

Code (seulement formatDue et la ligne qui l'appelle) :
[collez]

Indique d'abord la cause, puis propose une version corrigée de formatDue.
Conserve son nom et son unique argument, et n'ajoute aucune bibliothèque de dates.

La version efficace précise le langage et la version, explicite le comportement attendu face au comportement observé, intègre l'erreur exacte, isole le code essentiel et définit la forme attendue du correctif. Chaque détail évite au modèle d'avoir à deviner. Voici une liste de contrôle pour vos invites de programmation :

1. Langage, version, framework et bibliothèques.
2. Ce que le code doit faire, et ce qu'il fait à la place.
3. Le message d'erreur exact ou la sortie incorrecte, copiés tels quels plutôt que paraphrasés.
4. Un extrait de code minimal illustrant le problème.
5. Contraintes : « sans nouvelles dépendances », « doit tourner sous Windows », « reste accessible aux débutants ».

Une méthode sûre : concevoir, coder, exécuter, relire

1. Concevez d'abord. Dès que le problème dépasse une fonction, demandez la méthode avant le code : « Présente la structure que tu adopterais, avec les fichiers et les fonctions, mais n'écris pas encore de code. » Corriger un plan ne coûte rien ; corriger 200 lignes est une autre histoire.
2. Avancez pas à pas. Une fonction ou une modification à la fois. Les réponses trop longues multiplient les erreurs, et les réponses dans notre chat ont une limite de longueur. Si le code est tronqué, répondez « continue à partir de la dernière ligne complète ».
3. Exécutez-le vous-même. Llama ne peut pas exécuter de code dans notre chat. Il prédit à quoi ressemble du code fonctionnel ; seule l'exécution vous dira s'il marche réellement.
4. Transmettez les résultats réels. Collez la nouvelle erreur ou la sortie incorrecte. Quelques itérations courtes de ce type sont souvent bien plus efficaces qu'une longue explication.
5. Relisez avant de commiter. Lisez chaque ligne. Demandez ensuite séparément : « Quels sont les cas limites oubliés ? » et « Ce code présente-t-il des failles de sécurité ? ».

Les pièges fréquents à surveiller

Fonctions et options inventées

Les modèles appellent parfois une méthode inexistante ou emploient une option en ligne de commande propre à un autre outil. Si un élément vous paraît inhabituel, vérifiez la documentation officielle avant de vous en servir.

API obsolètes

Les données d'entraînement s'arrêtent à une date limite : août 2024 pour Llama 4 et décembre 2023 pour Llama 3.3 et 3.1, d'après les fiches de Meta. Le modèle ne connaît pas les bibliothèques publiées ou modifiées après ces dates et suggérera souvent l'ancienne approche. Précisez la version que vous utilisez et collez la section utile de la documentation actuelle si nécessaire.

Code fonctionnel mais non sécurisé

Méfiez-vous des requêtes SQL assemblées par concaténation de chaînes, des validations d'entrées manquantes, des secrets codés en dur, des vérifications de certificats désactivées ou des permissions trop ouvertes. Exigez un audit de sécurité explicite pour tout code exposé à Internet.

Logique plausible mais fausse

Erreurs de décalage d'un élément (off-by-one), fuseaux horaires, arrondis monétaires, listes vides. Écrivez un test avec des résultats connus avant de faire confiance à la solution.

Ne partagez aucun secret dans le chat

Ne collez jamais de clés API, mots de passe, clés privées, chaînes de connexion ou données de clients. Remplacez-les par des espaces réservés comme CLE_API_ICI. Vos messages transitent par notre serveur et par un fournisseur d'inférence tiers pour générer la réponse : considérez tout secret ayant quitté votre poste comme exposé et renouvelez-le. Si votre entreprise applique des règles sur le partage de code avec des services externes, respectez-les. Plus de détails sur notre page Confidentialité et sécurité avec l'IA.

Quel modèle Llama choisir pour le code ?

Commencez avec le modèle par défaut, Llama 4 Maverick. Llama 3.3 70B constitue une excellente alternative textuelle et permet d'obtenir un deuxième avis sur un même problème. Llama 3.1 8B est rapide pour de petites tâches (comme une regex ou une commande courte), mais vérifiez bien ses réponses pour les cas complexes. Le guide des modèles compare les quatre options.

Vous souhaitez intégrer Llama à votre éditeur ou à votre application ? Leurs poids étant ouverts, vous pouvez exécuter Llama localement ou l'appeler via une API. Vérifiez d'abord les conditions sur notre page dédiée à la licence Llama.

Exemples d'invites à copier

• « Explique ce code à un développeur qui vient de rejoindre le projet. Liste ensuite trois manières dont il pourrait échouer en production. [code] »
• « Écris une fonction en [langage] qui [fait X]. Inclus le typage, une docstring et trois exemples d'appels avec les sorties attendues. »
• « Écris des tests unitaires avec [framework] pour cette fonction. Couvre le cas nominal, les entrées vides et les données invalides. [code] »
• « Convertis ce code [langage A] vers [langage B] à l'identique. Précise les parties qui n'ont pas d'équivalent direct. »
• « Analyse ce code uniquement sous l'angle de la sécurité, en classant les problèmes par niveau de gravité. [code] »

Utilisez l'assistant de code pour vos besoins ponctuels, parcourez les prompts pour le code, consultez Llama pour les développeurs, ou demandez tout de suite à Llama d'expliquer un extrait de code.

FAQ

Llama peut-il exécuter mon code ?

Non. Dans notre chat, il se contente de lire et d'écrire du texte. Il ne peut pas lancer de code, ouvrir vos fichiers ni accéder à votre dépôt : vous devez tout exécuter et tester vous-même.

Puis-je réutiliser dans mon projet le code écrit par Llama ?

Généralement oui, mais vous en conservez l'entière responsabilité : relisez-le, testez-le et faites attention aux extraits plus longs qui sembleraient issus d'un projet open source connu, car ils peuvent être soumis à des obligations de licence. Ceci est une information générale et non un conseil juridique.

Est-il plus performant dans certains langages ?

En général, oui. Les langages populaires largement représentés dans le code public (Python, JavaScript, Java, PHP, SQL, etc.) obtiennent souvent de meilleurs résultats que des langages rares ou des frameworks très récents. Quel que soit le langage, testez le résultat.

Pourquoi le modèle propose-t-il une ancienne version d'une bibliothèque ?

Ses données d'entraînement s'arrêtent à une date précise. Indiquez-lui la version que vous utilisez et collez la documentation correspondante : il travaillera à partir de ces informations plutôt que de mémoire.

Puis-je coller le code de mon entreprise en toute sécurité ?

Uniquement si votre entreprise l'autorise. Supprimez d'abord tous les secrets et données personnelles. En cas de doute, posez votre question à partir d'un exemple simplifié reproduisant le même problème.