# Notes de recherche

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RÉPONSES CIRCONSCRITES PAR LES DONNÉES PROBANTES

Réponses ciblées à des recherches partant du problème. Chaque note distingue une procédure pratique, les données probantes actuellement disponibles et les affirmations que les travaux cités ne permettent pas d’établir.

Réponse ciblée

## Diffusion masquée dans l’espace des codes ou dans celui des jetons : comment les comparer

Un protocole de comparaison cohérent entre les étapes pour les modèles de langage à diffusion masquée opérant dans l’espace des codes ou des jetons, lorsque le codec discret entraîne des pertes.

Comment comparer la modélisation du langage par diffusion masquée dans l’espace des codes et dans celui des jetons ?

Réponse ciblée

## Modification localisée du code à l’aide de modèles génératifs

Comment éviter la réécriture inutile d’une fonction entière tout en laissant au modèle génératif une liberté suffisante pour effectuer la modification demandée.

Comment un modèle génératif peut-il modifier du code sans réécrire toute la fonction ?

Réponse ciblée

## Génération de code sous contraintes pour le génie logiciel

Une distinction pratique entre les contraintes grammaticales, les contraintes de types, les frontières de préservation et les contrôles d’acceptation comportementaux du code généré.

Que garantit la génération de code sous contraintes dans un processus de génie logiciel ?

Réponse ciblée

## Refactorisation assistée par l’IA : méthodes et éléments probants

Comment évaluer les méthodes récentes de refactorisation assistée par l’IA sans confondre un correctif généré plausible avec une préservation vérifiée du comportement.

Quelles méthodes et quels éléments probants faut-il retenir pour une refactorisation assistée par l’IA qui préserve le comportement ?

Réponse ciblée

## La génération prédictible de code exige un contrat de préservation

Pourquoi l’échantillonnage déterministe ne suffit pas, et comment des propriétés protégées observables et des contrôles d’acceptation permettent de tester le comportement de la génération de code.

Qu’est-ce qui rend la génération de code prévisible, au-delà de son simple contrôle ?

## Nature de ces notes

Il s’agit de points d’accès maintenus vers les deux études publiées et les méthodes apparentées, et non de nouvelles expériences, d’allégations commerciales ou de substituts aux articles officiels. Les énoncés numériques restent indissociables du cadre expérimental exact et des limites indiquées sur chaque page.