Revue de code IA Anthropic : Claude écrit 90 % du code

Pourquoi la revue de code est devenue le goulot d'étranglement d'Anthropic

La revue de code a cédé parce que Claude écrit désormais la majeure partie du code. Anthropic affirme que Claude écrit environ 90 % de Claude Code lui-même, et que les changements fusionnés dans le monorepo de l'entreprise sont passés d'environ 2 500 par jour en mai 2026 à plus de 30 000 par jour en septembre.

Le contrôle de version a cédé en premier. L'historique de la branche principale du monorepo approche 100 Go, une copie de travail compressée dépasse 25 Go, et l'intégration continue effectue de l'ordre de 25 millions de checkouts par jour. Récupéré naïvement, indique Anthropic, cela représenterait plus de 600 Po de trafic git par jour. À son pic, l'entreprise faisait tourner plusieurs centaines de miroirs git internes pour tenir. La revue, a rapporté InfoQ, « était la prochaine chose à céder ».

Ce qu'Anthropic a construit pour suivre

Anthropic a construit Scion, un système de contrôle de version interne, et sorti son monorepo de git en cinq mois. Sur la même période, elle a construit une interface de revue de code appelée Antique, une recherche de code et un système d'accès au contrôle de version. Scion exécute commits, fusions, historique et blame côté serveur, de sorte que les tâches d'intégration continue et les agents peuvent poser des questions par une API sans extraire le code.

Pour la revue, l'équipe de Claude Code a fixé un objectif dans un billet d'Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt et Qing Wang : la plupart des pull requests doivent « être fusionnées avec au plus une personne dans la boucle, qui peut être l'auteur, sans hausse des retours en arrière ni des incidents ».

Comment la revue de code IA décide qui doit approuver

Un classificateur attribue un niveau de risque à chaque changement, et « c'est le changement qui fixe le niveau, pas l'auteur ». Les changements à faible risque, comme la documentation, les textes et les ajouts derrière un indicateur de fonctionnalité, sont fusionnés sans approbation humaine. Les changements à risque moyen, notamment le cache, la mise à jour automatique et les prompts système, exigent une personne.

Deux règles tiennent la ligne : l'approbation d'un agent ne compte jamais comme celle d'une personne, et la personne qui a donné l'instruction d'un changement compte comme l'un des relecteurs requis. L'équipe a aussi constaté que des agents qui corrigent chaque commentaire de relecteur peuvent tourner en boucle. Une pull request de la CLI a traversé plus de cinquante tours de relecture et de corrections pendant la nuit avant que son auteur l'arrête ; l'équipe a donc plafonné le nombre de tours. En exécutant git blame sur ce que le relecteur signalait sans cesse, environ 59 % concernait du code présent depuis le premier passage du relecteur.

« Personne dans l'équipe ne garde en tête un modèle mental complet de Claude Code, et nous ne pensons pas que quiconque en ait besoin. » L'équipe Claude Code d'Anthropic, sur la façon dont les ingénieurs comprennent le code

Ce qu'Anthropic dit avoir obtenu avec le nouveau système

Pour le contrôle de version, les résultats mesurés sont ceux d'Anthropic. L'entreprise indique des taux de succès du cache supérieurs à 99 % à chaque niveau, une empreinte CPU et mémoire 200 fois plus petite que celle de ses anciens miroirs git, et des accélérations des checkouts de deux ordres de grandeur pour les tâches d'intégration continue et de recherche. InfoQ note qu'il s'agit de résultats déclarés par l'entreprise pour une charge interne, pas de comparaisons générales avec git.

L'objectif de revue n'a pas encore de résultat publié. L'équipe dit qu'il manque un contrôle : des disjoncteurs qui durcissent l'approbation quand les chiffres de retours en arrière et d'incidents bougent. Les ingénieurs les veulent avant que davantage de code passe en fusions sans intervention humaine.

Ce que le code écrit par l'IA signifie pour les équipes d'ingénierie

Pour toute entreprise qui adopte des agents de codage, la leçon est que l'écriture du code cesse d'être le goulot d'étranglement et que la revue, l'intégration continue et le contrôle de version le deviennent. Anthropic s'attend à ce que d'autres utilisateurs d'outils de codage par IA butent bientôt sur les mêmes points de pression.

Des praticiens ont éprouvé ces affirmations. Un commentateur de Hacker News a averti que, sans modèle mental humain, il n'y a personne vers qui se tourner quand un bug difficile apparaît. Un autre a indiqué que son auditeur SOC 2 exige qu'une seconde personne voie chaque changement, ce que le billet n'aborde pas. Un développeur a compté plus de 6 000 tickets du dépôt Claude Code qui contenaient des étapes de reproduction et ont pourtant été fermés pour inactivité. Un commentateur a dit que la revue par IA coûtait quelques milliers de dollars par mois, contre une revue humaine qui prend jusqu'à un tiers du temps d'un ingénieur.

Une partie du système est publique. Code Review pour Claude Code est disponible pour tous sur les offres Team et Enterprise, et la revue de sécurité fonctionne comme une GitHub Action open source dont le README indique qu'elle n'est pas renforcée contre l'injection de prompt.

Questions et réponses

Claude écrit-il vraiment 90 % de Claude Code ?

Anthropic affirme que Claude écrit environ 90 % de Claude Code lui-même. Ce chiffre est celui de l'entreprise et a été publié avec son récit du processus de revue.

L'IA peut-elle approuver ses propres pull requests chez Anthropic ?

Seuls les changements à faible risque, comme la documentation et les textes, sont fusionnés sans personne. L'approbation d'un agent ne compte jamais comme celle d'une personne, et les changements à risque moyen exigent un relecteur humain.

D'autres entreprises devraient-elles remplacer git comme l'a fait Anthropic ?

Anthropic répond que non. Elle prévient que Scion n'est pas un remplaçant généraliste de git et recommande d'intégrer certaines idées, comme les API côté serveur et de meilleurs protocoles de récupération, aux plateformes git existantes.