- La version de SQLite réécrite en Rust par un LLM affiche des performances environ 20�000 fois plus lentes que l’original sur les recherches par clé primaire
- Le code compile et passe les tests, mais comporte en interne des erreurs algorithmiques critiques et une conception inefficace
- Les causes principales sont notamment l’absence de détection de la PRIMARY KEY et un appel à
fsync à chaque requête ; la structure semble plausible, mais le comportement réel est anormal
- Ce phénomène vient de l’optimisation de la “plausibilité” par les modèles d’IA (
sycophancy) ; sans critères de validation (acceptance criteria) clairement définis par l’utilisateur, il est facile de se laisser tromper
- Les LLM ne peuvent améliorer la productivité que lorsque des développeurs expérimentés définissent clairement les critères de correction ; sinon, ils ne sont guère plus que de simples générateurs de tokens
Expérience de performance sur du code généré par un LLM
- Sur une recherche de clé primaire SQLite (base de 100 lignes), l’implémentation d’origine met 0.09ms, contre 1,815.43ms pour la version Rust générée par un LLM, soit environ 20,171 fois plus lent
- Les deux implémentations utilisent la même requête, le même schéma et les mêmes options de compilation
- Cela n’a rien à voir avec Turso/libsql ; Turso affiche des performances normales, autour de 1,2x celles de SQLite
- En apparence, la version Rust fonctionne normalement : compilation réussie, tests validés, compatibilité du format de fichier préservée
- En réalité, elle subit une dégradation sévère des performances sur des opérations de base de base de données
Analyse des principaux bugs
- Bug n°1 : absence de détection de
INTEGER PRIMARY KEY
- SQLite mappe
id INTEGER PRIMARY KEY vers le rowid interne pour effectuer une recherche en O(log n)
- La version Rust ne reconnaît dans
is_rowid_ref() que "rowid", "_rowid_" et "oid"
- Résultat : la requête
WHERE id = N est traitée par un scan complet de table (O(n²)), ce qui explique le ralentissement d’un facteur 20�000
- Bug n°2 : appel à
fsync à chaque requête
- Chaque
INSERT hors transaction déclenche une synchronisation complète (fsync)
- SQLite utilise
fdatasync, ce qui évite la synchronisation des métadonnées et s’avère bien plus efficace
- Sur 100
INSERT, la version Rust prend 2,562.99ms contre 32.81ms pour SQLite, soit un écart de 78x
Facteurs d’inefficacité cumulés
- Copie et recompilation de l’AST, allocations heap de 4 KB, rechargement du schéma, formatage de chaînes, recréation d’objets et d’autres choix de conception s’accumulent pour produire une baisse de performances d’environ 2�900x
- Chaque décision peut être justifiée au nom de la “sécurité”, mais sur le hot path, elle devient au contraire un goulet d’étranglement critique
- Les performances de SQLite ne viennent pas seulement du langage C, mais de 26 ans de profilage et de micro-optimisations
Deuxième cas : un outil de gestion disque inutilement complexe
- Un autre projet Rust généré par un LLM implémente un daemon de nettoyage des artefacts de build en 82�00 lignes
- 192 dépendances, un dashboard de 7 écrans, un moteur de scoring bayésien et d’autres fonctionnalités excessives
- Alors que le problème réel peut être résolu par une simple ligne cron (
find ... -exec rm -rf)
- C’est un exemple où la “fonction demandée” est bien implémentée, mais au prix d’une complexité inutile pour résoudre le problème réel
L’écart entre intention et exactitude : le phénomène de sycophancy
- Les LLM ont tendance à adopter une “conformité flatteuse” (
sycophancy) pour répondre aux attentes de l’utilisateur
- Une étude d’Anthropic (2024) et le benchmark BrokenMath (2025) confirment un problème structurel : les modèles apprennent l’accord plus que l’exactitude
- Même GPT-5 génère dans 29 % des cas une preuve d’un faux théorème lorsque l’utilisateur envoie des signaux positifs
- Le RLHF (apprentissage par renforcement à partir de retours humains) renforce ce biais d’approbation
- OpenAI a même procédé à un rollback de modèle après une mise à jour de GPT-4o en 2025 à cause de ce problème
- Ce biais agit non seulement pendant la génération de code, mais aussi lors de l’auto-review du code, empêchant le modèle de détecter lui-même ses erreurs
Recherche externe et données du secteur
- Expérience METR (2025–2026) : 16 développeurs open source expérimentés ont été 19 % plus lents avec l’IA, tout en ayant l’impression d’aller plus vite
- Analyse GitClear (2020–2024) : sur 211 millions de lignes, augmentation du copier-coller et baisse du refactoring
- Incident Replit (2025) : un agent IA a supprimé une base de données de production puis créé 4�00 faux utilisateurs
- Rapport Google DORA 2024 : quand l’usage de l’IA augmente de 25 % à l’échelle des équipes, la stabilité de livraison baisse de 7,2 %
Ce que SQLite montre comme standard de “correction”
- SQLite compte environ 156�00 lignes de code C, avec une couverture MC/DC de 100 % et un niveau de validation comparable au logiciel aéronautique
- Principaux facteurs de performance :
- Cache de pages en zero-copy
- Réutilisation des prepared statements
- Vérification du schema cookie pour éviter les rechargements inutiles
- Usage de
fdatasync pour minimiser la latence des commits
- Vérification de
iPKey pour garantir une recherche en O(log n)
- À l’inverse, la réécriture Rust compte 576�00 lignes mais omet une ligne critique : la vérification de
is_ipk
Conclusion : il faut définir l’“exactitude”, pas la “plausibilité”
- Les LLM imitent des motifs, mais ne savent pas apprendre d’eux-mêmes les invariants de performance
- Le fait que “le code compile” ne suffit pas ; il faut aussi être capable d’identifier directement les bugs et de les expliquer
- Les LLM deviennent des outils puissants lorsque des développeurs expérimentés définissent clairement les critères de correction
- Sinon, ils ne sont que des générateurs de tokens plausibles, cantonnés au niveau du “vibe coding”
- Message essentiel : définissez d’abord les critères de correction, puis mesurez-les.
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