Constat

Tu décris : lenteur, réponses incomplètes, bugs évidents, et parfois des temps de réponse absurdes pour du texte.

Idée clé : en dev, on ressent immédiatement les régressions parce que la validation (ça compile / ça marche) est binaire.

Pourquoi les devs le voient en premier

• Le code exige une cohérence stricte (imports, API, syntaxe, invariants).
• Le “blabla correct” ne suffit pas : il faut un patch exact.
• Les contextes longs (fichiers, logs, traces) amplifient les erreurs.

Pourquoi ça peut ramer

L’outil sert à tout (IDE, recherche, images, etc.). Résultat :

• Contestion serveur (charge variable selon l’heure, la région).
• Priorisation dynamique : certaines requêtes longues/techniques passent après.
• Latence variable même pour des demandes similaires.

Effet concret en dev

Les demandes “code-heavy” (gros contexte, patchs précis, debug) sont plus coûteuses côté calcul et peuvent subir davantage les variations de charge.

Implication : découper + viser des patchs minimaux réduit fortement les risques de latence et d’erreurs.

Symptômes typiques

• Plus d’approximations (“je suppose que…”) au lieu de vérifier.
• Moins de “réflexe” à recouper la logique (imports, types, flux).
• Réponses plus “généralistes” au détriment de la rigueur d’exécution.

Cause fréquente (pragmatique)

Optimisations coût/latence + réduction de certains comportements “deep-check” peuvent se traduire par des réponses plus rapides à produire… mais moins fiables sur des tâches strictes.

Pourquoi les gros fichiers cassent la précision

• Plus le contexte est long, plus il y a de risques d’oublis ou de contradictions.
• Le modèle peut “broder” plutôt que recalculer proprement.
• Les itérations successives amplifient les dérives (patchs empilés).

Solution simple mais efficace

Bonus : si tu fournis une “repro” minimale (input → output attendu → output réel), tu gagnes un facteur énorme.

Comparatif (ressenti dev)

• Gemini donne souvent une impression de réponse instantanée.
• Approche plus “code-first” sur certains cas : patchs courts, moins de blabla.
• Meilleure tenue du contexte sur certains profils de requêtes.

Conclusion pragmatique

4 actions qui changent tout

1. Fragmenter brutalement : 1 bug / 1 fonction / 1 patch.
2. Forcer le mode ingénieur : “pas de suppositions, vérifie chaque hypothèse”.
3. Ne pas faire confiance aveuglément : traiter l’IA comme un collègue pressé → validation systématique.
4. Panachage d’outils : LLM + tests + lint + CI = vérité finale.

Prompt “ingénieur” prêt à copier

Réponds comme un ingénieur senior. Pas de suppositions. Si tu ne sais pas, dis-le. Vérifie chaque hypothèse. Donne un patch minimal et testable.