Débugguer, ce n’est pas juste corriger une erreur. C’est comprendre ce qui bloque et reconstruire mentalement ce que fait réellement le code. C’est parfois rapide. Souvent long. Et toujours très frustrant.
Mais avec l’IA, tu peux accélérer le processus. Encore faut-il savoir quoi lui demander ! Ici, tu trouveras 7 prompts pour debugger son code avec l’IA, testés en conditions réelles.
Pourquoi utiliser l’IA pour débugger son code ?
Débugguer prend du temps. Parfois beaucoup trop. On relit le code. Mais on tourne autour du bug. On relance l’exécution sans vraiment comprendre ce qui cloche. C’est l’un des moments les plus frustrants du métier. Mais aussi l’un des plus formateurs.
Avec un outil comme ChatGPT, ce processus peut devenir plus rapide, plus clair, plus efficace. Tu peux isoler un bug en quelques secondes. Obtenir une explication ligne par ligne. Provoquer une vraie prise de recul sur ce que fait ton code. Et parfois, tu obtiens même une correction fonctionnelle du premier coup, adaptée à ton environnement.
Mais rien de tout ça ne fonctionne sans les bonnes questions. Si tu balances ton code sans contexte, sans précision, tu risques de perdre ton temps. À l’inverse, un bon prompt peut transformer ton IA en vrai copilote !
Les 7 meilleurs prompts pour débugger son code avec l’IA
1. Identifier l’origine d’un bug classique
Prompt : Voici mon code et l’erreur obtenue. Peux-tu m’aider à comprendre d’où vient le bug ? [code + message d’erreur]
Pourquoi il est efficace : L’IA sait parfaitement lire une stack trace simple (TypeError, AttributeError, IndexError, etc.). Elle va isoler la ligne fautive, expliquer le type d’erreur et souvent pointer vers la logique cassée.
À privilégier pour les bugs bien identifiés par le compilateur.
2. Proposer une correction immédiate et expliquée
Prompt Corrige ce code tout en expliquant ce que tu modifies et pourquoi : [code]
Pourquoi il est efficace : Très bon pour les erreurs de logique simples et isolées. L’IA ne fait pas que corriger, elle peut justifier ligne par ligne. Ça permet d’apprendre en déboguant, ce qui est idéal pour les étudiants ou les juniors.
Important : demander explicitement une explication, sinon elle fait du « patch aveugle ».
3. Identifier un bug silencieux (le plus sous-estimé)
Prompt : Voici une fonction qui ne plante pas mais ne renvoie pas le bon résultat. Peux-tu identifier le bug logique ? [code]
Pourquoi il est top : C’est là que l’IA excelle en modélisation : elle exécute ton code et repère les incohérences de logique. Très utile quand le programme tourne “sans erreur” mais retourne une mauvaise valeur.
4. Générer un test unitaire ciblé
Prompt : Crée un test unitaire pour cette fonction afin de vérifier qu’elle fonctionne comme prévu.
Pourquoi c’est utile : L’IA va générer un test clair (souvent avec pytest, unittest ou assert) qui aide à confirmer la présence du bug ou valider sa correction. Super pour les devs en apprentissage du TDD.
5. Traduire une stack trace en langage clair
Prompt : Voici une stack trace que je ne comprends pas. Peux-tu m’expliquer ce qu’elle signifie et à quoi correspond chaque ligne ? [stack trace]
Pourquoi ça marche : Très formateur. L’IA explique la logique d’exécution en cascade, et pointe la ligne du code source impliquée. Idéal quand on est perdu entre les fichiers, les appels internes, ou les frameworks.
6. Vérifier un effet de bord entre fonctions
Prompt : Je pense que ce bug vient d’un effet de bord entre deux fonctions. Peux-tu analyser leur interaction ? [code concerné]
Pourquoi il est utile : Pour les bugs plus avancés (ex : variables globales, références partagées, mutation d’état), l’IA peut isoler une interaction involontaire. Ça évite de “deviner” ce qui pollue quoi.
7. Nettoyer du code pour mieux débuguer
Prompt : Allège ce code en supprimant les parties non essentielles pour m’aider à mieux identifier la source du bug.
Pourquoi c’est utile : Souvent, le bug est noyé dans du bruit (UI, boucles inutiles, logs). L’IA peut te fournir une version minimaliste du code, ce qui clarifie l’analyse. Gain de temps énorme.
Astuce bonus : fine-tune ton prompt selon ton langage
Tu peux rendre chaque prompt encore plus efficace en précisant : le langage (Python, TypeScript, Rust…), le framework utilisé (Django, React…) et le type de bug (logique, erreur d’import, async, compatibilité, etc.)
Par exemple : Voici un bug async dans une app React. Peux-tu m’expliquer ce qu’il se passe et proposer une solution ?
Et si tu veux aller plus loin, on prépare un pack téléchargeable de prompts IA pour développeurs. Tu veux qu’on te prévienne à sa sortie ? Suis-nous sur Instagram et abonne-toi à la newsletter !
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