Son ambition ? Rendre la revue de code plus rapide, plus fiable… et accessible à tous, même dans les environnements de travail les plus exigeants. Que vaut vraiment cette approche assistée par l’IA ? Quels bénéfices concrets pour les développeurs ? Tour d’horizon d’une solution qui pourrait bien transformer nos habitudes.

CodeRabbit : l’assistant IA qui révolutionne la revue de code

Tout bon développeur sait ça : la code review c’est obligatoire dans n’importe quel projet ! Malgré ça, ça peut vite tourner au casse-tête : deadline trop courte, équipe qui grandit, hotfix ou tout simplement aucun autre développeur de disponible pour faire la code review…
C’est là que CodeRabbit entre en scène : plutôt que de remplacer un développeur, il joue le rôle du développeur bienveillant toujours disponible pour relire un commit et pointer du doigt les différentes coquilles ou erreurs.

Mais qu’est-ce fait CodeRabbit exactement ? Concrètement, au moment de créer un commit ou à la création d’une pull request, CodeRabbit entre en action : il repère les bugs (mauvais paramètre de fonction, typo dans l’appel d’une fonction, oubli d’un caractère, etc…), signale si il manque un commentaire ou si un commentaire en place n’est pas assez précis et propose même parfois une refactorisation plus propre.
Plus on l’utilise, plus il s’améliore : il apprend à connaître notre manière et nos habitudes de codage.

Un gros avantage ? il s’intègre là où on travaille déjà : GitHub, GitLab, Bitbucket et même nos IDEs : VS Code, Cursor, Windsurf… Son intégration est facile et rapide et s’ajoute facilement à la routine du développement.
Il ne cherche absolument pas à remplacer l’humain mais à rendre les tâches longues et répétitives que personne ne veut faire moins pénible, plus rapide, que l’on soit junior ou expert.

Installation et premiers pas

Passons à la pratique : l’installation de CodeRabbit est plutôt simple, que ça soit au directement dans l’IDE ou sur les dépôts Git.

1. Installation dans l’IDE

Ici, je vais prendre comme un exemple une installation dans Cursor (la logique est similaire ailleurs) : 

• Ouvrir le marketplace des extensions

• Chercher “CodeRabbit” et installer

• Lancement de CodeRabbit

On peut profiter d’être dans ce menu pour épingler CodeRabbit pour un accès plus rapide

• Se connecter

En cliquant sur “Use CodeRabbit for Free”, ça va ouvrir une nouvelle fenêtre du navigateur pour se connecter avec le compte de votre choix (GitHub, GitLab, Azure DevOps ou Bitbucket) ce qui va automatiquement détecter les différentes repositories.
Une fois l’installation finie, CodeRabbit va proposer plusieurs options de configuration. L’installation de CodeRabbit dans l’IDE permet ainsi une code review des différents fichiers que l’on modifie afin de les corriger avant de faire le commit.

2. Installation sur Git

Pour aller plus loin et proposer une code review obligatoire, même pour les développeurs qui n’ont pas installé l’extension dans l’IDE, on peut installer CodeRabbit directement sur le Git : 

• Aller sur le site de CodeRabbit et se connecter

Il faut aller sur https://app.coderabbit.ai/login pour se connecter

• Vérifier les différentes repositories accessible

Si le repository n’apparaît pas, il suffit de cliquer sur le bouton en haut à droite “Add Repositories” pour se connecter

3. Premier pas et découverte

• IDE

Côté IDE et une fois l’installation fini, il suffit d’aller dans l’onglet de CodeRabbit et de lui demander d’analyser les fichiers : 

Dans notre exemple avec erreur, il détecte que la branche principale est master et que nous sommes actuellement sur develop. Il détecte également les fichiers modifiés, ici app.py, et nous indique le nombre de bug detecté, ici 3 : 

Il nous donne un peu plus d’informations sur les différents bugs, avec un accès rapide au clic sur le bug, ainsi que des “nitpicks” qui ne sont pas des bugs mais plutôt des recommandations pour avoir un code plus propre. Si la code review n’est pas lancer manuellement avant le commit, il le proposera automatiquement s'il détecte un git commit dans le terminal de l’IDE

• Git

Côté Git et une fois l’installation terminée, il suffit de créer une pull request pour que CodeRabbit se lance automatiquement. Cela lui prends quelques minutes et après, il nous sort différentes informations, plus détaillées que sur l’IDE : 

Ici, il indique les différentes modifications qu’il détecte dans le code et en fait un petit résumé.

Sur ces 2 captures, il indique un peu son parcours de la pull request au format texte ainsi qu’un petit diagramme de séquence.

Ici il propose une petite refactorisation afin de retourner les bonnes données et au bon format.

Ici il détecte un gros bug et propose du code pour corriger celui-ci.

En résumé, que l’on préfère travailler directement dans l’IDE ou avec Git, l’installation de CodeRabbit ne prend que quelques minutes et s'intègre parfaitement dans notre routine de travail.
Dès les premières utilisations, on se rend vite compte qu’il peut nous faire gagner énormément de temps en simplifiant la relecture et en fluidifiant la collaboration entre différents développeurs.

4. Points faibles, retours d’usage et futur de l’outil

Même si CodeRabbit facilite grandement la code review, il montre parfois ses limites :

• Compréhension du contexte : malgré ses progrès, l’IA ne capte pas toujours toutes les règles métier ou les spécificités un peu spécial de certains projets

• Suggestions parfois à côté de la plaque : il arrive que CodeRabbit propose des corrections inutiles

• Gestion des gros projets : sur des gros projets avec un code conséquent ou complexes, CodeRabbit peut ralentir ou rater des problèmes importants

Les premiers retours sont globalement positifs, surtout sur :

• Le gain de temps : Les suggestions automatiques et les code reviews accélèrent clairement le développement, surtout quand il est couplé avec d’autres IA, comme avec Cursor par exemple

• La montée en compétence : les retours sont rapide et pédagogique, ce qui permet une montée en compétence des juniors comme des seniors

• L’intégration fluide : l’intégration directement dans l’IDE ou via Git permet de ne pas avoir une énième interface supplémentaire à gérer

Mais il y a aussi des critiques récurrentes, notamment :

• La surabondance de feedback : on peut trouver que CodeRabbit génère trop de choses

• La nécessité de repasser derrière l’IA : ça reste une IA, il se peut qu’elle n’est pas compris un concept ou une règle métier ou tout simplement halluciner

CodeRabbit évolue vite, porté par une communauté active et des mises à jour régulières. Les attentes des utilisateurs sont claires :

• Une meilleure personnalisation : une meilleure adaptation des retours selon les développeurs et le projet

• Des analyses plus contextuelles : comprendre le “pourquoi” derrière le code, et pas seulement le “comment”

• Plus de transparence sur l’utilisation des données : pour être sûr de savoir où vont les données et avoir plus de contrôle dessus

L’avenir s’annonce prometteur : à mesure que l’outil s’améliore, il pourrait devenir un vrai copilote du quotidien, capable d’aller au-delà de la simple code review pour proposer de l’aide à la conception, au test, voire à l’architecture globale.

5. Conclusion : vers une collaboration homme-machine toujours plus fluide ?

CodeRabbit montre que l’IA peut vraiment simplifier et accélérer la code review sans remplacer l’humain. Encore perfectible, l’outil ouvre pourtant la voie à une collaboration homme-machine plus fluide, où chacun se concentre sur ce qu’il fait de mieux. L’avenir du développement ? Sûrement plus collaboratif que jamais, avec l’IA en renfort du quotidien.