Les LLMs semblent tout désignés pour faire de la remédiation de code : ils génèrent du code dans des dizaines de langages et s’adaptent à de nombreux contextes. Mais qu’en est-il réellement ? Cette présentation propose un panorama concret des avancées et des limites de la remédiation de vulnérabilités assistée par LLM. À partir de nos travaux sur la correction automatique de failles (notamment dans des fichiers Terraform) nous explorerons les leviers permettant d’améliorer la précision des modèles : ajout de contexte, intégration de bases de connaissances spécialisées, création de jeux de données vulnérables. L’objectif : distinguer la réalité technique de la simple hype, comprendre ce qui fonctionne aujourd’hui, et entrevoir ce que pourrait devenir la sécurité du code à l’ère de l’intelligence artificielle générative.