Les développeurs de logiciels rédigent une grande quantité de code source et de documentation au cours du processus de développement logiciel. De manière intrinsèque, les développeurs se souviennent souvent de parties de code ou de résumés de code qu’ils ont écrits par le passé lorsqu’ils implémentent de nouveaux logiciels ou rédigent de la documentation. Pour imiter le comportement des développeurs dans la génération de code ou de résumés, nous proposons un cadre augmenté par récupération, appelé REDCODER, qui extrait du code ou des résumés pertinents à partir d’une base de données de récupération et les fournit en complément aux modèles de génération de code ou de résumé. REDCODER présente plusieurs caractéristiques originales. Premièrement, il étend la technique de récupération dense d’avant-garde afin de rechercher du code ou des résumés pertinents. Deuxièmement, il peut fonctionner avec des bases de données de récupération contenant des instances unimodales (uniquement du code ou des descriptions en langage naturel) ou des instances bimodales (paires code-description). Nous avons mené des expériences et une analyse approfondie sur deux jeux de données standardisées pour la génération de code et le résumé, respectivement en Java et en Python, et les résultats prometteurs confirment l’efficacité du cadre augmenté par récupération que nous proposons.