Un chercheur et développeur, auteur d'applets mathématiques en Java 1.0 dès 1999, a récemment utilisé des agents de programmation assistés par l'intelligence artificielle pour moderniser ses archives numériques. Face à l'obsolescence des normes web et à la difficulté de maintenance du code ancien, il a confié la migration d'une vingtaine d'applets vers le JavaScript à un agent IA. L'opération, réalisée en quelques heures, a restauré le fonctionnement des visualisations tout en apportant des améliorations graphiques mineures. L'IA a introduit un seul bug marginal et a même détecté deux erreurs présentes dans les versions originales, aboutissant à un code globalement stable. Compte tenu de leur rôle d'outils pédagogiques secondaires, les risques résiduels sont jugés acceptables. Convaincu par cette expérience, le développeur a également sollicité l'agent pour concevoir deux nouvelles applications visuelles, auparavant abandonnées pour des raisons de complexité technique. La première retrace une idée de 1999 : un outil de visualisation de la relativité restreinte dans un espace de Minkowski. La seconde accompagne un travail récent sur la conjecture de Gilbreath. Générées par dialogue itératif avec l'IA, ces applications correspondent désormais à la vision initiale de l'auteur. Bien qu'encore en phase de test, elles illustrent la capacité des assistants de codage à transformer des concepts complexes en prototypes fonctionnels sans nécessiter une maîtrise approfondie de tous les détails d'implémentation. Cette démarche souligne l'évolution des pratiques dans la recherche mathématique et académique. L'intégration d'outils interactifs générés par IA apparaît comme une solution viable pour enrichir les publications scientifiques de supports visuels pédagogiques. Si ces générations nécessitent encore une validation humaine pour éliminer les imperfections, leur nature non critique permet d'en limiter les risques. À l'avenir, ces assistants pourraient devenir des composants standard du flux de travail académique, accélérant la production de visualisations complexes et rendant la recherche plus accessible sans altérer la rigueur des démonstrations fondamentales.