SWE-RL est une technique d'inférence de grands modèles de langage basée sur l'apprentissage par renforcement, proposée par Facebook Research. Elle vise à améliorer les performances du modèle dans les tâches d'ingénierie logicielle en utilisant les données d'évolution des logiciels open source. Cette technique optimise les capacités de raisonnement du modèle grâce à un mécanisme de récompense piloté par des règles, lui permettant de mieux comprendre et de générer un code de haute qualité. Les principaux avantages de SWE-RL résident dans son approche innovante de l'apprentissage par renforcement et son utilisation efficace des données open source, ouvrant de nouvelles perspectives dans le domaine de l'ingénierie logicielle. Cette technologie est actuellement en phase de recherche et son prix commercial n'est pas encore défini, mais elle présente un potentiel significatif pour améliorer l'efficacité du développement et la qualité du code.