Génération de code alimentée par l'IA : guide pour les développeurs

Plutôt que de laisser les développeurs humains écrire tout le code manuellement, les outils de génération de code alimentés par l'IA peuvent produire du code automatiquement en fonction de certains intrants et paramètres, tels que des descriptions en langage naturel. Cette approche se décompose généralement en deux grandes catégories : la complétion de code et les suggestions de code. Ces deux aspects contribuent à améliorer le développement et l'efficacité du code.

Qu'est-ce que la complétion de code alimentée par l'IA ?

La complétion de code alimentée par l'IA de GitLab est une fonctionnalité avancée de saisie semi-automatique du code. Elle est disponible dans les environnements de développement intégrés (IDE) et les éditeurs de code. Elle fournit des suggestions automatisées pour compléter la ligne de code en cours en fonction du contexte, du code antérieur et des bonnes pratiques. Elle a pour but d'accélérer le workflow et de réduire au maximum les erreurs lors de l'écriture du code en prédisant les prochaines portions de code les plus probables. Elle est souvent capable de suggérer des noms de variables, des signatures de méthodes et d'autres structures propres au langage de programmation utilisé.

Que sont les suggestions de code alimentées par l'IA ?

Les suggestions de code alimentées par l'IA ont quant à elles une portée plus large : elles fournissent généralement des indices, des améliorations et des modifications potentielles au code existant plutôt que de simplement compléter la ligne en cours. Ces assistants IA pour le code peuvent inclure des options de réusinage, des améliorations des performances et des recommandations de bonnes pratiques pour un code plus sécurisé. Ils s'appuient souvent sur une analyse de l'ensemble du code base, des normes de la communauté et des conventions du langage de programmation spécifique.

Cette facette émergente de la technologie, qui fait appel à des assistants de code et à des outils de complétion de code alimentés par l'IA, pourrait transformer de manière significative le développement de logiciels modernes. Elle permet à bien des égards de gérer des tâches complexes et de convertir des intrants en langage naturel en lignes de code fonctionnelles.

La génération de code alimentée par l'IA offre plusieurs avantages clés aux équipes de développement. En générant automatiquement du code à partir de spécifications, les systèmes d'IA peuvent accroître la productivité des développeurs, réduire les erreurs de codage et accélérer les cycles de sortie des nouvelles versions de logiciels.

Par exemple, les générateurs de code alimentés par l'IA peuvent produire rapidement du code réutilisable et des portions de code pour des tâches répétitives, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur des exigences de programmation plus complexes. Ils peuvent également détecter les bogues et suggérer des correctifs à partir de l'analyse des codes bases volumineux, ce qui permet de mettre en production un code de meilleure qualité et plus sécurisé.

En outre, le code généré par l'IA favorise une itération et des tests plus rapides. Grâce à la génération automatique de code pour répondre aux nouvelles exigences associées aux fonctionnalités, les équipes de développement peuvent déployer des versions mises à jour des applications de manière plus régulière.

Cycles de développement plus rapides et plus efficaces

La génération de code alimentée par l'IA promet d'accélérer le processus de développement logiciel en générant automatiquement des composants de code réutilisables. Les développeurs, en particulier ceux qui ont de l'expérience, ont ainsi l'opportunité de se concentrer sur des tâches plus créatives générant davantage de valeur au lieu de se limiter à des tâches d'écriture de code répétitives.

Améliorez la qualité du code et réduisez les bogues

Les systèmes d'IA, comme les assistants de code alimentés par l'IA, ont la capacité d'analyser de vastes ensembles de données de code. En conséquence, ils peuvent générer du code comportant moins d'erreurs potentielles tout en respectant les bonnes pratiques en matière de sécurité, d'efficacité et d'architecture logicielle (design patterns). Ils permettent un débogage plus rapide et une meilleure qualité de code globale.

Collaboration et productivité améliorées

Les assistants IA pour le code agissent comme des membres supplémentaires au sein d'une équipe : ils fournissent des recommandations et effectuent des tâches répétitives afin de réduire la charge de travail des développeurs humains. Ceux-ci peuvent donc consacrer plus de temps à la résolution conjointe de problèmes complexes, améliorant ainsi l'expérience de chaque développeur.

La génération de code alimentée par l'IA s'appuie sur le machine learning (ML) et le traitement du langage naturel (TLN) pour générer automatiquement du code source. Les modèles de ML sont formés sur de grands jeux de données de code pour comprendre les langages de programmation et les coding patterns communs. Le traitement du langage naturel permet à ces modèles d'interpréter des prompts textuels et de les convertir en code exécutable.

Quel est le rôle du machine learning et du traitement du langage naturel dans la génération de code alimentée par l'IA ?

Ces technologies renforcent la capacité des systèmes d'IA à comprendre et à produire du code. Elles transforment ainsi la façon dont les développeurs interagissent avec les tâches de programmation.

Les outils de génération de code pilotés par l'IA sont propulsés par des algorithmes de machine learning : des modèles tels que les modèles séquence à séquence (Transformers) et les réseaux neuronaux de longue mémoire à court terme (LSTM) analysent des exemples de code pour apprendre la syntaxe, la structure et le style des langages de programmation. Lorsqu'ils disposent de suffisamment de données d'entraînement de qualité, ces générateurs de code alimentés par l'IA peuvent produire du code dont l'efficacité et la sécurité égalent celles de code écrit par des développeurs.

Les techniques de traitement du langage naturel enseignent aux modèles à comprendre les prompts textuels : l'IA génère ainsi le code nécessaire lorsque les développeurs décrivent la fonctionnalité qu'ils souhaitent créer. Par exemple, le traitement du langage naturel peut interpréter le prompt suivant : « créer une fonction pour additionner deux nombres » et générer une définition de fonction complète, convertissant les intrants en langage naturel en des extraits de code fonctionnels.

Une planification et une collaboration minutieuses sont nécessaires pour intégrer efficacement la génération de code alimentée par l'IA dans les workflows DevOps. Voici quelques bonnes pratiques à prendre en compte :

Développez des stratégies d'intégration en amont

Lorsque vous intégrez au pipeline DevOps la génération de code alimentée par l'IA, telle que les assistants de code alimentés par l'IA et les outils de complétion de code alimentés par l'IA, prenez le temps de déterminer comment elle s'associera aux systèmes et processus existants. Déterminez les étapes du cycle de développement les mieux adaptées au code généré par l'IA et ajustez les workflows en conséquence. Commencez avec des projets pilotes de petite envergure avant d'étendre l'utilisation de l'IA à toute l'entreprise.

Maintenez une collaboration étroite entre les humains et l'IA

L'IA doit aider les développeurs, et non les remplacer. Encouragez les développeurs à utiliser les systèmes d'IA pour valider le code généré, à fournir le contexte et des exigences supplémentaires, ainsi qu'à gérer des logiques complexes pouvant dépasser les capacités de l'IA. Une collaboration efficace est essentielle pour tirer pleinement parti du code généré par l'IA.

Donnez la priorité à la qualité, à la sécurité et à la conformité du code

Bien que l'IA promette une vélocité améliorée, la qualité, la sécurité et la conformité du code ne doivent pas être compromises. Mettez en place des processus de revue de code manuels pour vérifier le code généré. Implémentez des scans de sécurité adaptés aux risques liés au code généré par l'IA et assurez-vous que les politiques réglementaires sont respectées avant le déploiement. La surveillance et l'itération des modèles d'IA sont également importantes.

En intégrant soigneusement la génération de code alimentée par l'IA et en prenant en compte la culture et les pratiques DevOps existantes, les équipes peuvent trouver le juste équilibre entre l'automatisation et la supervision humaine. Cela permet aux entreprises d'exploiter les promesses de l'IA tout en minimisant les risques, afin de garantir un parcours de codage efficace pour l'ensemble de l'équipe de développement.

L'impact de la génération de code alimentée par l'IA sur les rôles et les pratiques de développement de logiciels

Grâce à l'essor de la génération de code alimentée par l'IA, les rôles et les pratiques traditionnels en matière de développement de logiciels sont en train d'évoluer.
Pendant que l'IA s'occupe des tâches de codage élémentaires, les développeurs peuvent se concentrer sur les défis de programmation plus complexes et sur les revues de code. Toutefois, cette évolution pourrait réduire le besoin en ingénieurs débutants au fil du temps.

À l'avenir, le rôle principal des développeurs humains pourrait évoluer vers la formation et la surveillance des systèmes d'IA. Toutefois, l'expertise et la supervision des développeurs resteront essentielles pour garantir la qualité du code, réduire les erreurs dans le code et maintenir l'efficacité du code.

Dans l'ensemble, la génération de code alimentée par l'IA est une innovation prometteuse pour les équipes DevOps. La gestion des risques liés à l'éthique, à la sécurité et aux changements apportés au développement des logiciels doit être mûrement réfléchie à mesure que l'adoption s'accélère.

La génération de code alimentée par l'IA a le potentiel de transformer les pratiques DevOps en automatisant des parties importantes du processus de développement logiciel. Au fur et à mesure que la technologie progresse, les systèmes d'IA joueront probablement un rôle encore plus important dans l'écriture, le test et le déploiement du code.

À l'avenir, la génération de code alimentée par l'IA deviendra probablement plus rapide, plus flexible et capable de gérer une plus grande variété de tâches de codage. Au fil des évolutions technologiques, nous pourrions voir les systèmes d'IA assumer des aspects plus créatifs du développement logiciel, traditionnellement réservés aux codeurs humains.

Les développeurs et les équipes informatiques ont donc la possibilité d'améliorer leurs compétences et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée telles que l'architecture du système, la collecte des exigences et le design. Cependant, ce changement pose également de sérieuses questions éthiques concernant la responsabilisation, la transparence et le contrôle des processus de codage automatisés.

En approfondissant leur compréhension des opportunités et des risques, les équipes d'ingénieurs peuvent prendre des décisions éclairées sur la manière d'exploiter la génération de code alimentée par l'IA pour accélérer et améliorer la livraison de logiciels, en tirant parti d'outils utiles tels que les assistants de code et outils de complétion de code alimentés par l'IA pour améliorer le workflow de codage et le processus global de développement de code.