Générateurs de codes d'IA : Un guide approfondi de leur fonctionnement

Cela peut sembler contestable, mais le codage traditionnel appartient presque au passé aujourd'hui. En particulier lorsqu'il existe des générateurs de code IA sophistiqués, le codage traditionnel est comme une course en haut de la colline avec un sac à dos. Décharger l'IA des tâches à forte intensité de main-d'œuvre revient à se débarrasser de ce sac à dos. Lorsque l'IA prend en charge la charge, le cycle de vie du codage devient soudain un voyage beaucoup plus gratifiant, avec de l'énergie à revendre pour la créativité.

En bref, les générateurs de code d'IA sont là pour rester et vous faciliter la vie, à condition que vous sachiez les utiliser de manière optimale. Ce guide vous fournira tous les outils dont vous avez besoin pour comprendre les rouages des générateurs de code d'IA. Nous avons passé au peigne fin les aspects les plus délicats pour vous proposer un "guide pour les nuls" destiné aux débutants.

Qu'est-ce qu'un générateur de code d'IA ?

Un générateur de code IA est un outil qui génère du code et des suggestions d'autocomplétion qui comprennent, entre autres, des extraits de code, des fonctions entières ou même des applications complètes. Les générateurs de code IA utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour générer du code pertinent sur la base de l'invite reçue par l'utilisateur décrivant la fonctionnalité souhaitée.

Comment fonctionne un générateur de code d'IA ?

En principe, la capacité d'un générateur de code IA à générer du code n'est pas différente de celle d'un développeur humain en devenir. Dans les deux cas, il s'agit d'apprendre grâce aux ressources en ligne disponibles, d'appliquer cet apprentissage et de continuer à évoluer. Les développeurs humains parcourent également l'internet à la recherche de réponses, tout comme leurs homologues IA. La différence réside dans l'échelle, la vitesse et la configuration.

Les algorithmes d'apprentissage automatique s'entraînent sur de grandes bibliothèques de codes sources existants provenant de projets libres, ce qui alimente l'outil de génération de code. Le processus de formation se décompose généralement en plusieurs étapes :

1. Collecte de données : L'internet regorge de codes sources accessibles au public. Le code provenant de sites web tels que GitHub, Stack Overflow et d'autres sources est collecté pour former l'ensemble de données massif sur lequel les algorithmes d'apprentissage automatique s'entraînent. Cet ensemble de données est riche en codes couvrant plusieurs langages de programmation, ce qui permet à l'outil d'IA de bien maîtriser plusieurs langages.
2. Prétraitement des données : Le code collecté est nettoyé et prétraité afin de s'assurer qu'il est adapté à la formation. Il s'agit de supprimer les doublons, de normaliser le formatage et de segmenter le code en morceaux significatifs.
3. Formation au modèle : Les modèles d'apprentissage automatique, souvent basés sur des réseaux neuronaux comme Transformers, sont formés à l'aide des ensembles de données prétraitées. Ces modèles apprennent à comprendre les constructions, la syntaxe et la sémantique de la programmation.
4. Invitation et réponse : Lorsqu'un utilisateur fournit une invite (par exemple, une description en langage naturel d'une fonction souhaitée), le générateur de code IA traite l'entrée et génère l'extrait de code correspondant.
5. Raffinement et retour d'information : Les utilisateurs peuvent affiner le code généré en fournissant un retour d'information ou des spécifications supplémentaires, ce qui permet à l'IA d'améliorer le résultat de manière itérative.

Ces étapes constituent un rite de passage essentiel dans la génération de code d'IA, consolidant la capacité d'un outil d'IA à compléter les efforts du développeur en matière de programmation.

Codage génératif et productivité des développeurs

Une fois que le générateur de code d'IA a terminé sa formation, il effectue la génération de code de deux manières principales :

1. Fonction d'auto-complétion

Dans ce scénario, le développeur est à la place du conducteur tout en acceptant les suggestions d'un assistant de conduite formé. Le développeur commence à coder et le générateur de code propose des suggestions d'autocomplétion basées sur des modèles de codage reconnus à partir des ensembles de données de formation. Il appartient au développeur d'accepter la suggestion ou de passer à autre chose.

2. Entrée en langage naturel

Les développeurs formulent leurs demandes en utilisant le langage naturel, ce qui incite l'outil d'IA à générer des suggestions qui répondent à l'objectif fixé. Cette option permet aux utilisateurs de participer au développement de code même s'ils sont novices. Grâce à la fonctionnalité de chat, les développeurs peuvent communiquer directement leurs intentions à l'outil d'IA. Par exemple, en émettant des demandes spécifiques d'optimisation du code, de correction de bogues, etc. Cette capacité de conversation de l'outil donne au développeur un coup de main à chaque étape du processus de génération de code.

Le codage génératif peut considérablement stimuler la productivité des développeurs dans de nombreux cas. Une étude menée par McKinsey affirme que les ingénieurs logiciels peuvent développer du code 35 à 45 % plus rapidement, remanier 20 à 30 % plus rapidement et effectuer la documentation 45 à 50 % plus rapidement.

Ces statistiques sont très prometteuses et offrent un grand potentiel. Toutefois, la même étude souligne que la productivité en tant que mesure dépend de plusieurs variables telles que la nature de la tâche entreprise (répétitive ou créative) et l'ensemble des compétences de l'ingénieur qui utilise l'IA. Plus loin dans ce guide, nous verrons comment et pourquoi ces chiffres peuvent facilement être confondus s'ils sont sortis de leur contexte.

Malgré cette dichotomie dans le débat sur la productivité, nous pouvons affirmer que la génération de code par l'IA peut apporter rapidité, cohérence et satisfaction au processus de génération de code.

L'abaissement de la barrière à l'entrée en fait également un outil révolutionnaire dans le domaine de l'ingénierie logicielle.

Comment utiliser efficacement la génération de code par IA

Pour exploiter tout le potentiel des générateurs de code d'IA, il convient de suivre les meilleures pratiques suivantes :

1. Comprendre l'outil : Familiarisez-vous avec l'outil de codage de l'IA que vous utilisez. Chaque outil possède des caractéristiques et des limites qui lui sont propres. Commencer petit est également une bonne règle de base pour un débutant. Commencez par générer de petits extraits de code avant de passer à des éléments de code plus importants et plus complexes.
2. Fournir des instructions claires : La qualité du code généré dépend de la clarté de vos commentaires. Fournissez des invites détaillées et spécifiques pour obtenir les meilleurs résultats. Analysez le code généré pour comprendre les modèles et la logique utilisés par l'IA. Cela peut vous permettre d'améliorer vos compétences en matière d'ingénierie et de codage.
3. Révision et édition : vérifiez toujours l'exactitude et l'exhaustivité du code généré. Le code généré par l'IA ne répond pas toujours parfaitement à vos exigences.
4. Itérer : Utilisez les capacités itératives de l'outil pour affiner le code. Fournissez un retour d'information et des détails supplémentaires pour améliorer le résultat. La collaboration avec d'autres développeurs pour affiner et améliorer votre code est essentielle pour améliorer votre capacité à utiliser l'outil d'IA.
5. Intégrez-le à votre flux de travail : Essayez d'intégrer la génération de code d'IA dans votre flux de travail de développement existant pour obtenir des résultats rationalisés et une productivité accrue. Les outils de codage de l'IA évoluent rapidement. Tenez-vous au courant des dernières mises à jour et caractéristiques afin de pouvoir tirer le meilleur parti des fonctionnalités améliorées.

Outils populaires de génération de code d'IA

Plusieurs outils de génération de code d'IA ont été largement adoptés, chacun apportant des atouts uniques. GitHub Copilot, le générateur de code d'IA le plus populaire, est un assistant hautement qualifié qui se tient près de votre bureau, prêt à vous fournir des suggestions de complétion de code en temps réel. Il utilise des modèles d'apprentissage profond formés sur de grandes quantités de code public, de la même manière qu'un apprenti apprend en étudiant les travaux de ses maîtres.

Zencoder va encore plus loin avec son flux de travail de réparation agentique. Imaginez une équipe de rédacteurs diligents qui peaufinent automatiquement vos projets. Les agents d'IA de Zencoder s'intègrent parfaitement à votre flux de travail pour peaufiner et perfectionner le code généré par ses modèles de langage. Sa compatibilité avec des IDE populaires tels que Visual Studio Code et JetBrains en fait un outil puissant pour stimuler la productivité.

Amazon CodeWhisperer est un autre outil remarquable, qui fournit des suggestions de code intelligentes et des optimisations en tirant parti de la vaste infrastructure et des analyses en nuage d'Amazon.

Kite mérite également d'être mentionné pour son objectif de rationaliser l'expérience du codage. Il utilise l'apprentissage automatique pour proposer des compléments contextuels aux extraits de code et est particulièrement efficace avec Python.

Pour ceux qui font partie de l'écosystème Google, des outils comme AI Hub et Vertex AI offrent de solides capacités de génération de code. Ces outils utilisent les vastes cadres d'IA et d'apprentissage automatique de Google pour faciliter les tâches de développement complexes, en particulier dans les projets de grande envergure.

Comme les instruments d'un orchestre qui contribuent à une performance harmonieuse, ces outils d'IA travaillent ensemble pour maintenir les développeurs à la pointe de l'industrie du logiciel. Leur évolution continue promet une intégration et une utilité encore plus grandes, ce qui rendra le processus de développement plus efficace et plus innovant.

Limites de la génération de code par l'IA

1. Code défectueux ou difficile à comprendre

L'idée et les avantages de la génération de code par IA sont souvent tellement loués que les développeurs se lancent dans l'aventure avec de grandes attentes concernant la facilité d'utilisation et l'augmentation de la productivité. Cependant, leur expérience ne correspond pas toujours à leurs attentes. Une étude intitulée "Expectation vs Experience", réalisée par des étudiants de Harvard pour tester l'impact de l'utilisation de GitHub CoPilot sur la productivité, illustre parfaitement ce point. L'étude a consisté à assigner des tâches de génération de code à 24 étudiants afin de mesurer la productivité et la facilité de résolution des problèmes à l'aide de l'IA. Bien qu'une majorité d'étudiants (19 sur 24) se soit déclarée satisfaite de l'utilisation de Copilot et l'ait préférée, l'augmentation de la productivité n'a pas été très importante. Il est également arrivé que CoPilot suggère un code défectueux ou bogué que l'étudiant a eu du mal à comprendre ou à déboguer. En fin de compte, malgré toutes les affirmations sur les fonctionnalités de Copilot, il n'a pas "nécessairement réduit le temps d'exécution des tâches ou augmenté le taux de réussite dans la résolution des tâches de programmation dans un contexte réel". Il est donc important de tenir compte de son niveau de compétence dans un langage de programmation et de faire preuve de discernement lors de l'examen du code généré par les outils d'IA.

2. Dette technique

En termes simples, la dette technique (également connue sous le nom de dette de conception ou de dette de code) désigne les coûts encourus en raison de la priorité accordée à une livraison rapide plutôt qu'à un code parfait. Fondamentalement, prendre des raccourcis excessifs dans le développement de logiciels a des conséquences. Et si le code généré par l'IA n'est pas mis en œuvre avec le soin nécessaire, il peut être très coûteux et chronophage de le corriger ou de le déboguer à des stades ultérieurs. Le manque d'attention comprend, entre autres, l'absence de pratiques de sécurité, des tests et une validation inadéquats, une qualité et une lisibilité médiocres du code, etc.

3. Maintenabilité du code

La maintenabilité du code est un sujet important dans le développement de logiciels. La maintenabilité du code signifie que votre code est facile à lire, à comprendre, à modifier et à réutiliser par vous-même ou par d'autres à long terme. Cet objectif peut être atteint en adhérant aux normes de codage et aux meilleures pratiques. Mais lorsqu'il s'agit de code généré par l'IA, la maintenabilité en pâtit pour diverses raisons. GitClear a étudié 153 millions de lignes de code modifiées entre janvier 2020 et décembre 2023 et prévoit maintenant que le churn de code ("le pourcentage de lignes qui sont révisées ou mises à jour moins de deux semaines après leur création") sera multiplié par deux en 2024. Une dépendance excessive à l'égard du code généré par l'IA, sans discernement ni compréhension et documentation appropriées, peut entraîner des problèmes de maintenabilité du code à long terme.

Considérations de sécurité pour le code généré par l'IA

La sécurité est un aspect essentiel du développement de logiciels, et le code généré par l'IA ne fait pas exception. Jeimy Ruiz, de Github, insiste sur le fait que le code généré par l'IA n'est "pas plus incertain que le code généré par l'homme". Dans son article de blog, elle ajoute qu'"une combinaison de tests, de révisions manuelles du code, d'analyses, de contrôles et de boucles de rétroaction peut produire un code de même qualité que le code généré par l'homme".

Le code généré par ordinateur présente forcément des vulnérabilités et des problèmes de sécurité. Il est impératif d'utiliser un outil de vérification des vulnérabilités lorsque cela est possible afin de passer au peigne fin les failles de sécurité potentielles. Tant que les développeurs de logiciels adhèrent aux meilleures pratiques ci-dessous, les problèmes de sécurité peuvent être tenus à distance ou corrigés à un stade précoce.

• Examen du code : Il faut toujours procéder à un examen approfondi du code afin d'identifier et de corriger les failles de sécurité potentielles dans le code généré par l'IA.
• Validation des entrées : Veillez à ce que le code généré comprenne une validation d'entrée appropriée afin de prévenir les problèmes de sécurité courants tels que les attaques par injection.
• Gestion des dépendances : Le code généré par l'IA peut inclure des dépendances qui doivent être vérifiées pour éviter les risques de sécurité.
• Confidentialité des données : Soyez prudent lorsque vous utilisez des outils d'IA qui nécessitent l'accès à des codes sensibles ou propriétaires.

Ce que nous réserve l'avenir

L'IA dans le développement de logiciels va au-delà de la simple écriture de code. Les systèmes d'IA avancés sont désormais capables de traduire des exigences de haut niveau en code fonctionnel, comblant ainsi le fossé entre le langage naturel et les langages de programmation. Cette avancée accélère considérablement le processus de développement et ouvre de nouvelles possibilités pour les parties prenantes non techniques de contribuer à la création de logiciels.

Dans le domaine des essais et de la maintenance des logiciels, l'IA fait des progrès considérables. Les systèmes pilotés par l'IA peuvent générer des suites de tests complètes, prédire les bogues potentiels et recommander des stratégies de remaniement pour améliorer la qualité et la maintenabilité du code. Ces capacités améliorent la fiabilité des logiciels et réduisent le temps et les ressources nécessaires à l'assurance qualité.

À l'avenir, nous pouvons nous attendre à

1. De meilleurs outils d'IA dans nos logiciels de codage, offrant une aide en temps réel et permettant de détecter les erreurs.
2. Une IA qui comprend mieux le langage clair, afin que nous puissions expliquer ce dont nous avons besoin de manière plus naturelle.
3. Des outils de codage IA qui apprennent notre style de codage personnel et s'y adaptent.
4. L'IA devient un partenaire utile tout au long du processus de développement, apprenant et s'améliorant à nos côtés.

Ces changements ne remplaceront pas les développeurs. Ils nous aideront plutôt à travailler plus intelligemment et plus rapidement, en nous permettant de nous concentrer sur la résolution de problèmes plus importants et d'être plus créatifs.