Dans le récent «Grandes idées 2023” rapport d’Ark Invest, la société de gestion d’investissement a prévu que l’IA pourrait entraîner une multiplication par 10 de la productivité du codage. Sur la base d’une baisse annualisée de 70 % des coûts de négociation et des boucles de rétroaction, les assistants de codage IA comme Copilote pourrait multiplier par 10 la production des ingénieurs en logiciel d’ici 2023.
L’IA générative a le potentiel de révolutionner le processus de codage et d’augmenter considérablement la productivité. En utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, l’IA générative peut apprendre à partir de grands ensembles de données de code et générer un nouveau code syntaxiquement et sémantiquement correct. Cela peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires pour écrire un nouveau code, en particulier pour les tâches de routine qui nécessitent des modèles de codage répétitifs. En automatisant ces tâches, les développeurs peuvent se concentrer sur un travail plus complexe et créatif, ce qui entraîne une augmentation de la productivité globale.
L’IA générative est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour générer de nouveaux contenus, tels que des images, de la musique et du texte, sans avoir besoin d’une programmation explicite. Dans le contexte du développement de logiciels, l’IA générative peut être utilisée pour générer un nouveau code basé sur des données d’entrée ou des modèles de code existant, permettant aux développeurs d’automatiser les tâches répétitives et de libérer leur temps pour un travail plus créatif.
Explorons comment l’IA conduit à cette augmentation spectaculaire…
Amélioration de la qualité et de la fiabilité du code
L’un des avantages les plus importants de l’IA générative dans le codage est qu’elle contribue à améliorer la qualité du code produit. L’écriture de code propre, efficace et lisible est essentielle pour créer des applications complexes, et l’IA peut aider à cet égard en automatisant les tâches de codage répétitives et banales.
Par exemple, les modèles d’IA générative peuvent vérifier automatiquement les erreurs de syntaxe, déboguer le code et identifier les odeurs de code, qui sont des morceaux de code qui indiquent un problème plus profond avec la conception ou l’architecture du code. En détectant ces problèmes plus tôt dans le processus de développement, les développeurs peuvent les résoudre plus rapidement et les empêcher de se propager plus loin dans la base de code.
En plus de la qualité, l’IA générative peut également améliorer la réutilisabilité du code. L’un des principes fondamentaux du développement logiciel consiste à réutiliser le code autant que possible pour réduire la redondance et gagner du temps. Cependant, la réutilisation du code n’est pas toujours une tâche simple, car elle nécessite d’identifier le bon morceau de code et de l’adapter aux besoins de l’application actuelle.
Les modèles d’IA générative peuvent aider à cet égard en suggérant des extraits de code pertinents à partir d’un référentiel de code existant. Par exemple, si un développeur travaille sur une nouvelle fonctionnalité qui implique la manipulation de chaînes, le modèle d’IA peut suggérer des extraits de code existants qui effectuent des opérations similaires. Le développeur peut alors adapter le code suggéré aux besoins de l’application actuelle, économisant du temps et des efforts dans le processus.
L’IA générative fournit également un moyen de créer un nouveau code qui peut être réutilisé dans différentes applications. En analysant le code existant et les modèles et structures d’apprentissage, le modèle d’IA peut générer de nouveaux extraits de code conformes aux mêmes normes, ce qui facilite l’intégration avec d’autres parties de la base de code.
Automatisation des tâches répétitives
L’IA générative peut également augmenter la productivité du codage en automatisant les tâches répétitives. Il existe de nombreuses tâches de codage banales et répétitives qui peuvent prendre du temps pour les développeurs, telles que l’écriture de code passe-partout, le formatage de code et la recherche d’erreurs de syntaxe.
Avec l’aide de l’IA générative, les développeurs peuvent automatiser ces tâches répétitives et gagner du temps. Par exemple, divers outils utilisent l’apprentissage automatique pour suggérer des complétions de code, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour écrire du code. Ces outils utilisent un algorithme d’apprentissage en profondeur pour analyser le code, reconnaître des modèles et suggérer des extraits de code pertinents pour le code en cours d’écriture.
Cela peut également aider au formatage du code, une tâche qui peut prendre beaucoup de temps, en particulier lorsque vous travaillez avec de grandes bases de code. Des outils tels que Noir, Plus jolieet ClangFormat utilisez l’IA pour formater automatiquement le code, ce qui évite aux développeurs d’ajuster manuellement le formatage du code. Ces outils permettent non seulement de gagner du temps, mais également de garantir que le code est formaté de manière cohérente dans toute l’organisation, réduisant ainsi le risque d’erreurs et facilitant la lecture et la compréhension du code.
Lorsqu’il s’agit d’identifier et de corriger les erreurs de syntaxe, l’IA générative peut également jouer un rôle important ici. Les erreurs de syntaxe sont courantes en programmation et peuvent être frustrantes à gérer. Des outils tels que Code profond et CodeGuru utilisez des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser le code et suggérer des correctifs pour les erreurs de syntaxe, ce qui permet aux développeurs d’identifier et de corriger plus facilement les erreurs.
L’essor des assistants de codage comme Copilot
L’essor des assistants de codage comme Copilot a réuni toutes ces fonctionnalités, telles que l’automatisation des tâches répétitives et l’amélioration de la qualité du code, en un seul endroit.
Copilot est un assistant de codage développé par OpenAI en partenariat avec GitHub. Il s’agit d’un outil alimenté par l’IA conçu pour aider les développeurs à écrire du code plus efficacement et avec une plus grande précision. Copilot est basé sur la technologie GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui est un type d’algorithme d’apprentissage en profondeur capable de générer du texte en fonction d’invites de saisie.
Lorsqu’un développeur saisit quelques lignes de code, Copilot analyse le code et génère des suggestions sur la façon de compléter le code. Les suggestions sont basées sur des modèles qu’il a appris en étudiant des millions de lignes de code dans divers langages de programmation et frameworks. Copilot utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour interpréter les entrées du développeur et fournir les meilleures suggestions possibles. L’outil peut gérer un large éventail de langages de programmation, notamment Python, JavaScript, Ruby, Go, etc.
L’une des principales caractéristiques de Copilot est sa capacité à faire gagner du temps aux développeurs et à augmenter la productivité. En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des suggestions sur la manière de compléter le code, les développeurs peuvent se concentrer sur les tâches de niveau supérieur qui nécessitent une réflexion plus créative. Copilot aide également à réduire les erreurs en détectant les erreurs de codage courantes avant qu’elles ne deviennent des problèmes.
Copilot a suscité beaucoup d’enthousiasme et d’intérêt de la part de la communauté des développeurs depuis sa sortie en juin 2021.
Révolutionner le processus de codage
L’IA générative révolutionne le processus de codage et entraîne une augmentation spectaculaire de la productivité des développeurs de logiciels. En automatisant les tâches répétitives, en améliorant la qualité et la fiabilité du code et en fournissant des assistants de codage comme Copilot, les développeurs peuvent se concentrer sur un travail plus créatif et plus complexe.
L’essor des outils et des algorithmes basés sur l’IA est sur le point de transformer l’industrie du développement de logiciels, et les avantages potentiels sont énormes. Alors que l’IA continue de progresser, nous pouvons nous attendre à voir des changements encore plus importants dans la façon dont le code est produit et développé dans les années à venir.