INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Développement logiciel : l’IA au-delà des limites
CIeNET, filiale du groupe ALTEN, spécialiste des solutions technologiques, innove dans le domaine de la programmation. CIeNET s’appuie sur des outils de production de code avec IA et sur de grands modèles de langage (LLM) pour rationaliser les tâches, améliorer la qualité de la programmation et offrir une meilleure expérience aux développeurs.
L’intégration de l’IA générative dans le développement de logiciels révolutionne la manière dont les développeurs créent et gèrent les applications, en les aidant à écrire et à corriger le code plus rapidement et plus efficacement. Grâce à ses travaux sur les assistants de programmation pilotés par l’IA générative, CIeNET fournit des services de conseil et des solutions visant à optimiser les performances des outils d’IA.
Le défi : Améliorer la fiabilité et les performances des assistants de programmation avec IA existants pour leur permettre de générer du code exact et de haute qualité qui fonctionne dans diverses situations, d’identifier et de corriger rapidement les erreurs, de s’adapter à différents styles de programmation et de bien prendre en compte les instructions
Les solutions :
- Plug-ins d’assistants de programmation IA pour les environnements de développement, alignés sur les besoins évolutifs des développeurs
- Systèmes automatisés d’analyse comparative pour évaluer la performance et l’exactitude
- Techniques d’ingénierie de prompt sophistiquées pour améliorer la pertinence et l’exactitude du code généré par l’IA
- Cas de test pour assurer la fiabilité fonctionnelle et non fonctionnelle des plug-ins de l’environnement de développement
- Systèmes de triage complets pour gérer les problèmes entrants
- Prompts optimisés pour garantir que les LLM produisent un code exact et adapté au contexte
Les avantages :
- Amélioration de la qualité du code
- Amélioration de la réactivité des assistants IA
- Augmentation de la productivité des développeurs
Des assistants de programmation IA plus efficaces
L’une des principales réalisations de CIeNET est le Generative AI Benchmark System (GAINS). GAINS compare différents assistants de programmation basés sur des LLM, comme ChatGPT d’OpenAI, Google Gemini et Anthropic Claude 3, afin d’évaluer leur fonctionnement dans différents scénarios. Cela permet à CIeNET d’identifier les domaines à améliorer et d’affiner les systèmes. Un processus de test automatisé réduit les erreurs et accélère le développement d’outils, tandis que l’ajustement des modèles LLM améliore l’exactitude et la qualité du code généré. GAINS renforce ainsi la fiabilité et les performances des assistants de programmation avec IA déjà intégrés dans des logiciels courants, dans le cadre de scénarios de programmation réels. Afin de garantir une assimilation transparente dans les environnements de développement, les systèmes sont intégralement testés, triés et ajustés pour résoudre les problèmes liés aux interfaces utilisateur, aux services backend et aux interactions avec les LLM. Grâce à la correction des bugs et à l’ajout de nouvelles fonctionnalités, les outils existants deviennent plus utiles pour les développeurs. De plus, l’amélioration de la communication des prompts à l’IA permet d’accroître leur efficacité.
La boîte à outils de CIeNET
CIeNET a utilisé divers outils, notamment Python, Java, Go, C++ et JavaScript, ainsi que des plug-ins comme Gemini, Copilot et CodeWhisperer, intégrés dans des environnements de développement tels que Visual Studio Code et JetBrains.
Des résultats qui comptent
Ces améliorations font une réelle différence pour les développeurs et leurs clients. Grâce à ces nouveaux outils, l’IA comprend mieux les défis du monde réel et y répond plus efficacement en proposant des suggestions plus exactes et plus utiles. Les développeurs gagnent ainsi du temps, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus créatives et plus importantes et de limiter le temps qu’ils doivent consacrer à la résolution de problèmes répétitifs.
L’expertise de CIeNET concernant l’intégration de l’IA générative aux flux de développement modernes illustre la manière dont des solutions sur mesure peuvent améliorer la productivité et rationaliser les processus d’ingénierie logicielle. En s’attaquant à des défis comme la fiabilité des LLM, l’optimisation des prompts et l’automatisation des tests, le travail de CIeNET dans le domaine de l’IA générative ouvre la voie à une technologie plus intelligente, capable de contribuer à résoudre des problèmes complexes. La priorité est de rendre ces outils fiables et conviviaux. Au-delà de la programmation, ces solutions pourraient s’avérer utiles dans d’autres domaines.
