L'utilisation de solutions d'intelligence artificielle générative (IA) pour produire du code informatique permet de rationaliser le processus de développement logiciel, facilitant ainsi l'écriture de code pour les développeurs de tous niveaux. L'utilisateur saisit une description en texte libre de ce que le code doit accomplir, et l'outil d'IA générative crée automatiquement le code correspondant. Ces outils peuvent également moderniser du code existant et traduire du code d'un langage de programmation à un autre.
En intégrant l'intelligence artificielle à la boîte à outils des développeurs, ces solutions peuvent proposer des recommandations de code de haute qualité basées sur les informations fournies par l'utilisateur. Les suggestions de code générées automatiquement permettent d'accroître la productivité des développeurs et d'optimiser leur workflow en fournissant des réponses directes, en prenant en charge les tâches de codage répétitives, en réduisant la nécessité de changer de contexte et en conservant l'énergie mentale. Ces outils peuvent également aider à détecter les erreurs de codage et à identifier d'éventuelles failles de sécurité.
L’IA générative peut être utilisée pour le codage grâce aux récentes avancées dans les technologies des grands modèles de langage (LLM) et du traitement automatique du langage naturel (NLP). Ce type d’IA générative utilise des algorithmes de deep learning et de grands réseaux neuronaux entraînés sur de vastes jeux de données contenant du code source existant. Le code utilisé pour l’apprentissage provient généralement d’un code accessible au public produit dans le cadre de projets open source.
Les programmeurs saisissent des prompts en texte brut décrivant ce qu’ils attendent du code. Les outils d’IA générative suggèrent des extraits de code ou des fonctions complètes, simplifiant le processus de codage avec la gestion des tâches répétitives et la réduction du codage manuel. L’IA générative peut également traduire du code d’un langage à l’autre, rationalisant ainsi les projets de conversion de code ou de modernisation. Elle peut par exemple mettre à jour les applications héritées en traduisant le langage COBOL en Java.
Même si le code produit par l'IA générative et les technologies LLM devient de plus en plus précis, il peut toujours contenir des défauts et doit être révisé, édité et affiné par des développeurs. Certains outils d'IA générative pour le code créent automatiquement des tests unitaires pour faciliter cette tâche.
L'utilisation d'un logiciel de génération de code par l'IA est généralement simple et disponible pour de nombreux langages et cadres de programmation. Elle est accessible aussi bien aux développeurs qu'aux non-développeurs.
Voici les trois principaux avantages des outils de génération de code par l'IA :
L'IA générative, le low-code et le no-code offrent tous des moyens de générer du code rapidement. Cependant, les outils low-code et no-code reposent sur des modèles préconstruits et des bibliothèques de composants. Ces outils permettent aux personnes sans compétences en codage d'utiliser des interfaces visuelles intuitives, telles que le glisser-déposer, pour créer et modifier des applications rapidement, tandis que le code reste en arrière-plan.
En revanche, les logiciels d'IA générative pour le code ne dépendent pas de modèles ou de bibliothèques de composants. Le logiciel interprète les invites en langage naturel du développeur et génère des extraits de code à partir de zéro pour obtenir les résultats souhaités.
Alors que les outils low-code et no-code ciblent généralement les non-développeurs et les utilisateurs métier, les logiciels de génération de code par l'IA peuvent être utilisés à la fois par des développeurs professionnels et d'autres utilisateurs.
Les applications d'IA générative à usage général, telles que ChatGPT d'OpenAI et Google BARD, génèrent également du code à partir d'invites textuelles. ChatGPT, Bard et d'autres applications d'IA conversationnelle sont des outils autonomes, plutôt que des plugins intégrés qui fonctionnent directement dans les environnements de développement.
Comme mentionné précédemment, IBM watsonx Code Assistant utilise l’IA générative pour aider à augmenter la productivité des développeurs grâce à des recommandations de code basées sur des instructions en langage naturel ou sur du code source existant. Avec watsonx Code Assistant, les utilisateurs peuvent alléger la charge cognitive liée au changement de contexte et réduire la complexité du codage, permettant ainsi aux équipes de développement de se concentrer sur les tâches essentielles.
Conçu pour des cas d'utilisation spécifiques, watsonx Code Assistant fournit des modèles pré-entraînés et spécialisés en fonction des langages de programmation, garantissant ainsi confiance et efficacité pour une génération de code précise. Cette solution permet également de personnaliser les modèles de base avec vos propres données de formation, normes et bonnes pratiques, tout en offrant une transparence sur l'origine du code généré.