Qu’est-ce que la génération de code par l’IA ?

La génération de code par l’IA fait appel à l’intelligence artificielle, généralement de grands modèles de langage (LLM), pour produire automatiquement du code informatique à partir d’instructions en langage naturel ou de fragments de code partiels.

L’utilisation de l’IA générative pour fournir des suggestions de code et compléter automatiquement le code source en temps réel permet de rationaliser le processus de développement logiciel. Les programmeurs saisissent une description en texte libre de ce que le code doit accomplir, et l’outil d’IA générative crée automatiquement le code correspondant. Cet outil peut également moderniser du code existant et traduire du code d’un langage de programmation à un autre. Les outils de génération de code par l’IA peuvent aider à corriger les erreurs de codage, à identifier les opportunités de refactoring et d’optimisation pour la lisibilité et la maintenabilité et à identifier les vulnérabilités potentielles.

L’IA générative peut être utilisée pour le codage grâce aux récentes avancées dans les LLM et le traitement automatique du langage naturel (NLP). Elle utilise des algorithmes de machine learning et de grands réseaux de neurones entraînés à partir de vastes jeux de données contenant du code source, qui proviennent généralement de projets open source.

Les LLM de code apprennent à prédire le token suivant dans une séquence de code en fonction du contexte des tokens précédents. Les modèles peuvent ainsi intégrer la syntaxe, la sémantique et les schémas derrière les différents langages de programmation. Ils tiennent également compte des relations entre différents éléments de code, tels que les données et les structures de contrôle, les fonctions et les variables, pour générer un code syntaxiquement correct.

Les programmeurs saisissent des prompts en langage naturel décrivant ce qu’ils attendent du code. Les outils d’IA générative appliquent des techniques de NLP pour analyser l’intention derrière le prompt et s’appuient sur les connaissances acquises pour suggérer des lignes de code pertinentes ou des fonctions complètes.

Les systèmes d’IA générative sont conçus pour aider les développeurs et non pour les remplacer. La génération de code par l’IA offre les avantages suivants aux équipes de développement logiciel :

• Accélérez les workflows de développement

• améliorer la productivité des développeurs ;

• Rendre le codage plus accessible.

Intégrer l’IA dans la phase de codage du cycle de vie du développement logiciel peut permettre de sortir des versions plus rapidement. Les outils de génération de code par l’IA permettent aux programmeurs de coder plus rapidement, en automatisant des tâches répétitives telles que l’écriture de code standard pour les configurations d’API, les flux d’authentification, les déclarations de classes, les connexions aux bases de données, l’échafaudage des composants du cadre et la gestion des erreurs.

En s’attaquant aux tâches de codage routinières, les outils d’IA générative permettent aux développeurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. De nombreuses plateformes de génération de code par l’IA s’intègrent également de façon fluide à la plupart des environnements de développement intégrés (IDE). Les programmeurs peuvent ainsi rester concentrés, ce qui réduit le besoin de changer de contexte et préserve leur énergie mentale.

L’IA générative facilite l’écriture de code pour les développeurs de tous niveaux, qu’ils soient débutants ou experts. Même les non-développeurs peuvent utiliser ces outils pour créer des prototypes.

Le code généré par l’IA peut présenter des défaults. Voici quelques inconvénients que les équipes d’ingénierie logicielle doivent prendre en compte lorsqu’elles intègrent l’IA générative dans leurs workflows de développement :

• Préoccupations concernant la qualité du code

• Diminution des compétences et de l’expertise ;

• Problèmes de sécurité

Les logiciels de codage alimentés par l’IA peuvent générer du code défectueux, dupliqué, inexact ou inutile. Les développeurs doivent passer en revue le code généré par l’IA et le soumettre à des tests unitaires rigoureux pour en vérifier l’exactitude.

Les équipes peuvent également envisager d’affiner les modèles d’IA sur l’ensemble de la base de code de leur projet et d’utiliser la génération augmentée de récupération pour accéder aux normes de codage, à la documentation et aux directives de style à jour afin d’améliorer la sensibilisation au contexte et de préserver la qualité du code.

Une dépendance excessive à l’égard des outils de codage basés sur l’IA peut éroder les compétences et l’expertise des développeurs. Les programmeurs doivent considérer l’IA comme une aide, en faisant confiance à leur esprit critique et à leur capacité à résoudre les problèmes pour prendre des décisions éclairées en matière de codage.

Les assistants de codage IA peuvent introduire par inadvertance des vulnérabilités de sécurité. Se protéger contre elles nécessitera à la fois d’examiner le code de façon approfondie et de réaliser des tests de sécurité rigoureux.

Les développeurs doivent également fournir des prompts clairs précisant les exigences en matière de sécurité en plus des fonctionnalités. La RAG peut à nouveau être utile pour connecter des outils d’IA générative à des normes de codage sécurisés.

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, comme le glisser-déposer. Grâce à ces outils, il est possible de créer et de modifier des applications rapidement et efficacement, tandis que le code source reste en arrière-plan.

Cependant, les logiciels d’IA générative pour le code n’utilisent pas de modèles et de bibliothèques de composants. Le logiciel analyse les prompts en langage naturel du développeur et génère des extraits de code à partir de zéro pour obtenir les résultats attendus.

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 options sont nombreuses en matière de plateformes de codage alimentées par l’IA générative. Les équipes de développement doivent prendre en compte les fonctionnalités qui répondent à leurs besoins, la compatibilité avec leur pile technologique et la manière dont ces systèmes s’intègrent dans leurs workflows.

Voici quelques outils populaires de génération de code par l’IA :

• Claude Code

• Codex

• Cursor

• GitHub Copilot

• Google Antigravity

• IBM Bob

• Tabnine

Claude Code s’appuie sur les modèles IA d’Anthropic et a été optimisé pour la génération et la compréhension du code. Il peut apporter des modifications coordonnées à plusieurs fichiers d’un référentiel. Claude Code se trouve dans le terminal et fonctionne avec les outils de l’interface de ligne de commande (CLI), mais s’intègre également aux IDE JetBrains et Visual Studio Code (VS Code).

Codex d’OpenAI est un agent de codage soutenu par les derniers modèles GPT de l’entreprise. Il possède des extensions pour les IDE JetBrains et VS Code, tandis que sa CLI s’exécute localement depuis le terminal.

Codex aide les développeurs à écrire du code qui correspond à leurs objectifs et qui s’adapte aux structures de projet et aux conventions de codage existantes. Il peut également analyser le code pour détecter d’éventuels bugs et erreurs logiques, expliquer du code complexe, retracer les défaillances et suggérer des correctifs ciblés.

Cursor est un agent de codage conçu pour planifier et développer des fonctionnalités, examiner les modifications de code et trouver et corriger les bugs. Il crée un index consultable d’une base de code et utilise la recherche sémantique sur cet index pour une compréhension approfondie du code. Cursor fonctionne avec de multiples modèles IA et propose un modèle d’onglets propriétaire qui va au-delà de la saisie de code pour proposer des suggestions contextuelles.

GitHub Copilot est l’un des premiers assistants de codage basés sur l’IA. Il est soutenu par les modèles GPT d’OpenAI et prend en charge les principaux langages de programmation tels que Java, JavaScript, Python et TypeScript.

GitHub Copilot propose des suggestions de code en ligne et dispose d’une fonctionnalité « suggestions de prochaine modification » qui prédit l’emplacement probable de la prochaine modification d’un programmeur et propose une complétion de code pour celle-ci. Une interface de chat permet également aux développeurs de poser des questions liées au codage.

Google Antigravity est une plateforme de développement agentique conçue pour les entreprises, le front-end et les cas d’utilisation de la pile complète. Il délègue des tâches telles que la génération de code, le refactoring et l’écriture de tests unitaires à plusieurs agents IA qui travaillent en parallèle. La CLI Antigravity permet aux développeurs d’exécuter des commandes slash et des commandes shell directement dans le terminal, tandis que l’IDE d’Antigravity offre une autocomplétion d’onglets et des commandes de code en langage naturel.

IBM Bob est un partenaire de développement alimenté par l’IA qui aide les équipes à développer, livrer et moderniser des logiciels dans divers référentiels, pipelines et environnements. Il peut répondre à des questions sur une base de code, nettoyer et corriger automatiquement le code existant, effectuer des complétions de code en une ligne et en plusieurs, générer ou mettre à jour la documentation à partir du code, et transformer le langage naturel en code fonctionnel.

Bob sélectionne automatiquement le modèle le plus approprié pour chaque tâche en fonction de la complexité, de la rentabilité et des capacités requises. Ce routage intelligent permet aux développeurs de recevoir des réponses de haute qualité tout en optimisant l’utilisation des ressources.

En plus d’un IDE, Bob possède une CLI appelée Bob Shell. Elle fournit une assistance basée sur l’IA pour les tâches de ligne de commande, l’automatisation des scripts et les workflows basés sur les terminaux.

Tabnine est un assistant de codage IA qui se concentre sur la confidentialité et la sécurité du code. Il applique une politique « no-train-no-retain » pour le code, et propose des options de déploiement en entreprise comprenant le déploiement sur site, sur un cloud privé virtuel et sur une installation privée entièrement isolée .

Les complétions de code de Tabnine s’adaptent au rythme des développeurs, et il peut générer du code à partir de commentaires en langage naturel dans un programme. Il dispose également d’une application de chat centrée sur le code, conçue pour répondre aux problèmes liés au code.

Certains chatbots polyvalents, tels que ChatGPT d’OpenAI et Google Gemini, génèrent également du code sur la base de prompts textuels. Ces applications d’IA conversationnelle sont des outils autonomes plutôt que des plug-ins intégrés qui fonctionnent directement dans les éditeurs de code.