Qu’est-ce que la refactorisation du code par l’IA ?

La refactorisation du code par l’IA utilise l’intelligence artificielle pour automatiser le processus de refactoring du code. Il utilise des techniques de machine learning et traitement automatique du langage naturel (NLP) pour modifier la structure interne du code logiciel tout en conservant le comportement ou la fonctionnalité externe.

Le remaniement du code fait partie intégrante du processus de développement des logiciels. Il permet de réduire la dette technique grâce à des améliorations du code qui optimisent les performances et conduisent à une meilleure lisibilité et à une plus grande facilité de maintenance. Avec l'aide de l'IA, la refactorisation peut être plus efficace.

La refactorisation du code par l’IA repose sur de grands modèles de langage (LLM). Ces LLM ont été formés sur de vastes bases de code, apprenant la structure du code dans différents langages de programmation. Les LLM de code peuvent ensuite être affinés pour des cas d’utilisation tels que la génération de code, le débogage, la modernisation du code héritage et le remaniement du code.

De nombreux outils d’IA mettent en œuvre l’un de ces concepts ou une combinaison de ceux-ci pour refactoriser le code :

• Correspondance lexicale des motifs

• Arbre de syntaxe abstraite

• Arbre sémantique sans perte

• Apprentissage par renforcement

modèles IA pourraient traiter le code logiciel comme une séquence de token, en appliquant une correspondance lexicale pour repérer les inefficacités courantes et les « odeurs de code » typiques « sniff », notamment les conditionnalités complexes, les fonctions dupliquées, les modules monolithiques, les méthodes trop longues ou les noms de variables peu clairs. Sur la base de ces motifs reconnus, les modèles recommandent une transformation de refactorisation en temps réel, commeextract function pour décomposer une fonction énorme en petits fragments, move method déplacer une méthode d’une sous-classe vers une superclasse pour la réutilisabilité et réduire la duplication du code, etrename variable pour des noms de variables plus descriptifs.

Certains systèmes de refactoring de code alimentés par l’IA peuvent choisir de représenter le code source sous la forme d’un arbre syntaxique abstrait ou AST, qui capture la hiérarchie du code en termes de structure et de syntaxe. Ces systèmes analysent le code existant pour en faire un AST, prétraitent l’AST en données séquentielles ou structurelles et encodent les données sous forme d’embeddings que les réseaux de neurones peuvent traiter.¹

Les modèles manipulent ensuite les AST, appliquant des transformations de refactorisation qui génèrent un nouvel état de code. Ce nouvel état de code doit toujours être compilé et exécuté correctement, préserver les comportements attendus et maintenir la structure logique de l’ensemble de la base de code.

D’autres assistants de codage de l’IA utilisent des arbres sémantiques sans perte (LST). Les LST préservent la mise en forme du style et incluent des informations de type pour chaque élément de code.² Cette attribution de type permet des recherches de code sémantique plus sûres qui vont au-delà de la syntaxe pour trouver le sens, ainsi que des mises à niveau de dépendance et des migrations de cadre plus sûres.³

Les algorithmes d’apprentissage par renforcement entraînent les modèles de machine learning à entreprendre les actions qui leur permettent d’obtenir la plus grande récompense. Dans le cas de la refactorisation du code, les modèles découvrent quelles transformations de refactorisation donnent de meilleurs résultats grâce à des indicateurs tels qu’un temps d’exécution plus rapide, un plus grand nombre de tests unitaires et de tests d’intégration réussis ou une couverture de tests accrue. Les modèles prennent également en compte les commentaires des développeurs et apprennent quand les développeurs de logiciels acceptent ou rejettent les suggestions de refactorisation de code.

Les équipes d’ingénierie logicielle qui utilisent l’IA pour le remaniement du code peuvent bénéficier des avantages suivants :

• Meilleure qualité de code

• Amélioration de la productivité des développeurs

• Évolutivité

• Vitesse accélérée

La re-factorisation manuelle peut être sujette aux erreurs, comportant la possibilité de créer un nouveau bug ou de faire remonter un bug existant. L'utilisation de l'IA contribue à réduire cette possibilité, en introduisant moins de bogues au cours du processus de remaniement du code et en établissant une cohérence en ce qui concerne les normes de codage. Certains systèmes de refactoring pilotés par l'IA offrent même la possibilité de s'intégrer aux pipelines CI/CD, ce qui permet de maintenir la qualité du code tout au long du cycle de vie du développement logiciel.

L’IA peut se charger des tâches de refactorisation courantes et répétitives à la place des développeurs, afin que ceux-ci puissent se consacrer à des refactorisations de code plus complexes. De nombreux outils d’IA s’intègrent de façon fluide à la plupart des environnements de développement intégrés (IDE) pour ne pas perturber les workflows de développement logiciel.

La refactorisation du code peut s’avérer difficile, en particulier pour les bases de code volumineuses. La refactorisation pilotée par l’IA permet de rationaliser le processus grâce à des agents d’IA chargés de mettre en œuvre des changements à grande échelle.

La refactorisation manuelle peut prendre des heures, surtout pour les projets avec des dépendances complexes. Les systèmes d’IA peuvent accélérer la refactorisation, analyser le code et générer des suggestions en quelques secondes, permettant ainsi aux développeurs de gagner de précieuses heures.

L’IA peut être une technologie puissante, mais elle n’est pas sans défis. Voici ce que les entreprises doivent prendre en compte lorsqu’elles utilisent l’IA pour le remaniement du code :

• Commencer petit

• Vérifier et tester

• Le contact humain reste vital

Les équipes d’ingénierie logicielle peuvent commencer à utiliser l’IA pour des modifications mineures, comme la suppression de code obsolète ou la correction de la mise en forme. Ce champ d’application limité permet aux développeurs d’expérimenter les outils de remaniement de l’IA tout en gardant le contrôle de leur code.

Une étude a montré que l’IA agentique excelle dans les tâches de refactorisation de bas niveau, axées sur la cohérence, y compris les changements de nom et de type. L’étude a également noté que les outils de codage agentique agissent comme des « partenaires de nettoyage incrémentiel » puisqu’ils produisent de petites améliorations structurelles statistiquement significatives, telles que la réduction de la taille et de la complexité des classes.⁴

Les outils d’IA ne peuvent pas remplacer l’expertise et le jugement d’un développeur humain, ce qui signifie que les ingénieurs logiciels doivent toujours examiner les suggestions d’IA ou les transformations de refactorisation générées par l’IA pour s’assurer qu’elles sont exactes. De plus, les développeurs doivent effectuer des tests complets pour valider que les fonctionnalités concernées fonctionnent comme prévu.

Dans l’étude mentionnée plus haut, les chercheurs ont constaté que la maintenabilité et la lisibilité sont les principaux moteurs du remaniement agentique, tandis que les développeurs humains s’attaquent plus fréquemment aux problèmes de conception.⁴ Les systèmes d’IA manquent souvent de sensibilisation contextuelle et, à ce titre, peinent à gérer des tâches impliquant une logique complexe ou une architecture sophistiquée. Cette refactorisation de haut niveau reste du ressort des programmeurs humains, qui peuvent ensuite déléguer le nettoyage de routine à des agents d’IA.

Les entreprises doivent d’abord trouver la solution idéale avant d’adopter un outil. Les facteurs à prendre en compte incluent les capacités qui s’alignent sur les objectifs et les exigences du projet, la compatibilité avec le workflow de développement et la pile technologique de l’équipe, et les modèles de tarification adaptés aux budgets de l’entreprise, entre autres.

Voici quelques technologies de refactorisation de code alimentées par l’IA parmi lesquelles vous pouvez choisir :

• LLM

• assistants de codage basé sur l’IA

• Outils de codage agentique

Parmi les exemples populaires de LLM de code pouvant être utilisés pour la refactorisation, citons CodeGemma de Google, Code Llama de Meta et Codestral de Mistral. Les modèles de code code source incluent DeepSeek Coder et Qwen3-Coder. Parmi les autres LLM qui ne sont pas uniquement destinés à la programmation mais qui ont été formés et optimisés pour le codage, citons les dernières versions de Claude Sonnet et Opus d’Anthropic, Gemini de Google et GPT d’OpenAI.

Les équipes de développement pourraient envisager d’affiner ces LLM sur leurs propres bases de code, permettant aux modèles de générer des recommandations de refactorisation sur mesure. Cependant, les équipes doivent également vérifier auprès des fournisseurs de modèles que les données sensibles ou le code propriétaire restent privés et sécurisés.

Les assistants de codage combinent l’IA générative et l’automatisation pour aider les développeurs à remanier leurs bases de code. Ils prennent en charge les principaux langages de programmation tels que Java, JavaScript, Python et TypeScript et s’intègrent avec des IDE populaires tels qu’Eclipse, la suite JetBrains, Visual Studio et VS Code. Parmi les assistants de codage basés sur l’IA, citons Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code et Tabnine.

Les outils de codage agentique sont plus avancés que les assistants de codage IA, car ils refactorisent le code de manière autonome. Par exemple, IBM Bob propose un mode d’avis qui va au-delà du linting pour analyser statiquement le code pour détecter d’éventuelles erreurs, comprendre les intentions des développeurs, signaler les problèmes rapidement et expliquer son raisonnement. Parmi les autres agents d’IA pour la refactorisation, on peut citer Claude Code, Moddy de Moderne, Qwen Code et Refact.ai.