Greptile mise sur GPT-6 Astra, Codex et Ultrafast pour automatiser les tests d'applications en conditions réelles et accélérer la livraison logicielle. Son PDG Daksh Gupta affirme que l'apport de contexte via une base de connaissances réduit les annulations de code et fait gagner du temps, tandis que Daybreak vise à renforcer la sécurité des clients. L'entreprise ambitionne aussi de simplifier la livraison de logiciels critiques.
Ultrafast présenté comme levier face au goulot d’étranglement
Pour Greptile, Daksh Gupta considère que le principal obstacle est la rapidité avec laquelle l'équipe transforme des idées en logiciels fonctionnels. Il estime que l'intelligence des modèles actuels suffit pour de nombreuses tâches et présente Ultrafast comme un moyen d'accélérer ce processus. Il se dit particulièrement enthousiaste à l'idée d'avancer au rythme des bonnes idées. À long terme, il vise à rendre le changement et la livraison de logiciels critiques aussi simples que l'expédition d'un projet secondaire, avec l'aide d'OpenAI pour bâtir la validation nécessaire.
Automatiser l’expérience utilisateur de test avec GPT-6 Astra
Greptile utilise GPT-6 Astra pour automatiser les tests d'applications à grande échelle. Selon Daksh Gupta, la puissance de calcul disponible permet de simuler l'expérience d'un utilisateur qui tente de mettre en défaut une application. La validation d'une pull request comprend la vérification de la logique, de l'intention du développeur, de la sécurité et de la non-régression, certaines vérifications nécessitant d'exécuter réellement l'application. Daksh Gupta donne l'exemple d'un bouton qui disparaît sur iPhone : Greptile peut lancer un serveur de développement, ajuster le navigateur à une taille d'écran d'iPhone et simuler la navigation, la compréhension visuelle du modèle permettant de repérer l'élément caché. Il estime qu'une entreprise de QA testant tous les changements serait trop lente par rapport à ce que permettent ces modèles.
Vous suivez la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisissez votre rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Réduire les retours en arrière grâce au contexte fourni à Codex
La base de connaissances de Greptile indexe le code source des clients et documente son fonctionnement dans un format exploitable par des personnes et des agents. Cette documentation est accessible à Codex via un serveur Model Context Protocol, ce qui permet de générer du code conforme aux modèles existants des clients. Selon Daksh Gupta, des milliers de clients ont connecté Codex à cette base. L'équipe suit la fréquence des annulations de code généré par l'IA et observe qu'avec du contexte, ces annulations diminuent, ce qui fait gagner du temps et économiser des inférences. Les clients peuvent ainsi consacrer ces ressources à de nouveaux développements. Greptile recourt également à Codex pour ses propres outils et agents, avec une utilisation particulièrement soutenue dans le domaine de l’ingénierie. L’entreprise conçoit des agents d’intelligence artificielle chargés d’analyser et de valider les changements de code en prenant en compte l’intégralité du code source, une tâche que Daksh Gupta associe à la diminution des erreurs et à l’amélioration de la fiabilité, tout en insistant sur la nécessité d’évaluer le comportement des applications.
Sécurité : Daybreak revendique des défenses supérieures aux attaques
Daksh Gupta affirme que la montée en puissance des modèles facilite aussi le travail des attaquants pour exploiter des applications, exposant davantage d'entreprises. Il souhaite rendre la sécurisation accessible même aux startups. Avec Daybreak, il indique pouvoir protéger les systèmes des clients de manière très sécurisée et garantir que leurs mécanismes de défense sont plus sophistiqués que ceux de leurs adversaires.
