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L'IA et la qualité du code : une relation complexe
Dans le monde du développement logiciel, l'introduction des outils d'intelligence artificielle suscite des débats passionnés. De nombreux développeurs expriment des inquiétudes quant à l'impact de ces technologies sur la qualité du code produit. L'idée que l'IA puisse générer du code rapidement, mais de qualité inférieure, est une crainte partagée. Si l'utilisation d'agents de codage semble diminuer la qualité du code, il est impératif de prendre des mesures pour identifier et corriger les aspects du processus de développement qui en sont responsables. La décision de livrer un code de moindre qualité est un choix conscient, et il est tout à fait possible de s'orienter vers une production de meilleure qualité.
La dette technique : un obstacle à surmonter
La notion de dette technique est centrale lorsqu'on parle de qualité du code. Cette dette représente les compromis faits pour accélérer le développement, souvent au détriment des meilleures pratiques. Parfois, faire les choses correctement demande plus de temps que ce qui est disponible, et les développeurs espèrent que le projet durera assez longtemps pour que la dette puisse être remboursée ultérieurement.
Cependant, la meilleure stratégie pour gérer cette dette est de l'éviter dès le départ. Dans la pratique, de nombreux ajustements liés à la dette technique sont simples mais prennent du temps. Par exemple, une API initialement conçue peut ne pas couvrir tous les cas d'utilisation, nécessitant des modifications à plusieurs endroits du code. De même, des erreurs de nomenclature ou des fonctionnalités dupliquées peuvent s'accumuler, rendant le code difficile à maintenir. Un autre exemple est celui d'un fichier qui atteint plusieurs milliers de lignes de code, ce qui nécessite idéalement une division en modules séparés.
Les agents de codage : une solution prometteuse
Les agents de codage offrent une solution efficace pour gérer ces tâches de refactorisation. Ces outils peuvent être programmés pour effectuer des modifications dans une branche ou un espace de travail dédié, sans perturber le flux de travail principal du développeur. Ils peuvent être utilisés de manière asynchrone, permettant aux développeurs de continuer leur travail sans interruption.
Des agents comme Gemini Jules, OpenAI Codex, ou Claude Code sont utilisés pour automatiser ces tâches. Le processus est simple : une fois les modifications effectuées, le code est évalué dans une Pull Request. Si le résultat est satisfaisant, il est intégré. Sinon, des ajustements peuvent être demandés. Cette approche réduit considérablement le coût des améliorations de code, permettant une tolérance zéro envers les mauvaises pratiques.
Explorer de nouvelles options avec l'IA
Dans le développement logiciel, chaque problème peut être abordé de multiples façons. Une partie de la dette technique découle de choix malheureux faits lors de la planification, comme ignorer une solution évidente ou choisir une technologie inadaptée.
Les modèles de langage (LLMs) peuvent aider à éviter ces erreurs en proposant des solutions courantes et éprouvées. Bien qu'ils ne suggèrent que des solutions présentes dans leurs données d'entraînement, ces options sont souvent fiables et efficaces. De plus, les agents de codage facilitent le prototypage exploratoire, permettant de tester rapidement la viabilité de différentes technologies.
Les agents de codage peuvent construire des simulations à partir d'une seule invite bien formulée, ce qui réduit le coût de ce type d'expérience à presque rien. Et comme ils sont si peu coûteux, nous pouvons réaliser plusieurs expériences à la fois, testant plusieurs solutions pour choisir celle qui convient le mieux à notre problème.
L'ingénierie compound : une approche évolutive
Les agents de codage suivent des instructions précises, et ces instructions peuvent être affinées au fil du temps pour améliorer les résultats. Dan Shipper et Kieran Klaassen de Every ont développé une méthode appelée Ingénierie Compound. Cette approche consiste à conclure chaque projet par une rétrospective, documentant ce qui a fonctionné pour optimiser les futures exécutions d'agents.
L'objectif est d'améliorer continuellement la qualité du code. Les petites améliorations s'accumulent, et les coûts des améliorations de qualité ont tellement diminué qu'il n'y a plus de raison de ne pas investir dans la qualité tout en développant de nouvelles fonctionnalités. Grâce aux agents de codage, il est désormais possible de concilier qualité et rapidité dans le développement logiciel.
