Programmer avec un agent IA

L’intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé la façon dont nous programmons. Les agents IA peuvent générer du code, l’optimiser et même aider au débogage. Pourtant, il existe certaines limites que les programmeurs doivent garder à l’esprit lorsqu’ils travaillent avec l’IA.

Problèmes d’ordre et de duplication

Les agents IA ont du mal à respecter le bon ordre du code. Par exemple, ils peuvent placer des initialisations à la fin d’un fichier, ce qui provoque des erreurs d’exécution. De plus, l’IA peut sans hésiter définir plusieurs versions de la même classe ou fonction dans un projet, ce qui entraîne des conflits et de la confusion.

Une plateforme de code avec mémoire et structure de projet aide

Une solution consiste à utiliser des plateformes de code IA capables de gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans des projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Il peut donc arriver que l’IA perde la cohésion d’un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.

La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils dits capables d’appeler le grand modèle de langage. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE comme Visual Code. Vous pouvez éventuellement configurer localement un LLM avec llama ou ollama et choisir un serveur MCP pour l’intégrer. Des modèles sont disponibles sur huggingface.

Les extensions IDE sont indispensables

Pour mieux gérer le code généré par l’IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions IDE qui surveillent la correction du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de types et les outils d’analyse de code avancés aident à détecter et corriger les erreurs tôt. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l’IA pour garantir la qualité et la stabilité.

La cause des erreurs répétées : contexte et rôle dans les API

L’une des principales raisons pour lesquelles les agents IA répètent les erreurs réside dans la manière dont l’IA interprète les API. Les modèles IA ont besoin de contexte et d’une description claire du rôle pour générer un code efficace. Cela signifie que les prompts doivent être complets : ils doivent non seulement contenir les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les prompts dans un format standard (MDC) et les envoyer systématiquement à l’IA. Cela est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous appliquez ainsi que pour les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.

Des outils comme FAISS et LangChain aident

Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour mieux gérer le contexte avec l’IA. FAISS aide par exemple à rechercher et récupérer efficacement des fragments de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l’IA et à maintenir le contexte dans un projet plus vaste. Mais là aussi, vous pouvez éventuellement le configurer localement avec des bases de données RAC.

Conclusion : utile, mais pas encore autonome

L’IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Pourtant, elle n’est pas encore capable de concevoir et de construire de manière autonome une base de code complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l’IA comme un assistant capable d’automatiser des tâches et de générer des idées, mais qui nécessite toujours une supervision et des corrections pour aboutir à un bon résultat.

Contactez-nous via contact pour vous aider à configurer l’environnement de développement afin d’aider les équipes à tirer le meilleur parti de leur environnement de développement et à se concentrer davantage sur l’ingénierie des exigences et la conception plutôt que sur le débogage et l’écriture de code.