Programmation avec un agent IA

L’intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé la façon dont nous programmons. Les agents IA peuvent générer, optimiser du code et même aider au débogage. Cependant, il existe quelques limitations 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 avec l’ordre correct 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 hésitation définir plusieurs versions de la même classe ou fonction au sein d’un projet, ce qui entraîne des conflits et de la confusion.

Une plateforme de code avec mémoire et structure de projet aide

Une solution à cela est l’utilisation de plateformes de code IA qui peuvent gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctions ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Par conséquent, il peut arriver que l’IA perde la cohérence d’un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes pendant la programmation.

La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils que le grand modèle linguistique peut appeler. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un IDE tel que Visual Code à un agent de codage IA. Vous pouvez éventuellement configurer un LLM localement avec llama ou ollama et choisir un serveur MCP pour l’intégrer. Les modèles peuvent être trouvés 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 type et les outils d’analyse de code avancés aident à détecter et à 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 répétitives : contexte et rôle dans les API

L’une des principales raisons pour lesquelles les agents IA continuent de répéter les erreurs réside dans la façon dont l’IA interprète les API. Les modèles IA ont besoin de contexte et d’une description de rôle claire pour générer un code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent non seulement contenir les exigences fonctionnelles, mais aussi rendre explicites le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les invites au format standard (MDC) et les envoyer par défaut à l’IA. C’est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous utilisez, 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 que l’IA gère mieux le contexte. FAISS, par exemple, aide à rechercher et à récupérer efficacement des fragments de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l’IA et à maintenir le contexte au sein d’un projet plus vaste. Mais ici aussi, vous pouvez éventuellement le configurer vous-même 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. Cependant, elle n’est pas encore vraiment capable de concevoir et de construire une base de code plus complexe de manière autonome sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l’IA comme un assistant qui peut automatiser des tâches et générer des idées, mais qui a encore besoin de conseils et de corrections pour obtenir un bon résultat.

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