Programmation avec un Agent IA

L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé notre façon de programmer. Les agents IA peuvent générer du code, l'optimiser et même aider au débogage. Néanmoins, 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 des difficultés avec l'ordre correct du code. Ils peuvent, par exemple, placer des initialisations à la fin d'un fichier, ce qui provoque des erreurs d'exécution. De plus, l'IA peut définir sans hésiter plusieurs versions de la même classe ou fonction au sein d'un projet, entraînant 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 les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Il peut alors 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 qui peuvent appeler le grand modèle linguistique (LLM). Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE tel que Visual Code. Il est également possible de configurer localement un LLM avec llama d'Ollama et choisissez un serveur MCP avec lequel intégrer. Les modèles se trouvent sur huggingface.

Les extensions d'IDE sont indispensables

Pour mieux gérer le code généré par l'IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions d'IDE qui surveillent l'exactitude du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de types et les outils d'analyse de code avancés aident à détecter et à corriger les erreurs de manière précoce. 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 des erreurs réside dans la manière dont ils interprètent les API. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer du code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent contenir non seulement les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez stocker les invites dans un format standard (MDC) et les envoyer systématiquement à l'IA. Ceci 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 sont utiles

Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour aider l'IA à mieux gérer le contexte. FAISS, par exemple, aide à rechercher et à récupérer efficacement des extraits 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 là encore, 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 de manière autonome une base de code complexe sans supervision humaine. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant capable d'automatiser des tâches et de générer des idées, mais qui a toujours besoin de guidance et de correction pour aboutir à un bon résultat.

Prenez contact pour 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 que sur le débogage et l'écriture de code.