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. Cependant, 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 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 sans hésiter 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 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. Ainsi, l'IA peut perdre la cohérence d'un projet et introduire des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.

La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec ce qu’on appelle des outils 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 tel que Visual Code. Vous pouvez éventuellement déployer localement un LLM avec llama ou Ollama et choisir un serveur MCP pour l’intégrer. NetCare a créé un serveur MCP pour aider au débogage et à la gestion du système sous-jacent (Linux). Pratique si vous souhaitez déployer le code en direct.
Les 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 d'IDE qui assurent 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 qualité et stabilité.

La cause des erreurs récurrentes : le contexte et le rôle dans les API

L’une des principales raisons pour lesquelles les agents IA répètent les erreurs réside dans la façon dont ils interprètent les API IA. Les modèles IA ont besoin de contexte et d’une description de rôle claire pour générer du 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 contraintes. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les prompts au 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 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 aide, par exemple, à la recherche efficace et à la récupération de fragments de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l'IA et à conserver le contexte au sein d’un projet plus vaste. Mais vous pouvez également le déployer 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 capable de concevoir et de construire de façon autonome une base de code plus complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant qui peut automatiser des tâches et générer des idées, mais qui a toujours besoin d'encadrement et de correction pour obtenir un bon résultat.

Prenez contact pour aider à mettre en place l'environnement de développement afin d'aider les équipes à tirer le maximum de cet environnement et à se concentrer davantage sur l'ingénierie des exigences et la conception que sur le débogage et l'écriture de code.