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, il peut arriver que l'IA perde la cohérence 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 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 choisissez un serveur MCP pour l'intégrer. NetCare a un serveur MCP créé pour aider à déboguer et à gérer le système sous-jacent (linux). Pratique si vous souhaitez mettre 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 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 dès le début. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la 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 d'IA. Les modèles d'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 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 les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Des outils comme FAISS et LangChain aident
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 même ici, vous pouvez éventuellement 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 vraiment capable de concevoir et de construire de manière 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.
Prendre contact pour aider à mettre en place l'environnement de développement afin d'aider les équipes à exploiter pleinement cet environnement et à se concentrer davantage sur l'ingénierie des exigences et la conception que sur le débogage et l'écriture de code
