Programmer avec un agent IA
L’intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé notre manière de programmer. Les agents IA peuvent générer et optimiser du code, et même aider au débogage. Toutefois, les programmeurs doivent garder à l’esprit certaines limites lorsqu’ils travaillent avec l’IA.
Problèmes d’ordre et de duplication
Les agents IA ont des difficultés à respecter le bon ordre du code. Ils peuvent, par exemple, placer les initialisations à la fin d’un fichier, ce qui provoque des erreurs lors de l’exécution. En outre, l’IA peut définir sans hésitation plusieurs versions d’une même classe ou fonction au sein d’un projet, ce qui entraîne des conflits et de la confusion.
Une plateforme de développement dotée d’une mémoire et d’une structure de projet est utile
Une solution consiste à utiliser des plateformes de développement assisté par IA capables de gérer la mémoire et la structure des projets. Cela contribue à préserver la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. L’IA peut ainsi perdre la cohérence d’un projet et introduire des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes pendant le développement.
La plupart des plateformes de développement assisté par IA fonctionnent avec des outils que le grand modèle de langage peut appeler. Ces outils reposent sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de développement IA à un IDE tel que Visual Studio Code. Vous pouvez éventuellement configurer un LLM en local avec Llama ou Ollama et choisir un serveur MCP à intégrer. NetCare en a créé un Serveur MCP pour vous aider à déboguer et à gérer le système sous-jacent (Linux). C’est pratique si vous souhaitez déployer directement le code en production.
Les modèles sont disponibles sur Hugging Face.
Les extensions pour IDE sont indispensables
Pour mieux gérer le code généré par l’IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions d’IDE qui contrôlent la correction du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de types et les outils avancés d’analyse de code permettent de détecter et de corriger les erreurs à un stade précoce. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l’IA afin d’en 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 continuent de répéter leurs erreurs réside dans la manière dont l’IA interprète les API. Les modèles d’IA ont besoin de contexte et d’une définition claire de leur rôle pour générer du code efficace. Les prompts doivent donc 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 transmettre systématiquement à l’IA. C’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 proposent des solutions permettant à l’IA de mieux gérer le contexte. FAISS facilite, par exemple, la recherche et la récupération efficaces de fragments de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l’IA et à préserver le contexte au sein d’un projet de plus grande envergure. Là encore, vous pouvez éventuellement tout configurer vous-même en local avec des bases de données RAC.
Conclusion : utile, mais pas encore autonome
L’IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut contribuer à accélérer les processus de développement. Elle n’est toutefois pas encore réellement capable de concevoir et de développer seule 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 d’être guidé et corrigé pour parvenir à un résultat satisfaisant.
Prenez contact pour aider à mettre en place l’environnement de développement, afin que les équipes puissent en tirer le meilleur parti et consacrer davantage de temps à l’ingénierie des exigences et à la conception plutôt qu’au débogage et à l’écriture de code.
