Programmer 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 de séquence et de duplication

Les agents IA ont du mal à respecter 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 définir sans hésitation 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 dotée d'une mémoire et d'une structure de projet s'avère utile

Une solution à ce problème consiste à utiliser des plateformes de code IA capables de gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à préserver la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités 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 lors de la programmation.

La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils dits que le grand modèle de langage peut appeler. 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 configurer un LLM localement avec llama ou ollama et choisir un serveur MCP avec lequel vous intégrer. NetCare a créé un serveur MCP conçu pour aider au débogage et à la gestion du système sous-jacent (Linux). Pratique si vous souhaitez mettre le code en ligne directement.
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 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 à corriger les erreurs à un stade précoce. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.

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

L'une des principales raisons pour lesquelles les agents IA continuent de répéter des erreurs réside dans la manière dont l'IA interprète les API. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description claire des rôles 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 conditions préalables. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les prompts dans un format standard (MDC) et les envoyer systématiquement à l'IA. C'est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous utilisez, ainsi que pour les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.

Des outils tels que FAISS et LangChain apportent leur aide

Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour permettre à l'IA de mieux gérer le contexte. Par exemple, FAISS 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 là aussi, vous pouvez éventuellement tout configurer localement 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. Néanmoins, elle n'est pas encore réellement capable de concevoir et de construire de manière autonome une base de code complexe sans contrôle humain. 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'orientation et de correction pour obtenir un bon résultat.

Prenez contact pour aider à configurer l'environnement de développement, afin d'aider les équipes à tirer le meilleur parti de cet environnement et à se consacrer davantage à l'ingénierie des exigences et à la conception plutôt qu'au débogage et à l'écriture de code.