Construire des outils d'ingénierie logicielle alimentés par l'IA : Un guide technique pour les fondateurs

Le domaine des outils d'ingénierie logicielle alimentés par l'IA évolue rapidement, avec des produits comme Github Copilot en tête. Cet article vise à fournir un guide complet pour les fondateurs et les CTO cherchant à construire des outils de développement alimentés par l'IA. Nous explorerons les modèles de conception courants, leurs compromis et les principaux défis techniques à relever lors de la création de tels outils.

Lors du développement d'outils d'ingénierie logicielle alimentés par l'IA, plusieurs modèles de conception ont émergé, chacun avec ses propres avantages et inconvénients. Comprendre ces modèles est crucial pour prendre des décisions éclairées sur l'architecture et la fonctionnalité du produit.

Deux modèles d'interaction principaux existent : la programmation en solo et la programmation en binôme. Dans le modèle de programmation en solo, l'IA agit de manière indépendante, ouvrant des demandes de tirage ou des problèmes dans les dépôts. Le modèle de programmation en binôme implique que l'IA travaille aux côtés de l'utilisateur en temps réel, comme dans les IDE activés par l'IA. La programmation en solo a un potentiel plus élevé pour des gains de productivité mais peut être difficile pour le retour d'information, tandis que la programmation en binôme offre un retour d'information plus facile mais peut avoir des limitations sur les améliorations de productivité.

La mutation de code peut être abordée de manière déterministe ou probabiliste. Les approches déterministes utilisent des algorithmes de correspondance de motifs (codemods) pour des changements fiables et cohérents mais nécessitent une configuration préalable. Les approches probabilistes utilisent l'IA pour générer du code directement, offrant plus de créativité mais pouvant introduire des erreurs. La plupart des produits utiliseront probablement une combinaison des deux méthodes, équilibrant fiabilité et adaptabilité en fonction des cas d'utilisation spécifiques et des exigences des clients.

Les approches zéro-shot (ou few-shot) impliquent qu'un LLM reçoit une invite et produit une sortie directement. Les architectures pilotées par des agents utilisent des moteurs de raisonnement multi-étapes qui combinent des LLM avec des étapes de planification et d'auto-réflexion. Les agents peuvent être plus puissants mais potentiellement plus difficiles à contrôler. Le choix entre ces approches dépend de la complexité de la tâche et du niveau d'autonomie souhaité.

La planification peut être dirigée par l'humain ou indépendante de l'IA. La planification dirigée par l'humain, comme dans la plateforme de test de Momentic, permet aux utilisateurs de fournir des instructions de haut niveau que l'IA exécute. La planification indépendante, illustrée par le flux de débogage de Goast.ai, permet à l'IA de créer et d'exécuter des plans de manière autonome. Le choix dépend de la proposition de valeur et de l'équilibre entre l'effort de création de plan et le temps d'implémentation.

Construire des outils de développement alimentés par l'IA présente plusieurs défis techniques qui doivent être abordés pour un développement de produit efficace.

Les grandes bases de code dépassent souvent la fenêtre de contexte des modèles d'IA, nécessitant des stratégies de prétraitement et d'indexation efficaces. Cela implique de segmenter les bases de code, de générer des embeddings et de les stocker dans des bases de données vectorielles pour une récupération rapide. Différentes stratégies de segmentation (basées sur la taille, la structure, le fichier ou le composant) peuvent être employées, et la combinaison de plusieurs stratégies d'indexation peut donner les meilleurs résultats. De plus, le mappage non basé sur l'IA des bases de code peut compléter ces stratégies pour une meilleure compréhension du contexte.

Assurer la sécurité, la fonctionnalité et l'exactitude du code généré par l'IA est crucial pour établir la confiance. Les techniques de validation incluent l'utilisation de linters et d'analyses statiques, des tests complets, des méthodes formelles et des retours humains. Chaque approche a ses forces et ses limites, et la meilleure stratégie implique souvent une combinaison de ces techniques adaptées au cas d'utilisation spécifique et aux exigences du produit.

Lors de la construction d'outils d'ingénierie logicielle alimentés par l'IA, les fondateurs et les CTO doivent considérer deux questions clés : 1) Quel niveau d'implication humaine est souhaité dans le processus ? 2) Comment la fiabilité et l'exactitude du système seront-elles assurées ? Les réponses à ces questions guideront les décisions sur les modèles d'interaction, les approches de planification et les stratégies de validation. Bien que les considérations techniques soient cruciales, la dynamique du marché joue également un rôle significatif dans le succès d'une startup. Les fondateurs devraient combiner les insights techniques de cet article avec des considérations de modèle commercial pour créer des produits capables de prospérer dans le paysage concurrentiel des outils de développement alimentés par l'IA.