Six excellents outils d'IA que chaque CTO doit connaître

De nos jours, l'intelligence artificielle est partout. Ses fonctions puissantes sont fascinantes, mais elle suscite parfois aussi des inquiétudes. Les équipes qui n’adoptent pas la technologie de l’intelligence artificielle risquent de prendre du retard.

En tant que CTO (ou responsable de l'ingénierie), une partie de votre travail consiste à guider l'adoption d'outils d'IA sûrs et percutants.

Cet article sélectionnera les outils « les meilleurs de la catégorie » pour chaque domaine de livraison de logiciels ou du moins les outils d'IA actuellement construits pour eux qui peuvent avoir un impact.

Voici un aperçu de l’intelligence artificielle choisie pour le développement de logiciels.

La « révolution » apportée par l'intelligence artificielle

Il n'est pas exagéré de dire que l'intelligence artificielle apportera la révolution dans diverses industries. L'intelligence artificielle révolutionne l'ingénierie logicielle, avec l'émergence de divers algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils et techniques basés sur l'IA pour aider les développeurs à améliorer leur flux de travail et à accroître leur efficacité.

L'intelligence artificielle a des applications pratiques dans diverses tâches, telles que la génération de cas de test plus précis et la création d'un code plus efficace. Les développeurs peuvent utiliser des outils basés sur l'IA pour automatiser de nombreuses tâches impliquées dans l'ingénierie logicielle, libérant ainsi plus de temps pour se concentrer sur les tâches de développement principales. Les tests de logiciels basés sur l'intelligence artificielle sont un autre domaine de développement passionnant. Les réseaux de neurones aident les développeurs à tester le code de manière plus approfondie et à identifier les vulnérabilités et erreurs potentielles avant que des problèmes majeurs ne surviennent.

C'est également un raccourci pour améliorer l'expérience des développeurs. L'ingénierie de l'intelligence artificielle permet aux équipes d'entreprise de faire davantage de choses qu'elles apprécient vraiment pendant le développement.

L'avenir du développement logiciel est plus prometteur, grâce au puissant moteur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. Avec l'aide de ces technologies, les développeurs peuvent rationaliser leur flux de travail, améliorer la qualité de leur code et garder une longueur d'avance avec moins d'intervention humaine.

(1) Copilote GitHub

GitHub Copilot X n'est pas encore disponible. Lors de son lancement, il deviendra probablement l’outil d’IA le plus populaire en génie logiciel.

Les gens connaissent peut-être GitHub Copilot et ses fonctionnalités telles que le chat Copilot, et X est un successeur plus intelligent basé sur GPT-4. Ce programme est conçu pour être le programmeur de correspondance d'IA de l'utilisateur et a été intégré dans les flux de travail de la plupart des ingénieurs.

Voici quelques-unes des choses qu'il devrait être capable de faire :

Expliquer les extraits de code

• Corriger les bugs
• Générer des tests unitaires
• Écrire des modèles de requêtes d'extraction
• Écrire des commandes CLI
• Sera simplifié une fois lancé La plupart des aspects de la livraison de logiciels - toute partie du cycle de vie qui traite directement du code.

(2)Sourcegraph Cody : utilisez l'intelligence artificielle pour écrire du code plus rapidement

Si vous avez hâte d'essayer Copilot X, vous pourriez aussi bien envisager Sourcegraph Cody. On dit qu'elle est jusqu'à 10 fois plus rapide que les méthodes normales, aidant les utilisateurs à lire, écrire et comprendre le code plus rapidement.

Sourcegraph Cody peut lire et comprendre l'intégralité de la base de code d'un utilisateur, y compris les diagrammes de code et les documents d'entreprise, et peut répondre aux questions à ce sujet.

Il est encore en version bêta (comme de nombreux outils d'IA de nos jours) et ne fait pas toujours les choses correctement, mais c'est clairement le produit de choix pour l'équipe Sourcegraph, qui affirme que ses résultats évoluent chaque jour mieux.

Ou essayez d'adopter :

Mutable.ai – Mutable.ai est une autre option. Vous pouvez effectuer la saisie semi-automatique, écrire des blocs de code et piloter rapidement le développement, mais vous ne pouvez pas encore le tester.

• Codium – Spécialisé dans la rédaction de tests.
• (3)Lisible : plus besoin d'écrire des commentaires

Les gens ont besoin d'une documentation claire et cohérente. L'IA lisible peut générer automatiquement des commentaires sur le code source.

Une documentation médiocre (ou manquante) peut être un problème pour les ingénieurs logiciels qui sont nouveaux dans une base de code ou une équipe, cela peut être particulièrement difficile et faire perdre beaucoup de temps.

L'IA lisible peut réduire considérablement le temps que les développeurs passent à rédiger des annotations, leur permettant de se concentrer sur des tâches plus complexes et d'augmenter la productivité globale.

Readable AI et l'équipe de développement sont déjà compatibles avec les IDE tels que VSCode, Visual Studio, IntelliJ et PyCharm, et peuvent lire la plupart des langages.

(4)Adrenaline AI : Comprendre le code

Pour la plupart des équipes d'ingénierie, passer beaucoup de temps à étudier Stack Overflow est une réalité quotidienne.

Et si les ingénieurs logiciels pouvaient demander à un expert qui comprend parfaitement la base de code et obtenir une réponse instantanément

C'est ce que fait Adrenaline AI ? Il peut expliquer le fonctionnement d'une fonctionnalité, identifier où elle doit être implémentée ou fournir des conseils lors du débogage.

Il est construit à l'aide d'une analyse statique, d'une recherche vectorielle et de modèles de langage de haut niveau.

(5)Grit.io : Gestion automatisée de la dette technique

Et si la migration du code pouvait être automatisée Et si les mises à niveau des dépendances pouvaient être gérées par l'intelligence artificielle ?

Grit.io est un outil automatisé de gestion des dettes techniques conçu pour simplifier cette tâche. Il génère automatiquement des demandes d'extraction qui suivent les meilleures pratiques en matière de traitement des détails et utilise un radar continu pour détecter les régressions.

Les développeurs affirment que les migrations peuvent être effectuées 10 fois plus rapidement, et si seulement la moitié de cette affirmation se réalise (aucune confirmation de cela), alors gérer cette dette technique ne consommera pas beaucoup de temps et de ressources.

(6)Codeball AI : améliorez le processus de révision du code

Vous en avez assez de passer beaucoup de temps à examiner les demandes d'extraction ? Codeball AI peut résoudre ce problème ?

Cet outil de révision de code basé sur l'IA peut évaluer les demandes d'extraction, mettre en évidence les risques et même approuver les demandes d'extraction à faible risque en fonction de la configuration de votre entreprise. En fin de compte, cela devrait permettre aux entreprises de lancer des produits plus rapidement et avec plus de confiance.

Il est idéal pour repérer les changements de code à risque et a été formé sur des millions de contributions de code.

Formé grâce à des millions de contributions au code, Codeball AI identifie les changements de code à risque et fournit des informations exploitables et spécifiques à l'équipe.

Il fonctionne avec GitHub Actions et prend en charge plus de 20 langages de programmation. L’intelligence artificielle change les règles du jeu, et ce n’est qu’un avant-goût de l’avenir.

L'intelligence artificielle pour l'ingénierie logicielle jouera un rôle majeur, et suivre ce changement sera une question décisive pour de nombreuses équipes technologiques et même pour les entreprises dont elles font partie. En cas de succès, de nombreuses utilisations potentielles pratiques de l'intelligence artificielle pourraient être découvertes, concrétisant ainsi véritablement la vision d'une « amélioration 10 fois plus rapide » dans la réalité.

Ainsi, les entreprises ne manquent pas les dernières avancées de l’IA qui transforment l’ingénierie logicielle.

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