L’IA codage, quand les machines écrivent du code à votre place

“L’IA va écrire 80 % du code d’ici 5 ans”. C’est ce qu’affirmait Thomas Dohmke, le patron de GitHub, en 2022. Il nous reste encore 2 ans avant la date butoir. Mais force est de constater que l’intelligence artificielle prend de plus en plus part à la rédaction de code. Avec les outils d’IA codage, plus besoin de connaître les langages de programmation et leurs différentes syntaxes pour créer des apps ou déboguer des failles. Les assistants virtuels le font pour vous. Découvrez ces technologies, leur cas d’usage, leurs forces et leurs faiblesses. 

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Qu’est-ce que l’IA codage ? 

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La génération de code simplifiée avec l’intelligence artificielle

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Vous rêvez de créer des applications sans vous perdre dans des lignes de code interminables ? L'IA codage transforme cette réalité. Toutes les grandes technologies qui font l’intelligence artificielle sont mobilisées pour créer du code à votre place : réseaux neuronaux sophistiqués, traitement automatique du langage naturel (NLP), machine learning, deep learning, … Grâce à ces avancées, les grands modèles de langage (LLM) sont capables d’analyses d'immenses bases de données de code (souvent en open source). À partir de là, ils peuvent générer des solutions adaptées à vos besoins. 

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La seule chose que vous avez à faire, c’est de décrire ce que vous souhaitez à l’aide d’un prompt en langage naturel. L’IA se charge ensuite de traduire votre demande sous forme de code fonctionnel. Ces systèmes peuvent également compléter automatiquement un code que vous avez commencé à écrire, en anticipant vos besoins grâce à l'analyse contextuelle. 

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Derrière cette simplicité apparente se cache une puissance de calcul phénoménale. Des milliards de paramètres sont ajustés en temps réel pour produire le résultat le plus pertinent.

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IA codage vs Low code/No code 

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La génération de code par IA, le low code et le No Code présentent tous un point commun : permettre à tout le monde de créer des solutions digitales, sans avoir à écrire une seule ligne de code. 

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Mais la similitude s’arrête là. Les outils d’IA codage génèrent du code entièrement personnalisé from scratch. Ils n’assemblent pas des composants prédéfinis, comme le font les solutions No Code et Low Code. Ces dernières reposent sur des interfaces glisser-déposer pour la conception. Mais la plupart du temps, vous ne verrez pas le code qui se cache derrière. 

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En ce sens, leur public varie. Les solutions d’IA codage s’adressent davantage aux développeurs ou aux passionnés qui maîtrisent à minima les langages informatiques. Pas besoin d’être expert, mais vaut avoir quelques notions de code. Pour le No Code, vous pouvez utiliser ces logiciels, tout en étant parfaitement débutant. 

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Comment utiliser l’IA pour coder ?

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Les outils d'aide au développement basés sur l'IA vous aident à booster votre productivité. Voici comment :

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• Génération automatique de code : l'IA crée du code complet à partir de vos descriptions en langage naturel ou complète intelligemment votre code existant.

• Détection et correction des bugs : les plateformes d’IA codage analysent votre code et identifie les problèmes de syntaxe (points-virgules manquants, balises non fermées), les erreurs d'exécution (NullPointer), les erreurs logiques, les problèmes d'entrées-sorties et les erreurs de formatage.
• Optimisation et réécriture de code : l’intelligence artificielle suggère des améliorations pour augmenter sa qualité, sa rapidité d'exécution et sa lisibilité, traque les "code smells" et applique les principes SOLID en quelques secondes.
• Génération de tests automatisés : certaines solutions créent des tests unitaires et d'intégration. Elles améliorent ainsi la couverture de code, tout en réduisant les coûts.
• Conversion entre langages : l'IA traduit votre code d'un langage à un autre (C++ vers Python, Java vers Python...), accélérant le développement multi-plateformes.

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Quels sont les avantages et inconvénients de l’IA codage ?

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Les points forts 

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L’un des premiers avantages de l’IA codage est son accessibilité remarquable. Avec une interface intuitive et une prise en main rapide, ces outils s'adaptent aussi bien aux développeurs chevronnés qu'aux débutants sans formation technique. Cette démocratisation ouvre la porte à une collaboration enrichie entre les métiers. Imaginez un marketeur capable de créer lui-même un script d'automatisation ou un designer ajustant directement le code CSS. 

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Quel que soit votre niveau, ces outils vous font gagner un temps précieux en générant automatiquement des lignes de code fonctionnelles. 

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Ce gain de productivité se traduit par des projets livrés plus rapidement, avec une qualité constante. Fini les heures passées à traquer les bugs ! L'IA analyse votre code instantanément, identifie les erreurs et propose des corrections pertinentes. 

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Démocratisation, gain de temps, accélération du cycle de développement, optimisation de la qualité, … De quoi donner raison à Thomas Dohmke. 

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Les limites 

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Même si l'IA codage nous promet de belles avancées, elle n'est pas dénuée de limites. 

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• La standardisation excessive du code : en puisant dans des dépôts open source, l'IA génère souvent un code répétitif et trop uniformisé. Or, à mesure que l’on reprend du code, le risque de rotation du code ne fait qu’augmenter. 
• Les variations de la qualité des suggestions : selon les langages utilisés, la qualité diffère fortement. JavaScript, très présent dans les dépôts publics, bénéficie de recommandations pertinentes. En revanche, des langages comme Julia, ABAP ou MATLAB souffrent d'un manque de données d'entraînement, rendant les suggestions moins fiables. 
• Les projets complexes : si l’IA excelle dans la création de snippets ou de fonctions isolées, elle peine à appréhender un projet dans sa globalité. Les contraintes budgétaires, les délais et les plateformes cibles lui échappent complètement. 
• Le risque d’hallucinations et de biais : comme toutes les IA, les outils de génération de code dépendent des données d’entraînement. S’il y a des biais, cela conduit souvent à la génération de code discriminatoire ou orienté. Et si les outils ne fournissent pas les réponses, les plateformes d’IA codage n’hésiteront pas à les inventer. Résultat ? Un code erroné qui vous fera perdre plus de temps qu'il n'en économise. 
• Les questions juridiques et de sécurité : risques de plagiat, confidentialité des données, vulnérabilités potentielles dans le code généré, … Le code produit, non testé par des humains, peut contenir des failles difficiles à détecter, surtout lorsqu'il manque de lisibilité. 

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Quels sont les meilleurs générateurs de code par IA  ? 

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Plusieurs assistants se démarquent par leurs fonctionnalités, leur intégration et leur fiabilité. Découvrons-les : 

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• GitHub Copilot : le plus célèbre des assistants de code ! Développé par GitHub (filiale Microsoft) en partenariat avec OpenAI, il s'intègre parfaitement dans les principaux environnements de développement, comme Visual Studio Code, Visual Studio, Vim ou les IDE JetBrains. Son modèle, basé sur OpenAI Codex, prend en charge une impressionnante variété de langages dont JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift et TypeScript.
• Tabnine : adopté par plus de 3 millions de développeurs, cet outil open source s'appuie sur des modèles GPT pour prédire et suggérer du code en temps réel. Tabnine brille par sa bibliothèque de snippets pour les tâches courantes et sa fonction de chat intégrée. Compatible avec Visual Studio, Eclipse, Android Studio et les IDE JetBrains, il accompagne efficacement les développeurs dans leur quotidien.
• Amazon CodeWhisperer : utilisable en ligne de commande ou via des IDE comme VS Code et JetBrains, CodeWhisperer s'enrichit de l'assistant conversationnel Amazon Q pour des conseils personnalisés encore plus pertinents.
• ChatGPT : bien que non spécialisé en programmation, le modèle d'OpenAI comprend et génère du code dans les principaux langages. Ses limitations sont néanmoins importantes : pas d'intégration aux IDE, difficulté à créer des programmes complets et faiblesse dans la détection des failles de sécurité.

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