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. Cependant, il existe certaines limites dont les programmeurs doivent tenir compte 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. 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 sans hésiter définir plusieurs versions de la même classe ou fonction au sein d'un projet, entraînant des conflits et de la confusion.
Une plateforme de code avec mémoire et structure de projet aide
Une solution consiste à utiliser des plateformes de code IA capables de gérer la mémoire et la structure des projets. Cela aide à préserver la cohérence dans des projets complexes. Malheureusement, ces fonctions ne sont pas toujours appliquées de manière systématique. Il peut en résulter que l'IA perde la cohésion d'un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes pendant le développement.
La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils dits capables d'appeler le modèle de langage large. Ces outils reposent sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE comme Visual Studio Code. Éventuellement, vous pouvez configurer localement un LLM avec llama ou ollama et choisissez un serveur MCP avec lequel intégrer. Fortis AI dispose d’un serveur MCP pour aider au débogage et gérer le système (Linux) sous-jacent. Pratique lorsque vous souhaitez déployer le code en direct.
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 veillent à 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 corriger les erreurs tôt. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
La cause des erreurs répétées : le contexte et le rôle dans les API
L'une des principales raisons pour lesquelles les agents IA répètent les mêmes erreurs réside dans la façon dont ils interprètent les API d'IA. Les modèles IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer un 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 limites. 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 aident
Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour améliorer la gestion du contexte par l'IA. FAISS aide par exemple à rechercher et récupérer efficacement des extraits 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 ici aussi, vous pouvez éventuellement le mettre en place localement avec des bases de données RAC.
Conclusion : utile, mais pas encore autonome
L'IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Cependant, elle n'est pas encore capable de concevoir et de construire de manière autonome une base de code complexe sans supervision humaine. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme une assistante qui peut automatiser des tâches et générer des idées, mais qui nécessite toujours des orientations et des corrections pour obtenir un résultat satisfaisant.
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