Programmation avec un agent IA
L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement transformé notre manière de programmer. Les agents IA peuvent générer, optimiser du code et même aider au débogage. Cependant, il existe certaines limites que les programmeurs doivent garder à l'esprit lorsqu'ils travaillent avec l'IA.
Problèmes d'ordre et de duplication
Les agents IA ont des difficultés avec 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 hésiter 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 les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière constante. Par conséquent, il peut arriver que l'IA perde la cohésion 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 que le modèle de langage étendu (LLM) 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 pour l'intégration. Les modèles se trouvent sur Hugging Face.
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 l'exactitude du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de type et les outils d'analyse de code avancés aident à détecter et à corriger les erreurs précocement. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
La cause des erreurs récurrentes : contexte et 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 de rôle claire pour générer un code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent contenir non seulement les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez stocker les invites dans un format standard (MDC) et les envoyer par défaut à l'IA. Ceci 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 mieux gérer le contexte avec 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 là aussi, vous pouvez éventuellement configurer vous-même 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 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 nécessite toujours des conseils et des corrections pour obtenir un bon résultat.
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