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L'IA divise par deux le temps de migration de code chez Google

  1. #1
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    Par défaut L'IA divise par deux le temps de migration de code chez Google
    Google génère « plus d'un quart de son nouveau code par l'IA », a déclaré son PDG Sundar Pichai
    L'entreprise mise à fond sur l'IA, tant en interne qu'en externe

    Lors de l'annonce des résultats financiers du troisième trimestre 2024, Sundar Pichai, PDG de Google, a dévoilé une information marquante : plus de 25 % du nouveau code produit par Google est désormais généré par l'intelligence artificielle (IA). Cette révélation met en lumière l'importance croissante de l'IA dans les processus de développement logiciel de l'entreprise. Cependant, elle soulève aussi des questions critiques sur l'avenir des développeurs humains et sur l'équilibre entre technologie et emploi.

    La plus grande réussite du géant de la technologie a probablement été l'utilisation de l'IA pour écrire le code de divers produits. Le PDG Sundar Pichai a déclaré lors de la conférence téléphonique sur les résultats du troisième trimestre de l'entreprise que plus d'un quart du nouveau code créé chez Google est généré par l'IA. Pichai a déclaré que l'utilisation de l'IA pour le codage permettait de « stimuler la productivité et l'efficacité » au sein de Google. Une fois le code généré, il est ensuite vérifié et revu par les employés, a-t-il ajouté.

    « Cela permet à nos ingénieurs d'en faire plus et d'aller plus vite », a déclaré Pichai. « Je suis enthousiasmé par nos progrès et les opportunités qui s'offrent à nous, et nous continuons à nous concentrer sur la création de produits de qualité. »

    Il s'agit d'une étape importante qui montre à quel point l'IA est importante pour l'entreprise.

    L'IA aide également Google à gagner de l'argent. Alphabet a déclaré un chiffre d'affaires de 88,3 milliards de dollars pour le trimestre, dont 76,5 milliards de dollars pour Google Services (qui comprend la recherche), en hausse de 13 % d'une année sur l'autre, et 11,4 milliards de dollars pour Google Cloud (qui comprend ses produits d'infrastructure d'IA pour d'autres entreprises), en hausse de 35 % d'une année sur l'autre.

    Les revenus d'exploitation ont également été solides. Google Services a atteint 30,9 milliards de dollars, contre 23,9 milliards de dollars l'année dernière, et Google Cloud a atteint 1,95 milliard de dollars, soit une augmentation significative par rapport aux 270 millions de dollars de l'année dernière.

    Une grande partie de l'augmentation des revenus est le résultat de la réduction des dépenses de l'entreprise et d'un travail plus rapide avec une structure allégée, a souligné Pichai. « Par exemple, c'est une petite équipe dévouée qui a créé Notebook LM, un produit incroyablement populaire et très prometteur », a-t-il ajouté.

    L'un des principaux domaines d'action de Google est celui des produits de recherche, qui comprennent désormais le moteur de recherche, Circle to Search, AI Overviews et Google Lens. Pichai a affirmé que l'entreprise avait été en mesure de réduire les coûts pour chacun de ces services. Le plus important est AI Overviews, qui aurait « réduit les coûts de plus de 90 % pour ces requêtes grâce à des avancées matérielles, techniques et technologiques ».

    Ces résultats montrent que, même si de nombreuses personnes estiment que Google n'est plus aussi fiable qu'auparavant, l'entreprise continue de fonctionner de manière très solide. L'IA est une priorité pour Google, avec le lancement de fonctionnalités telles que les chatbots personnalisés alimentés par Gemini (appelés « Gems »), la prise de notes automatique par IA dans Google Meet, et un tas d'outils d'IA générative pour aider les créateurs de YouTube. La gamme de smartphones Pixel 9 de Google, qui a fait l'objet d'une bonne critique, était également dotée d'outils d'IA.

    « Dans le domaine de la recherche, nos nouvelles fonctions d'intelligence artificielle élargissent le champ des recherches et la manière dont elles sont effectuées », a déclaré Sundar Pichai. « Dans le domaine de l'informatique dématérialisée, nos solutions d'IA contribuent à renforcer l'adoption des produits par les clients existants, à attirer de nouveaux clients et à conclure des contrats plus importants. Et pour la première fois, les revenus totaux des annonces et des abonnements de YouTube ont dépassé les 50 milliards de dollars au cours des quatre derniers trimestres. »

    Google est cependant confronté à un chemin potentiellement difficile, suite à la décision du mois d'août selon laquelle l'entreprise est en situation de monopole sur les marchés de la recherche et de la publicité. L'affaire, portée par le ministère américain de la justice, en est maintenant à la phase des recours et, bien qu'il reste encore du chemin à parcourir avant que la poussière ne retombe, un démantèlement de Google est à l'ordre du jour.


    Approche globale de l'innovation en matière d'IA

    Ci-dessous, un extrait des propos de Sundar Pichai concernant l'orientation IA d'Alphabet :

    « Nous continuons à investir dans des infrastructures de pointe pour soutenir nos efforts en matière d'IA, des États-Unis à la Thaïlande, en passant par l'Uruguay. Nous réalisons également des investissements audacieux dans les énergies propres, notamment le premier accord d'entreprise au monde pour l'achat d'énergie nucléaire provenant de plusieurs petits réacteurs modulaires, qui permettra de produire jusqu'à 500 mégawatts de nouvelle énergie sans carbone, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.

    « Nous réalisons également d'importants travaux au sein de nos centres de données pour améliorer l'efficacité, tout en apportant des améliorations significatives au matériel et aux modèles.

    « Par exemple, nous avons indiqué que depuis que nous avons commencé à tester les aperçus d'IA, nous avons réduit de manière significative les coûts des machines par requête. En dix-huit mois, nous avons réduit les coûts de plus de 90 % pour ces requêtes grâce à des avancées matérielles, techniques et d'ingénierie, tout en doublant la taille de notre modèle Gemini personnalisé.

    « Bien entendu, nous utilisons - et proposons à nos clients - une gamme d'accélérateurs d'IA, dont plusieurs classes de GPU NVIDIA et nos propres TPU personnalisées. Nous en sommes aujourd'hui à la sixième génération de TPU, appelée Trillium, et nous continuons à réaliser des gains d'efficacité et à améliorer les performances.

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    « En ce qui concerne la recherche, l'équipe de Google DeepMind continue de jouer un rôle de premier plan (...).

    « Nos équipes de recherche sont également à l'origine des capacités de notre modèle Gemini, leader sur le marché, y compris la compréhension du contexte, la multimodalité et les capacités d'assistance. Quelle que soit la mesure - volume de jetons, appels à l'API, utilisation par les consommateurs, adoption par les entreprises - l'utilisation des modèles Gemini connaît une période de croissance spectaculaire. Nos équipes travaillent activement à l'amélioration des performances et à l'ajout de nouvelles fonctionnalités pour notre gamme de modèles. Restez à l'écoute !

    « Elles développent également des expériences où l'IA peut voir et raisonner sur le monde qui vous entoure. Le projet Astra est un aperçu de cet avenir. Nous nous efforçons de proposer des expériences de ce type dès 2025.

    « Nous nous efforçons ensuite de mettre ces avancées à la disposition des consommateurs et des entreprises : Aujourd'hui, nos sept produits et plateformes, qui comptent plus de 2 milliards d'utilisateurs mensuels, utilisent tous des modèles Gemini. Cela inclut le dernier produit à avoir franchi la barre des 2 milliards d'utilisateurs, Google Maps. Au-delà des plateformes de Google, suite à une forte demande, nous mettons Gemini encore plus largement à la disposition des développeurs. Aujourd'hui, nous avons annoncé que Gemini est désormais disponible sur GitHub Copilot, et d'autres sont à venir.

    « Pour soutenir nos investissements dans ces trois piliers, nous organisons l'entreprise pour qu'elle fonctionne avec rapidité et agilité.

    « Nous avons récemment transféré l'équipe de l'application Gemini à Google DeepMind afin d'accélérer le déploiement de nouveaux modèles et de rationaliser le travail post-formation. Cela fait suite à d'autres changements structurels qui ont unifié les équipes de recherche, l'infrastructure d'apprentissage automatique et nos équipes de développeurs, ainsi que nos efforts en matière de sécurité et notre équipe Plateformes et appareils. Tout cela nous aide à avancer plus vite. Par exemple, c'est une petite équipe dévouée qui a créé Notebook LM, un produit incroyablement populaire et très prometteur ».

    Les impacts économiques et sociaux

    L'automatisation croissante des tâches de codage pourrait avoir des conséquences significatives sur le marché de l'emploi. Les développeurs pourraient voir leurs rôles évoluer ou, dans le pire des cas, diminuer en nombre. Cette perspective soulève des préoccupations quant à l'avenir de l'emploi dans le secteur technologique et à la nécessité d'adapter les compétences des travailleurs pour qu'ils restent pertinents dans un environnement de plus en plus automatisé.

    Les défenseurs de l'IA avancent que cette technologie peut créer de nouveaux emplois et opportunités, notamment dans la maintenance et l'amélioration des systèmes d'IA. De plus, l'IA peut aider à combler le fossé des compétences en codage en permettant à des personnes sans formation formelle en programmation de créer et de maintenir du code de haute qualité.

    Source : Google

    Et vous ?

    Quelle lecture faites-vous de cette évolution ? Pour ou contre l'IA insérée dans le processus de développement d'un produit ? Dans quelle mesure ?
    Quels pourraient être les impacts de la dépendance croissante à l'IA dans le développement logiciel ?
    Comment les entreprises devraient-elles préparer leurs employés à travailler de manière plus étroite avec l'IA ?
    Croyez-vous que l'utilisation accrue de l'IA dans le codage pourrait réduire la diversité et l'originalité des solutions développées ?
    Contribuez au club : Corrections, suggestions, critiques, ... : Contactez le service news et Rédigez des actualités

  2. #2
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    Va falloir m'expliquer, soit les GAFA ont des moyens illimités pour accéder à l'IA, soit une grande partie de leur code c'est du jetable ou alors, ils jouent les représentants de commerce pour leur propres produits. Mais bon, apparement l'urgence du moment est de mesurer le degré de wokisme de l'IA...

  3. #3
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    C'est de la com pour justifier leurs licenciements

  4. #4
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    « Dans le domaine de la recherche, nos nouvelles fonctions d'intelligence artificielle élargissent le champ des recherches et la manière dont elles sont effectuées », a déclaré Sundar Pichai. « Dans le domaine de l'informatique dématérialisée, nos solutions d'IA contribuent à renforcer l'adoption des produits par les clients existants, à attirer de nouveaux clients et à conclure des contrats plus importants. Et pour la première fois, les revenus totaux des annonces et des abonnements de YouTube ont dépassé les 50 milliards de dollars au cours des quatre derniers trimestres. »
    Pour les moyens, ils ont les moyens ...
    De l'automation tournée vers la rentabilité et la captation des richesses.
    Cela peut pousser les développeurs vers une autre approche de l'I.A peut être ... Comme un accompagnement pédagogique dans la phase d'auto-apprentissage (vous avez essayé les "gōng'àn" ?)

  5. #5
    Communiqués de presse

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    Par défaut Apprendre à coder reste important à l'ère de l'IA, selon Yossi Matias, responsable de la recherche chez Google
    Apprendre à coder reste important à l'ère de l'IA, selon Yossi Matias, responsable chez Google, après que le PDG Sundar Pichai a révélé que plus du quart du code produit par Google est généré par l'IA.

    Yossi Matias, responsable de la recherche chez Google, affirme qu'apprendre à coder reste important à l'ère de l'IA. Pourtant, le PDG de Google, Sundar Pichai, a révélé que plus d'un quart de tout le nouveau code de Google est généré par l'IA.

    Lors de l'annonce des résultats financiers du troisième trimestre 2024, Sundar Pichai, PDG de Google, a dévoilé une information marquante : plus de 25 % du nouveau code produit par Google est désormais généré par l'intelligence artificielle (IA). Cette révélation met en lumière l'importance croissante de l'IA dans les processus de développement logiciel de l'entreprise. Cependant, elle soulève aussi des questions critiques sur l'avenir des développeurs humains et sur l'équilibre entre technologie et emploi.

    Face à l'essor récent des outils de codage de l'IA, le directeur de la recherche de Google a offert un point de vue opposé et a déclaré qu'il était toujours important que tout le monde apprenne à coder. "Je pense que la notion fondamentale d'apprentissage des disciplines de base reste plus importante que jamais", a déclaré Yossi Matias, le haut responsable de Google, cité par Business Insider.

    Les remarques de Matias peuvent surprendre à un moment où la plupart des entreprises cherchent à tirer parti des outils d'IA générative pour écrire du code. L'évolution du secteur a suscité des inquiétudes quant à la perte d'emplois parmi les ingénieurs en informatique et aurait découragé les étudiants qui poursuivent des études d'informatique traditionnelles.

    Dans une note publiée récemment, le cabinet de recherche mondial Gartner a déclaré que plus de 80 % des ingénieurs logiciels devaient acquérir de nouvelles compétences, telles que l'ingénierie du langage naturel et la génération augmentée de recherche (RAG), afin de garantir leur emploi dans le contexte du boom de l'IA générative.


    Mais Yossi Matias incite les gens à "maîtriser les choses de base", comme les principes fondamentaux du codage. Commentant la manière dont l'IA façonne la nature du travail, le vice-président de Google aurait déclaré au média que l'IA est conçue pour aider à effectuer des tâches de niveau inférieur "qui peuvent ou non avoir un impact sur les choses".

    Il a également expliqué que l'IA est sur le point de révolutionner tous les domaines, y compris la biologie, la chimie et la médecine. "Nous avons reçu des témoignages de personnes qui nous ont dit : « Cela m'a peut-être sauvé la vie parce que j'ai obtenu des informations qui m'ont permis de consulter un médecin »", a déclaré Matias à propos des outils de classification d'images par l'IA conçus par Google à des fins médicales.

    Toutefois, les outils de codage de l'IA présentent encore quelques failles qui doivent être corrigées. Des études ont révélé une baisse de la qualité du code généré à l'aide de modèles d'IA.

    Une enquête menée auprès de 800 développeurs de logiciels utilisant GitHub Copilot a révélé qu'aucun d'entre eux n'avait constaté de gains de productivité. Les personnes interrogées ont également signalé une augmentation de 41 % des bogues dans les demandes d'extraction lorsqu'elles utilisaient l'assistant de codage IA pour écrire du code.

    Source : Yossi Matias, Business Insider.

    Et vous ?

    Pensez-vous que ces déclarations sont crédibles ou pertinentes ?
    Quel est votre avis sur le sujet ?

    Voir aussi :

    Les assistants d'IA de codage font-ils vraiment gagner du temps aux développeurs ? Une étude suggère que ces outils n'augmentent pas la vitesse de codage, mais augmentent significativement le taux de bogues

    « Les diplômes universitaires perdront en importance au fur et à mesure de la montée en puissance de l'IA », d'après le vice-président de Linkedin : Les études deviendront-elles inutiles ?

    « Apprendre à programmer sera inutile à l'avenir », d'après le PDG de Nvidia, selon lequel l'intelligence artificielle fera de tous des programmeurs au travers du langage naturel
    Publication de communiqués de presse en informatique. Contribuez au club : corrections, suggestions, critiques, ... Contactez le service news et Rédigez des actualités

  6. #6
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    Il faudrait savoir… Soit l’ia est destinée à remplacer les développeurs et dans ce cas il faut arrêter d’en former et d’orienter les jeunes dans ces filières soit, l’ia est incapable de remplacer ces développeurs et dans ce cas il faudrait arrêter les effets de comm ainsi que de virer des gens. Le « en même temps » ça va bien un moment… 🙄

  7. #7
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    Il faudrait savoir… Soit l’ia est destinée à remplacer les développeurs et dans ce cas il faut arrêter d’en former et d’orienter les jeunes dans ces filières soit, l’ia est incapable de remplacer ces développeurs et dans ce cas il faudrait arrêter les effets de comm ainsi que de virer des gens. Le « en même temps » ça va bien un moment… 🙄
    D'un côté il faut rassurer les investisseurs sur le potentiel de l'IA mais de l'autre côté il faut rassurer les développeurs pour continuer a avoir de bons éléments ( le moins cher possible bien sûr ), un tel numéro d'équilibriste c'est pas facile.

  8. #8
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    Par défaut L'IA divise par deux le temps de migration de code chez Google
    L'IA divise par deux le temps de migration de code chez Google, ouvrant la voie à une nouvelle ère technologique.
    Toutefois, les Googlers soulignent que les LLM doivent être considérés comme complémentaires des techniques de migration traditionnelles

    L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer les pratiques informatiques à un rythme effréné, et Google, un pionnier de l’innovation technologique, en est un parfait exemple. Récemment, la multinationale a annoncé avoir drastiquement réduit le temps nécessaire pour migrer du code grâce à l’utilisation de systèmes d’IA avancés. Ce développement représente une étape majeure dans la gestion des projets logiciels complexes et soulève des questions fondamentales sur l’avenir du développement informatique.

    Contexte

    Google a introduit l’utilisation d’une IA basée sur des modèles avancés de traitement du langage naturel (NLP) et d’apprentissage machine. Ces outils sont capables d’analyser, de comprendre et de convertir des bases de code. L’intégration de ces outils a permis à Google de diviser par deux le temps nécessaire à certaines migrations de code. Par exemple, un projet nécessitant traditionnellement un an de travail peut désormais être achevé en six mois, voire moins. Cela n’affecte pas seulement la vitesse, mais également la qualité : les erreurs humaines sont réduites, et les développeurs peuvent se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

    L'importance de l'IA pour Google

    Lors de l'annonce des résultats financiers du troisième trimestre 2024, Sundar Pichai, PDG de Google, a dévoilé une information marquante : plus de 25 % du nouveau code produit par Google est désormais généré par l'intelligence artificielle (IA).

    Pichai a déclaré que l'utilisation de l'IA pour le codage permettait de « stimuler la productivité et l'efficacité » au sein de Google. Une fois le code généré, il est ensuite vérifié et revu par les employés, a-t-il ajouté. « Cela permet à nos ingénieurs d'en faire plus et d'aller plus vite », a déclaré Pichai. « Je suis enthousiasmé par nos progrès et les opportunités qui s'offrent à nous, et nous continuons à nous concentrer sur la création de produits de qualité. »

    Il s'agit d'une étape importante qui montre à quel point l'IA est importante pour l'entreprise.

    Les défis de la migration de code

    La migration de code, essentielle dans le cadre de l’évolution technologique des entreprises, consiste à adapter et transférer des bases de code d’une infrastructure ou d’un langage vers un autre. Cela peut être dû à divers facteurs tels que des mises à jour technologiques, des changements dans les environnements de développement, ou encore le besoin de moderniser des applications vieillissantes.

    Ce processus est souvent long, coûteux et sujet à des erreurs, impliquant des centaines de développeurs qui doivent comprendre, traduire et tester des milliers de lignes de code. La complexité augmente lorsque des systèmes hérités doivent être intégrés avec des solutions modernes. Des mois, voire des années, peuvent être nécessaires pour compléter une migration.

    Comment Google utilise-t-il l'IA pour les migrations de code interne ?

    Google, qui vend des logiciels d'intelligence artificielle avec autant d'enthousiasme que Microsoft, rapporte avoir testé sa propre concoction d'intelligence artificielle et avoir obtenu des résultats prometteurs. Dans un article, les informaticiens de Google Stoyan Nikolov, Daniele Codecasa, Anna Sjovall, Maxim Tabachnyk, Satish Chandra, Siddharth Taneja et Celal Ziftci répondent à la question posée par le titre de l'article : « Comment Google utilise-t-il l'IA pour les migrations de code interne ? » Les esprits curieux veulent savoir, en particulier après qu'Amazon a affirmé avoir utilisé son assistant de codage Q Developer AI pour économiser des centaines de millions en migrant les applications Java 8 vers Java 17.

    Les ingénieurs logiciels de la Chocolate Factory susmentionnés tentent de satisfaire cette curiosité en racontant comment ils ont appliqué de grands modèles de langage (LLM) (l'IA dans le langage courant) pour accélérer le processus de migration du code d'un environnement à l'autre.

    « Nous constatons que l'utilisation de LLM peut réduire de manière significative le temps nécessaire aux migrations, ainsi que les obstacles au démarrage et à l'achèvement des programmes de migration », observent les auteurs dans leur article.

    Ils se concentrent sur les outils d'IA sur mesure développés pour des domaines de produits spécifiques, tels que Google Ads, Google Search, Google Workspace et YouTube, plutôt que sur les outils d'IA génériques qui fournissent des services largement applicables tels que l'achèvement du code, l'examen du code et la réponse aux questions.

    Les migrations de code de Google ont consisté à remplacer les identifiants 32 bits de la base de code de plus de 500 millions de lignes pour Google Ads par des identifiants 64 bits, à convertir son ancienne bibliothèque de test JUnit3 en JUnit4 et à remplacer la bibliothèque temporelle Joda par le package standard java.time de Java.

    La migration de int32 à int64, expliquent les Googlers, n'était pas triviale car les identifiants étaient souvent définis de manière générique (int32_t en C++ ou Integer en Java) et n'étaient pas facilement consultables. Ils existaient dans des dizaines de milliers d'emplacements de code dans des milliers de fichiers. Les modifications devaient être suivies par plusieurs équipes et les changements apportés aux interfaces des classes devaient être pris en compte dans plusieurs fichiers.

    « L'ensemble de l'effort, s'il était réalisé manuellement, devait nécessiter des centaines d'années d'ingénierie logicielle et une coordination transversale complexe », expliquent les auteurs.

    Le temps nécessaire pour achever la migration a été réduit de 50 %

    Pour leur flux de travail basé sur le LLM, les ingénieurs logiciels de Google ont mis en œuvre le processus suivant.

    Un ingénieur d'Ads identifiait un identifiant nécessitant une migration en utilisant une combinaison de recherche de code, Kythe et des scripts personnalisés.

    Ensuite, une boîte à outils de migration basée sur le LLM, déclenchée par une personne connaissant bien l'art, a été exécutée pour générer des changements vérifiés contenant du code qui a passé les tests unitaires. Ces modifications sont vérifiées manuellement par le même ingénieur et éventuellement corrigées.

    Ensuite, les modifications de code sont envoyées à plusieurs réviseurs responsables de la partie de la base de code affectée par les modifications.

    Il en est ressorti que 80 % des modifications de code figurant dans les listes de modifications étaient purement le fruit de l'IA, le reste étant constitué de suggestions d'IA rédigées ou modifiées par l'homme.

    « Nous avons découvert que dans la plupart des cas, l'homme devait revenir sur au moins quelques modifications apportées par le modèle qui étaient soit incorrectes, soit inutiles », observent les auteurs. « Compte tenu de la complexité et de la nature sensible du code modifié, des efforts doivent être déployés pour que chaque modification soit appliquée avec soin aux utilisateurs ».

    Sur la base de ce constat, Google a entrepris des travaux supplémentaires sur la vérification pilotée par LLM afin de réduire la nécessité d'un examen détaillé.

    Même s'il est nécessaire de revérifier le travail du LLM, les auteurs estiment que le temps nécessaire pour achever la migration a été réduit de 50 %.

    Avec l'aide du LLM, il n'a fallu que trois mois pour migrer 5 359 fichiers et modifier 149 000 lignes de code pour achever la transition JUnit3-JUnit4. Environ 87 % du code généré par l'IA a fini par être validé sans aucune modification.

    En ce qui concerne le changement de framework temporel Joda-Java, les auteurs estiment un gain de temps de 89 % par rapport au temps de changement manuel prévu, bien qu'aucune spécification n'ait été fournie pour étayer cette affirmation.

    « Les LLM offrent une opportunité significative d'assister, de moderniser et de mettre à jour de grandes bases de code », concluent les auteurs. « Ils s'accompagnent d'une grande flexibilité et, par conséquent, une variété de tâches de transformation de code peuvent être encadrées dans un flux de travail similaire et être couronnées de succès. Cette approche a le potentiel de changer radicalement la façon dont le code est maintenu dans les grandes entreprises ».

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    Les LLM doivent être considérés comme complémentaires des techniques de migration traditionnelles

    Les Googlers soulignent également que les LLM doivent être considérés comme complémentaires des techniques de migration traditionnelles qui reposent sur les arbres syntaxiques abstraits (AST) et les recherches de type grep. Ils notent que des outils supplémentaires peuvent être nécessaires pour éviter que le processus d'examen humain ne devienne un goulot d'étranglement.

    Une autre raison pour laquelle les LLM devraient être utilisés en conjonction avec d'autres outils est qu'ils peuvent être coûteux - il est donc préférable de ne pas les utiliser inutilement.

    « Bien que le coût par jeton pour les prédictions ait régulièrement diminué, les migrations nécessitent souvent de toucher des milliers de fichiers et les coûts peuvent rapidement s'accumuler », notent les auteurs.

    Malgré cela, il ne fait aucun doute que l'IA a profondément modifié la manière dont Google développe ses logiciels internes. Selon l'article, « la quantité de caractères dans le code qui sont complétés avec l'aide de l'IA est maintenant plus élevée que celle tapée manuellement par les développeurs ».

    Implications pour l’industrie : avantages et préoccupations

    Cette avancée ne se limite pas à Google. Elle pourrait remodeler l’ensemble de l’industrie technologique de plusieurs façons :
    • Réduction des coûts : Les entreprises économiseront des millions en ressources humaines et en heures de travail.
    • Démocratisation de l’innovation : Les petites entreprises auront accès à des outils leur permettant de rivaliser avec les géants de la tech en modernisant plus rapidement leurs infrastructures.
    • Amélioration continue : Grâce à l’apprentissage machine, ces outils deviendront de plus en plus performants au fil du temps, s’adaptant à des environnements de plus en plus variés.

    Malgré les avantages, l’utilisation de l’IA dans la migration de code soulève des préoccupations. La dépendance à l’IA pourrait :
    • Réduire les opportunités pour les développeurs juniors d’apprendre en manipulant du code complexe.
    • Poser des questions sur la sécurité des données, notamment si des bases de code sensibles sont analysées par des modèles d’IA.
    • Accroître les risques de bogues subtils, difficiles à détecter même avec des tests automatisés.

    L’avenir de la migration de code

    En automatisant et en accélérant ce qui était autrefois une tâche ardue, l’IA ouvre la voie à un avenir où les équipes de développement peuvent se concentrer sur l’innovation plutôt que sur la maintenance. Cependant, il sera crucial de trouver un équilibre entre l’automatisation et la supervision humaine afin de minimiser les risques et maximiser les avantages.

    Google a démontré que l’IA pouvait transformer la migration de code, un domaine longtemps perçu comme l’un des plus fastidieux du développement logiciel. Cette avancée pourrait marquer le début d’une nouvelle ère pour l’ingénierie informatique, où rapidité, précision et efficacité deviendront les maîtres mots.

    Sources : How is Google using AI for internal code migrations?, Kythe

    Et vous ?

    Quels autres secteurs du développement logiciel pourraient bénéficier d'une automatisation similaire grâce à l'IA ?

    Les outils d’IA actuels pour la migration de code sont-ils suffisamment fiables pour être utilisés dans des systèmes critiques, comme les logiciels médicaux ou bancaires ?

    Comment l’IA pourrait-elle gérer des migrations impliquant des technologies très anciennes ou des langages peu documentés ?

    La réduction du temps de migration pourrait-elle entraîner une diminution des emplois dans l’industrie du développement logiciel ?

    L’automatisation par l’IA pourrait-elle réduire les opportunités pour les développeurs juniors d’acquérir de l’expérience sur des projets complexes ?

    Avec l’essor des outils d’IA, quels nouveaux rôles ou compétences seront nécessaires pour les développeurs dans les prochaines années ?
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