Analyser du code de production avec l'IA

Programmation assistée par IA avancée pour les développeurs

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Au‑delà de la génération de code

nanobanana: plein : analyser du code de production avec l'IA

Aperçu du cours

nanobanana: moitié : développeur à un bureau avec plusieurs écrans

Dans ce cours, vous apprendrez à :

✔ Effectuer une analyse de code avec l'IA pour du code de production
✔ Appliquer des tests et la sécurité assistés par l'IA
✔ Utiliser l'IA pour la conception logicielle et la collaboration

Le scénario : Wayfarer Labs

nanobanana: moitié : bureau d'une startup du tourisme avec cartes du monde

💻 Vous êtes développeur·se logiciel chez Wayfarer Labs
🌎 Une startup du tourisme construisant une plateforme de mobilité
🔎 Votre tâche : trouver un outil d'analyse open source

Découverte d'Atlas

Questions clés avant l'adoption :

Est‑il maintenable ?
Est‑il fiable ?
Est‑ce un bon choix long terme ?

🤖 L'IA peut accélérer et systématiser l'évaluation du code !

Comprendre un nouveau dépôt

nanobanana: plein : l'IA guide l'exploration d'un nouveau dépôt

Prompts structurés pour s'orienter dans la base de code

🤖 Prompt d'analyse statique :

Le dépôt suivant contient une boîte à outils d'analyse Python nommée Atlas, destinée à un environnement de production.

Supposez que je dispose d'un système de type Unix et que je peux installer des outils open source courants.

Je veux réaliser une analyse statique de cette base de code sans l'exécuter.

Votre objectif est de :

Recommander des outils d'analyse statique adaptés à ce projet

Expliquer ce que mesure chaque outil et pourquoi c'est pertinent

Fournir des commandes concrètes pour lancer l'analyse

Expliquer comment interpréter les résultats clés

Analyse dynamique guidée par l'IA

nanobanana: plein : profilage d'analyse dynamique

Évaluer la qualité du code avec l'IA

🤖 Prompt de maintenabilité :

Analysez la base de code pour les problèmes de maintenabilité : repérez les modules surchargés, les fonctions aux responsabilités floues et les zones où un changement unique impose des modifications dans plusieurs fichiers.

Problèmes de maintenabilité :

Modules surchargés
Responsabilités floues

Complexité et dette technique

🤖 Prompt de complexité :

Identifiez les zones de forte complexité logique, en ciblant les longues fonctions, les conditionnels imbriqués et le branching.

Indicateurs de complexité :

Longues fonctions
Conditionnels imbriqués
Fort branching

🤖 Prompt sur la dette technique :

Recherchez des signes de dette technique, tels que des TODO, logiques dupliquées ou patrons hérités.

Signaux de dette technique :

TODO et FIXME
Logique dupliquée
Patrons hérités

Conclusion de l'évaluation

Verdict sur Atlas :

✅ Base de code bien structurée
✅ Adoption raisonnable
👀 Traiter d'abord la complexité
👀 S'attaquer à la dette technique

Refactorisation assistée par l'IA

L'IA peut aussi nous aider :

Refactoriser en ciblant les changements à fort impact
Proposer des patchs

Rappel important

nanobanana: moitié : développeur qui examine de façon critique les suggestions de l'IA

L'IA ne remplace pas le jugement d'ingénierie

Elle peut faire des erreurs
Elle peut manquer de contexte
Elle peut halluciner

✔ Bien utilisée, elle accélère la compréhension et aide à mieux décider côté code

Passons à la pratique !

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