Analyser du code en production avec l'IA

Programmation avancée assistée par l'IA pour les développeurs

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Au‑delà de la génération de code

nanobanana: full: analyser du code en production avec l'IA

Aperçu du cours

nanobanana: half: développeur à son bureau avec plusieurs moniteurs

Dans ce cours, vous apprendrez à :

✔ Effectuer une analyse de code par l'IA pour du code en 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: half: bureau d'une startup touristique avec cartes du monde

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

Découvrir Atlas

Questions clés avant l'adoption :

Est‑ce maintenable?
Est‑ce fiable?
Est‑ce un ajout solide à long terme?

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

Comprendre un nouveau dépôt

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

Invites structurés pour s'orienter dans la base de code

🤖 Invite d'analyse statique :

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

Supposez que j'ai accès à un système de type Unix et que je peux installer des outils libres courants.

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

Votre objectif :

Recommander des outils d'analyse statique adaptés à ce projet

Expliquer ce que chaque outil mesure 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: full: profilage par analyse dynamique

Évaluer la qualité du code avec l'IA

🤖 Invite de maintenabilité :

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

Problèmes de maintenabilité :

Modules surchargés
Responsabilités floues

Complexité et dette technique

🤖 Invite de complexité :

Identifiez les zones de forte complexité logique, en ciblant les fonctions longues, les imbriquations de conditions et le branchement.

Indicateurs de complexité :

Fonctions longues
Conditions imbriquées
Fort branchement

🤖 Invite sur la dette technique :

Recherchez des signes de dette technique, comme des TODO, de la logique dupliquée ou des 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

Remaniement assisté par l'IA

L'IA peut aussi nous aider :

Remanier en visant les changements à fort impact
Proposer des correctifs

Rappel important

nanobanana: half: développeur examinant 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 en codage

Passons à la pratique !

Programmation avancée assistée par l'IA pour les développeurs