Dans le monde du développement de logiciels, la précision et l’exactitude sont primordiales. L'écriture de tests unitaires robustes est une étape cruciale pour garantir la fiabilité et la fonctionnalité des applications logicielles. Alors que les grands modèles linguistiques ( LLM ) comme ChatGPT ont ébloui la communauté de l'IA par leurs prouesses linguistiques, lorsqu'il s'agit de la tâche complexe des tests unitaires, un nouveau concurrent est apparu comme une solution plus précise et plus rentable : l'apprentissage par renforcement.
Le défi des hallucinations LLM
Les grands modèles de langage ont certainement révolutionné le traitement du langage naturel, offrant des réponses très fluides et contextuellement pertinentes. Cependant, ils ne sont pas sans limites. L’un des problèmes clés qui affligent les LLM est le phénomène d’hallucination, où ils génèrent un texte qui, bien quematiccorrect et sémantiquement plausible, est finalement incorrect ou absurde. Cette limitation a suscité des inquiétudes parmi les experts.
Apprentissage par renforcement vs LLM
Le débat sur l’efficacité de l’apprentissage par renforcement par rapport aux grands modèles de langage pour relever les défis des tests unitaires est en cours. Certains experts, dont Ilya Sutskever d'OpenAI, estiment que l'apprentissage par renforcement, associé à la rétroaction humaine, a le potentiel d'éliminer les hallucinations LLM. Cependant, d’autres, comme Yann LeCun de Meta et Geoff Hinton, ancien de Google, soutiennent que les défauts fondamentaux des LLM les rendent moins adaptés à cette tâche.
Les tests unitaires sont un aspect essentiel du développement logiciel, garantissant que les composants individuels d'une application logicielle fonctionnent comme prévu. Cela garantit non seulement l’exactitude du code, mais permet également de gagner du temps et d’augmenter la productivité. Bien que les LLM puissent suggérer des extraits de code à tester, ils privilégient souvent la généralisation plutôt que l'exactitude, laissant aux développeurs le soin de vérifier l'efficacité du code généré.
Le Copilot de GitHub, alimenté par le dérivé GPT-3 d'OpenAI, propose des suggestions de code pour les tests unitaires mais ne génère pas explicitement de tests unitaires. Il fournit aux développeurs des extraits pour tester divers scénarios, constituant un point de départ précieux pour rédiger des tests unitaires complets. Cependant, Copilot ne remplace pas une stratégie de test globale, car la surveillance humaine reste essentielle.
Présentation de TiCoder
Pour relever les défis des tests unitaires, des chercheurs de Microsoft Research, de l'Université de Pennsylvanie et de l'Université de Californie à San Diego ont développé TiCoder (Test-driven Interactive Coder). Cet outil innovant exploite des algorithmes de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour aider les développeurs à générer des tests unitaires.
TiCoder s'engage auprès des développeurs en posant des questions pour affiner sa compréhension de leur intention. Il propose ensuite des suggestions et des options de saisie semi-automatique basées sur le contexte, la syntaxe et le langage du code. De plus, TiCoder génère des cas de test et suggère des assertions, facilitant ainsi le processus de tests unitaires.
Copilot et TiCoder, ainsi que d'autres outils basés sur LLM, accélèrent la création de tests unitaires. Cependant, ils servent d’assistants IA aux codeurs humains qui doivent valider et affiner leur travail. Ces outils améliorent la productivité mais ne remplacent pas l'expertise humaine dans le processus de développement logiciel.
Geoff Hinton, figure marquante de l'IA qui a récemment quitté Google, souligne l'importance de l'apprentissage par essais et erreurs. Il fait un parallèle avec la façon dont les individus apprennent à pratiquer des sports comme le basket-ball, par la pratique et l'expérimentation. L'apprentissage par renforcement, une technique d'IA puissante, s'aligne sur ce concept et a démontré des performances exceptionnelles dans des tâches telles que le jeu.
Couverture Diffblue : Le pionnier de l'apprentissage par renforcement
Un exemple remarquable d’apprentissage par renforcement en action est Diffblue Cover. Ce produit innovant utilise l'apprentissage par renforcement pour générer de manière autonome des tests unitaires exécutables sans intervention humaine. Il a le potentiel d’automatiser à grande échelle des tâches de test complexes et sujettes aux erreurs.
L'approche de Diffblue Cover consiste à rechercher le vaste espace des méthodes de test possibles, à écrirematicle code de test pour chaque méthode et à sélectionner le test le plus approprié en fonction de divers critères, notamment la couverture des tests et le style de codage. Cet outil basé sur l'IA peut créer des tests pour chaque méthode en quelques secondes et fournir le meilleur test pour une unité de code en seulement une à deux minutes.
La méthodologie de Diffblue Cover s'apparente à AlphaGo, le système de DeepMind pour jouer au jeu de Go. Les deux systèmesdentles zones critiques dans un vaste espace de recherche et utilisent l’apprentissage par renforcement pour prendre des décisions éclairées. Dans le cas de Diffblue Cover, il s’agit de générer des méthodes de tests unitaires et de sélectionner les tests les plus efficaces via un processusmatic .
Les limites des LLM
Lorsqu’il s’agit de tâches telles que l’automatisation de l’écriture de milliers de tests unitaires pour un programme complexe, l’apprentissage par renforcement surpasse les grands modèles de langage. Les LLM, malgré leurs prouesses linguistiques, n’ont pas la capacité d’une supervision humaine et d’une correction efficaces à une telle échelle. Augmenter la complexité des LLM ne résout pas ce problème fondamental.
Bien que les grands modèles de langage comme ChatGPT aient attiré l'attention pour leur maîtrise et leurs connaissances, ils ne constituent peut-être pas le choix idéal pour des tâches précises telles que les tests unitaires dans le développement de logiciels. L’apprentissage par renforcement est apparu comme une solution plus précise et plus rentable, démontrant son potentiel à révolutionner le domaine.
Alors que la demande de fiabilité des logiciels continue de croître, l’intégration de l’apprentissage par renforcement dans les processus de test pourrait marquer une avancée significative dans le paysage du développement logiciel.
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