Formation : IA - analyse et production de code informatique

Durée de la formation

2 jours

Code cours

IA053

Prix de la formation

1 670 € HT

Sessions programmées

15 au 16 septembre 15 au 16 décembre

Public :

Développeurs, chefs de projet

Objectifs :

Comprendre quels sont les apports de l'IA dans le process de développement, les principaux outils et savoir faire le choix adéquat selon le projet.

Prérequis :

Connaissances de Python ou d'un autre langage de programmation structuré. Expériences en développement.

Pour tester vos connaissances actuelles sur le sujet : Validation des pré-requis
Pour nous préciser vos attentes : Validation des attentes

Programme détaillé de la formation

Apports de l'IA

Interventions à plusieurs stades du process de développement
Vérification de la qualité du code, détection d'erreurs, de failles de sécurité,
vérification de la syntaxe, des règles de développement,
Analyse de code pour générer de la documentation, pour la gestion de sources,
Génération de tests automatisés.
Utilisation de modèles d'apprentissage automatique.
Proposition de modules de codes, autocompletion, génération de codes complets.
Intérêts : aide aux développeurs, gains de temps, contrôle exhaustif, meilleure documentation, ..
Quelques outils phares d'analyse de code : Pylint, Checkstyle, pycodestyle, Black, CodeQL,
d'autocompletion : Tabnine, Kite,
et de production de code : Alphacode, GitHub Copilot, Codex.

pycodestyle

Objectif : vérification de respect des conventions d'écriture PEP8
(Python Enhancement Proposal 8),
Fonctionnement : architecture modulaire, outil léger,
Intégration aux principaux IDE (VS Code, Pycharm, JupyterNotebook, ...)
renvoi direct aux erreurs lors de l'édition du code.
Configuration en mode utilisateir ou projet.

Atelier : installation de pydecodestyle,

mise en oeuvre sur un programme simple,
affichage des erreurs dans un code source,
intégration à JupyterNotebook

Pylint

Objectif : vérification du respect de la PEP8,
détection d'erreurs de programmation,aide au refactoring,
configuration des priorités utilisateur,
intégration continue, intégration avec les principaux éditeurs et ide.

Atelier : installation de Pylint,

configuration de la détection d'erreurs,
désactivation des vérifications de règles d'écriture et du refactoring,
test sur des programmes caractéristiques.

CodeQL

Objectif : recherche de failles de sécurité dans du code
Fonctionnement :
génération d'une base de données à partir du code, exécution de requêtes sur cette base pour détecter les failles.
Langages traités, architecture : soit en local avec CodeQL-CLI, soit sur GitHub,
Principe d'intégration continue

Atelier : mise en oeuvre de CodeQL pour Python

Ecriture de requêtes basiques pour du code Python
Uuilisation de CodeQL library for Python

Alpĥacode

Présentation du projet Google deepmind
Principe de fonctionnement
Résultats obtenus sur CodeForces

Copilot

Présentation du projet Git alimenté par OpenAI Codex.
Fonction : assistant virtuel en programmation.
Fourniture de suggestions de lignes entières de codes ou de fonction entières
Langages supportés

Atelier : démonstration sur GitHub de l'utilisation de Copilot

Codex

Projet : OpenAI Codex, module du projet OpenAI,
production de code informatique à partir de requêtes exprimées en langage naturel
Ressources disponibles : bibliothèque de codes en ligne, hackathons, librairies Python, etc ...

Atelier : démonstration avec OpenAI Codex

Génération de code Python à partir d'un cahier des charges simple
Tests et amélioration du code depuis l'interface en langage naturel.

Les limites et risques

Nécessité d'une nouvelle organisation des tâches de développeurs.
Définition du problème à résoudre, définition des contraintes, des jeux d'essai, etc ...
Potentiels risques de sécurité, risques juridiques : origine des solutions utilisées, propriété du code/
Erreurs de compréhension, d'analyse du problème à résoudre.
Importance des contrôles humains à mettre en place.

Phirio

+33 1 55 33 52 10
info@phirio.fr

Calendrier
Code cours : IA053

Contenu de la formation
IA - analyse et production de code informatique:

Apports de l'IA
pycodestyle
Pylint
CodeQL
Alpĥacode
Copilot
Codex
Les limites et risques

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Vous pouvez bien entendu composer votre programme personnel à partir de nos descriptifs de cours

Version du document : Ra08
Date de mise à jour du document : 2024/11/08