Récemment, la société CodeRabbit a annoncé avoir bouclé un tour de table de série A de 16 millions de dollars. Son objectif ? Automatiser le processus d'examen de code grâce à l'intelligence artificielle. L'examen de code est une tâche chronophage pour les développeurs, comme le montrent certaines statistiques indiquant que de nombreuses entreprises y consacrent deux à cinq heures par semaine. Un manque de personnel rend cette tâche particulièrement lourde, empêchant les développeurs de se concentrer sur d'autres missions importantes.
Source de l'image : Image générée par IA, fournisseur Midjourney.
Harjot Gill, co-fondateur et PDG de CodeRabbit, estime que l'intelligence artificielle peut largement automatiser l'examen de code. Avant de créer CodeRabbit, il était directeur technique senior chez Nutanix, une société de logiciels pour datacenters. L'autre fondateur, Gul Singh, a quant à lui dirigé l'équipe de développement de la plateforme de paiement médical Alegeus.
Gill explique que la plateforme CodeRabbit utilise un « raisonnement par intelligence artificielle avancé » pour « comprendre l'intention sous-jacente au code » et fournir aux développeurs un feedback « actionnable » et « similaire à celui d'un humain ». Il souligne que, contrairement aux outils d'analyse statique et de vérification de code traditionnels, CodeRabbit est une plateforme axée sur l'IA.
Malgré son attrait, l'examen de code par IA suscite des doutes. Des expériences ont montré que l'examen de code piloté par l'IA est souvent moins performant que l'examen manuel. Par exemple, Greg Forster de Graphite mentionne dans un billet de blog avoir testé GPT-4 d'OpenAI pour l'examen de code. Le modèle a bien détecté certaines informations utiles, comme les petites erreurs logiques et les fautes d'orthographe, mais il a également généré de nombreux faux positifs.
De plus, l'utilisation de l'IA pour l'examen de code présente des inconvénients logistiques. Forster souligne que le processus traditionnel d'examen de code permet aux ingénieurs d'améliorer leurs compétences grâce aux échanges et à l'apprentissage avec leurs collègues. Un recours à l'automatisation pourrait nuire à ce partage de connaissances.
Gill, cependant, n'est pas de cet avis. Il est convaincu que la stratégie prioritaire de l'IA de CodeRabbit permettra d'améliorer la qualité du code et de réduire considérablement les efforts humains nécessaires à son examen. Il affirme qu'environ 600 organisations paient actuellement pour les services de CodeRabbit et que des projets pilotes sont en cours avec plusieurs entreprises du Fortune 500.
Le dernier tour de financement de CodeRabbit a été mené par la société de capital-risque CRV, avec la participation de Flex Capital et Engineering Capital. Les fonds levés serviront à développer l'équipe commerciale et marketing (10 personnes actuellement) et à améliorer les fonctionnalités du produit, notamment en matière d'analyse des failles de sécurité.
Gill précise qu'ils prévoient également de renforcer l'intégration avec des plateformes telles que Jira et Slack, et de lancer des outils d'analyse et de reporting basés sur l'IA. De plus, CodeRabbit s'apprête à ouvrir un nouveau bureau à Bangalore, en Inde, et prévoit de doubler la taille de son équipe. À l'avenir, son produit proposera des fonctionnalités d'automatisation par IA plus avancées pour la gestion des dépendances, la refactorisation du code, la génération de tests unitaires et la génération de documentation.
Points clés :
🌟 CodeRabbit automatise l'examen de code grâce à l'IA, réduisant la charge de travail des développeurs.
📈 La société vient de boucler un tour de table de série A de 16 millions de dollars et compte déjà 600 organisations parmi ses clients.
🛠️ CodeRabbit prévoit d'agrandir son équipe et d'améliorer les fonctionnalités de son produit, en se concentrant sur l'analyse des failles de sécurité et l'intégration avec d'autres plateformes.
