Google a récemment annoncé la mise à niveau de son assistant de codage d'entreprise, Code Assist, vers Gemini 2.0, et l'extension des sources de données externes auxquelles il peut se connecter. Cette nouvelle version offrira aux développeurs une fenêtre contextuelle plus large pour une meilleure compréhension des vastes référentiels de code d'entreprise.
Selon Ryan Salva, directeur principal de la gestion des produits chez Google Cloud, Code Assist peut désormais se connecter à diverses sources de données, notamment GitLab, GitHub, Google Docs, Sentry.io, Atlassian et Snyk. Les développeurs peuvent demander l'aide de Code Assist directement dans leur environnement de développement intégré (IDE) sans interrompre leur flux de travail. Auparavant, Code Assist n'était intégré qu'à VS Code et JetBrains.
Code Assist, anciennement Duet AI, a été lancé pour la première fois en octobre dernier. Avec la demande croissante des entreprises pour simplifier les projets de codage, des plateformes de codage IA comme GitHub Copilot ont également gagné en popularité. La version entreprise de Code Assist a ajouté des garanties de sécurité et de conformité.
Salva souligne que la connexion de Code Assist aux autres outils utilisés quotidiennement par les développeurs fournit plus de contexte à leur travail, sans avoir à changer constamment de fenêtre. Il déclare : « Les développeurs peuvent utiliser plusieurs outils au cours d'une journée, tels que GitHub, Atlassian Jira, DataDog, Snyk, etc. Nous voulons leur permettre d'intégrer ces contextes supplémentaires dans leur IDE. »
Les développeurs n'ont qu'à ouvrir la fenêtre de discussion de Code Assist et poser des questions sur les derniers commentaires ou les dernières demandes d'extraction dans le référentiel de code. Code Assist interrogera automatiquement les sources de données et renverra les informations pertinentes à l'IDE, permettant ainsi aux développeurs de travailler plus efficacement.
Les assistants de codage IA sont parmi les premières applications importantes de l'IA générative. Depuis que les développeurs de logiciels ont commencé à utiliser ChatGPT pour l'aide au codage, de nombreux assistants de codage destinés aux entreprises ont été lancés sur le marché. GitHub a lancé Copilot Enterprise en février de cette année, et Oracle a lancé des assistants de codage pour Java et SQL. De plus, l'assistant de codage de Harness, basé sur Gemini, fournit des suggestions en temps réel.
Il est important de noter que bien que Code Assist prenne désormais en charge Gemini 2.0, il reste distinct du nouvel outil de Google, Jules. Salva explique que Jules est l'une des nombreuses expériences menées par l'équipe des laboratoires Google, visant à montrer comment utiliser des agents autonomes ou semi-autonomes pour automatiser le processus de codage. Bien que Code Assist soit actuellement le seul outil de codage d'entreprise basé sur Gemini, Jules pourrait intégrer des fonctionnalités similaires à l'avenir.
Actuellement, les retours des utilisateurs précoces sur Code Assist et Jules montrent une amélioration significative de la vitesse de réponse de Gemini 2.0. Salva souligne que la rapidité des retours est essentielle pour les développeurs pendant le codage, car tout retard peut interrompre leur train de pensée.
Pour l'avenir, bien que la croissance des assistants de codage dans le domaine de l'IA générative reste essentielle, Salva estime que la façon dont les entreprises développeront les modèles et les applications de génération de code pourrait changer dans les années à venir. Il mentionne que le rapport sur l'état du développement accéléré 2024 de l'équipe de recherche et d'évaluation DevOps de Google montre que 39 % des personnes interrogées se méfient du code généré par l'IA, avec une baisse simultanée de la qualité de la documentation et de la livraison.
Points clés :
✅ Code Assist est désormais mis à niveau vers Gemini 2.0 et se connecte à plusieurs sources de données.
✅ Les développeurs peuvent utiliser Code Assist directement dans leur IDE pour obtenir des informations contextuelles pertinentes et améliorer leur efficacité.
✅ Le développement futur des assistants de codage IA pourrait se concentrer davantage sur la qualité de la génération de code plutôt que sur la simple amélioration de l'efficacité.