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Projet Open Source de la semaine SD Times: Code Defect AI

Altran a annoncé cette semaine un nouvel outil open source d'apprentissage automatique pour détecter les bogues. Code Defect AI est conçu pour aider les développeurs à trouver les bogues plus tôt et minimise le coût et le temps requis pour les corriger.

En appliquant le machine learning (ML) aux données historiques, l'outil identifie les zones du code potentiellement boguées, puis propose un ensemble de tests pour diagnostiquer et corriger les failles.

"Il est bien connu que les développeurs de logiciels sont sous pression constante pour publier du code rapidement sans compromettre la qualité. La réalité est cependant que le cycle de sortie du logiciel nécessite plus que l'automatisation des activités d'assemblage et de livraison. Il a besoin d'algorithmes qui peuvent aider à porter des jugements stratégiques – d'autant plus que le code devient plus complexe », a déclaré Walid Negm, directeur de l'innovation du groupe chez Altran. "L'IA de défaut de code fait exactement cela."

Code Defect AI utilise des techniques d'apprentissage automatique telles que les forêts à décision aléatoire, les machines à vecteurs de support, le perceptron multicouche (MLP) et la régression logistique. Il prend en charge l'intégration avec des outils d'analyse tiers et peut lui-même aider à identifier les bogues dans un code de programme donné. La solution prend actuellement en charge GitHub, mais elle peut également être intégrée à d'autres outils de gestion de code source.

De plus, l'outil Code Defect AI permet aux développeurs d'évaluer quelles fonctionnalités du code ont un poids plus élevé en termes de prédiction de bogues, c'est-à-dire s'il existe deux fonctionnalités dans le logiciel qui jouent un rôle dans l'évaluation d'un bogue probable, laquelle fonctionnalité sera ont priorité.

Des détails supplémentaires sont disponibles ici.

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