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Altran optimise la qualité logicielle grâce au "Machine Learning"

| Boursier | 774 | Aucun vote sur cette news

Altran, leader mondial des services d'ingénierie et de 'R&D', lance un nouvel outil qui permet de prédire l'apparition de bugs au niveau du code dans...

Altran optimise la qualité logicielle grâce au "Machine Learning"
Credits Société Altran

Altran, leader mondial des services d'ingénierie et de 'R&D', lance un nouvel outil qui permet de prédire l'apparition de bugs au niveau du code dans les programmes gérés par GitHub, le service de gestion de développement de Microsoft, et utilisé dans les processus collaboratifs de développement de logiciel comme DevOps.
En appliquant l'apprentissage machine à l'historique des données, l'outil, baptisé "Code Defect AI", identifie les zones de code qui pourraient comporter des bugs et suggère une série de tests destinés à les diagnostiquer et les corriger, améliorant la qualité des logiciels et réduisant les temps de développement.

Les bugs sont inhérents au développement de logiciels. Plus un défaut est détecté tard dans le processus de développement, plus le coût de sa correction est élevé. Ce processus (bug-déploiement-analyse-réparation) est chronophage et coûteux. Code Defect AI permet de détecter les défauts plus tôt, de minimiser leur coût de correction et d'accélérer le cycle de développement.

"Il est de notoriété publique que les développeurs de logiciels sont constamment sous pression pour produire du code rapidement sans pour autant compromettre la qualité", affirme Walid Negm, Directeur de l'Innovation d'Altran. "La réalité cependant est que le cycle de release d'un logiciel nécessite davantage qu'une simple automatisation des activités d'assemblage et de livraison. Il faut également des algorithmes qui permettent l'aide à la décision, en particulier quand le code se complexifie. C'est exactement ce que fait Code Defect AI."

Code Defect AI s'appuie sur différentes techniques d'apprentissage machine, parmi lesquelles des arbres décisionnels ou "multilayer perceptron" (MLP). Après extraction de l'historique des données, elles sont pré-traitées et étiquetées pour entraîner l'algorithme et mettre au point un modèle de décision fiable. Un indice de confiance est ainsi défini permettant de prédire si le code est conforme ou présent le risque de comporter un bug.

Code defect AI permet ainsi d'identifier des irrégularités de codage dans un programme et peut éventuellement être combiné à d'autres outils d'analyses. En presence de plusieurs facteurs de risques de bug, l'outil permet aux développeurs de distinguer les éléments les plus determinants dans le diagnostic.

"Microsoft et Altran ont joint leurs forces pour améliorer le cycle de développement de logiciel ; Code Defect AI, optimisé par Microsoft Azure, est un outil innovant qui peut apporter une aide précieuse aux développeurs de logiciels grâce à l'utilisation de l'apprentissage machine", a déclaré David Carmona, Directeur Marketing Intelligence Artificielle chez Microsoft.

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