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ALTRAN : optimise la qualité logicielle grâce au « Machine Learning »

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18/05/2020 | 10:10
Altran 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.

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 présence de plusieurs facteurs de risques de bug, l'outil permet aux développeurs de distinguer les éléments les plus déterminants dans le diagnostic.

Code Defect AI est une solution évolutive qui peut être hébergée sur site aussi bien que sur des plateformes de cloud computing telles que Microsoft Azure. Elle supporte actuellement GitHub, qui est la propriété de Microsoft, mais peut être intégrée à d'autres outils de gestion du code-source en fonction des besoins.



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