Comment Accenture utilise Amazon CodeWhisperer pour améliorer la productivité des développeurs

Chuchoteur de code Amazon est un compagnon de codage IA qui aide à améliorer la productivité des développeurs en générant des recommandations de code basées sur leurs commentaires en langage naturel et en code dans l'environnement de développement intégré (IDE). CodeWhisperer accélère l'exécution des tâches de codage en réduisant les changements de contexte entre l'IDE et la documentation ou les forums de développeurs. Grâce aux recommandations de code en temps réel de CodeWhisperer, vous pouvez rester concentré dans l'IDE et terminer vos tâches de codage plus rapidement.

CodeWhisperer est alimenté par un grand modèle de langage (LLM) qui est formé sur des milliards de lignes de code et, par conséquent, a appris à écrire du code dans 15 langages de programmation. Vous pouvez simplement écrire un commentaire qui décrit une tâche spécifique en langage clair, comme "télécharger un fichier sur S3". Sur cette base, CodeWhisperer détermine automatiquement les services cloud et les bibliothèques publiques les mieux adaptés à la tâche spécifiée, construit le code spécifique à la volée et recommande les extraits de code générés directement dans l'IDE. De plus, CodeWhisperer s'intègre de manière transparente à vos IDE Visual Studio Code et JetBrains afin que vous puissiez rester concentré et ne jamais quitter l'IDE. Au moment d'écrire ces lignes, CodeWhisperer prend en charge Java, Python, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Ruby, Rust, Scala, Kotlin, PHP, C, C++, Shell et SQL.

Dans cet article, nous illustrons comment Accenture utilise CodeWhisperer dans la pratique pour améliorer la productivité des développeurs.

« Accenture utilise Amazon CodeWhisperer pour accélérer le codage dans le cadre de notre initiative sur les meilleures pratiques d'ingénierie logicielle dans notre plateforme Velocity », déclare Balakrishnan Viswanathan, Senior Manager, Tech Architecture chez Accenture. « L'équipe Velocity cherchait des moyens d'améliorer la productivité des développeurs. Après avoir recherché plusieurs options, nous sommes tombés sur Amazon CodeWhisperer pour réduire nos efforts de développement de 30 % et nous nous concentrons désormais davantage sur l'amélioration de la sécurité, de la qualité et des performances.

Avantages de CodeWhisperer

L'équipe d'Accenture Velocity utilise CodeWhisperer pour accélérer ses projets d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Le résumé suivant met en évidence les avantages :

• L'équipe passe moins de temps à créer des modèles de code passe-partout et répétitifs, et plus de temps sur ce qui compte : la création de logiciels de qualité
• CodeWhisperer permet aux développeurs d'utiliser l'IA de manière responsable pour créer des applications syntaxiquement correctes et sécurisées
• L'équipe peut générer des fonctions entières et des blocs de code logiques sans avoir à rechercher et personnaliser des extraits de code sur le Web.
• Ils peuvent accélérer l'intégration des développeurs novices ou des développeurs travaillant avec une base de code inconnue
• Ils peuvent détecter les menaces de sécurité au début du processus de développement en déplaçant l'analyse de sécurité vers l'IDE du développeur.

Dans les sections suivantes, nous discutons plus en détail de certaines des façons dont l'équipe d'Accenture Velocity utilise CodeWhisperer.

Intégrer des développeurs sur de nouveaux projets

CodeWhisperer aide les développeurs qui ne connaissent pas AWS à accélérer les projets qui utilisent les services AWS. Les nouveaux développeurs d'Accenture ont pu écrire du code pour les services AWS tels que Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) et Amazon DynamoDB. En peu de temps, ils ont pu être productifs et contribuer au projet. CodeWhisperer a aidé les développeurs en fournissant des blocs de code ou des suggestions ligne par ligne. Il est également sensible au contexte. Changer les instructions (commentaires) pour qu'elles soient plus spécifiques entraîne la génération par CodeWhisperer d'un code plus pertinent.

Écrire du code passe-partout

Les développeurs ont pu utiliser CodeWhisperer pour remplir les prérequis. Ils ont pu créer une classe de données de prétraitement simplement en tapant "classe pour créer un script de prétraitement pour les données ML". L'écriture du script de prétraitement n'a pris que quelques minutes et CodeWhisperer a pu générer des blocs de code entiers.

Aider les développeurs à coder dans des langages inconnus

Un utilisateur Java nouveau dans l'équipe a pu facilement commencer à écrire du code Python à l'aide de CodeWhisperer sans se soucier de la syntaxe.

Détecter les failles de sécurité dans le code

Les développeurs ont pu détecter les problèmes de sécurité en choisissant Exécuter une analyse de sécurité dans leur IDE. Des informations détaillées sur les problèmes de sécurité détectés sont fournies directement dans l'IDE. Cela aide les développeurs à détecter et à résoudre les problèmes plus tôt.

"En tant que développeur, utiliser CodeWhisperer vous permet d'écrire du code plus rapidement », déclare Nino Leenus, consultant en ingénierie IA chez Accenture. "De plus, CodeWhisperer vous aidera à coder plus précisément en éliminant les fautes de frappe et autres erreurs typiques à l'aide de l'intelligence artificielle. Pour un développeur, écrire plusieurs fois le même code est fastidieux. En recommandant les morceaux de code suivants dont vous pourriez avoir besoin, les technologies de complétion de code AI réduisent ce codage répétitif.

Conclusion

Cet article présente CodeWhisperer, un compagnon de codage AI d'Amazon. L'outil utilise des modèles ML formés sur de grands ensembles de données pour fournir des suggestions et une auto-complétion pour le code, ainsi que pour générer des fonctions et des classes entières basées sur des descriptions en langage naturel. Cet article met également en évidence certains des avantages constatés par Accenture lors de l'utilisation de CodeWhisperer, tels qu'une productivité accrue et la possibilité de réduire le temps et les efforts requis pour les tâches de codage courantes. Vous pouvez activer CodeWhisperer dans votre IDE préféré dès aujourd'hui. CodeWhisperer génère automatiquement des suggestions basées sur votre code existant et vos commentaires. Visite Chuchoteur de code Amazon pour commencer.

---

À propos des auteurs

Balakrishnan Viswanathan est architecte de solutions IA/ML chez Accenture. En collaboration avec AABG, il conçoit et exécute des stratégies de pointe basées sur le cloud pour relever divers défis liés à l'IA/ML. Les intérêts de Bala résident à la fois dans la cuisine et dans Photoshop, dont il est passionné.

Shikhar Kwatra est un architecte de solutions spécialisé en IA/ML chez Amazon Web Services, travaillant avec un intégrateur de systèmes mondial de premier plan. Il a obtenu le titre de l'un des plus jeunes maîtres inventeurs indiens avec plus de 500 brevets dans les domaines AI/ML et IoT. Shikhar aide à l'architecture, à la création et à la maintenance d'environnements cloud rentables et évolutifs pour l'organisation, et aide le partenaire GSI à créer des solutions sectorielles stratégiques sur AWS. Shikhar aime jouer de la guitare, composer de la musique et pratiquer la pleine conscience pendant son temps libre.

Ankur Desaï est chef de produit principal au sein de l'équipe AWS AI Services.

Nino Leénus est consultant en intelligence artificielle chez Accenture. Elle est experte dans le développement de solutions d'apprentissage automatique de bout en bout et son déploiement à l'aide du cloud. Elle est curieuse des derniers outils et technologies dans le domaine ML-Ops. Elle adore les voyages et les randonnées.

• Contenu propulsé par le référencement et distribution de relations publiques. Soyez amplifié aujourd'hui.
• Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
• La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-accenture-is-using-amazon-codewhisperer-to-improve-developer-productivity/