ChatGPT, dont vous avez sans doute entendu parler, a le potentiel de révolutionner la façon dont les programmeurs travaillent avec le code informatique. Dans cet article, nous explorerons comment ChatGPT peut aider les programmeurs dans diverses tâches, de la création de code à la documentation, en passant par la vérification et l'amélioration de code existant. Cet article s'adresse aux programmeurs maitrisant une ou plusieurs langages de programmation mais qui n'ont peut-être qu'une vague idée du fonctionnement de l'IA. Pour une meilleure compréhension, si vous n'avez encore jamais utilisé ChatGPT, je vous suggère de lire d'abord: Comment accéder à ChatGPT – COMMENCEZ dès aujourd’hui!
1. Comment GPT-4 génère du code informatique : Le processus en détail
ChatGPT est basé sur le modèle GPT-4, qui est entraîné à partir de vastes quantités de texte pour apprendre des modèles et des structures linguistiques. Dans le cas du code informatique, GPT-4 utilise ses connaissances pour générer du code en suivant un processus en plusieurs étapes :
- Analyse de la requête : ChatGPT commence par analyser la requête de l'utilisateur pour comprendre la demande, en identifiant le langage de programmation cible, la fonction souhaitée et les contraintes spécifiques.
- Recherche de modèles pertinents : Ensuite, ChatGPT recherche dans sa base de connaissances les modèles de code qui correspondent le mieux à la requête. Par exemple, si l'utilisateur demande une fonction pour trier une liste en Python, ChatGPT cherchera des exemples de code de tri en Python qu'il a appris lors de son entraînement.
- Génération du code : Une fois les modèles pertinents identifiés, ChatGPT génère du code en s'inspirant de ces modèles tout en prenant en compte les spécificités de la requête. Il est capable d'adapter les modèles pour répondre aux contraintes et aux exigences de la demande, comme l'utilisation d'une bibliothèque spécifique ou la gestion d'exceptions.
- Vérification et optimisation : Enfin, ChatGPT vérifie le code généré pour détecter d'éventuelles erreurs ou incohérences et optimise le code en termes de lisibilité et de performance.
Comme vous pouvez constater, ChatGPT a ajouté lui-même des commentaires dans le code ainsi que des explications sur le fonctionnement de la fonction.
Notez également que la réponse est formaté dans le bon langage et pas uniquement comme du simple texte. Ceci facilite grandement la lecture.
2. Les sources des "patterns" utilisés : Exemples concrets
Les patterns et les structures de code utilisées par ChatGPT proviennent des données d'entraînement du modèle. Ces données incluent de nombreux exemples de code dans différents langages de programmation, ce qui permet à ChatGPT d'apprendre et de reproduire des structures de code couramment utilisées. Voici quelques exemples concrets de sources de patterns pour ChatGPT :
- Projets open source : Les projets open source disponibles sur des plateformes comme GitHub ou GitLab sont une source importante de code pour l'entraînement de ChatGPT. Ces projets incluent des milliers de lignes de code écrites par des programmeurs du monde entier, offrant une grande variété de styles, de conventions et de solutions à des problèmes courants.
- Sites de questions-réponses : Les sites comme Stack Overflow, où les programmeurs posent des questions et reçoivent des réponses de la communauté, sont également une source précieuse de patterns pour ChatGPT. Ces sites permettent au modèle d'apprendre des solutions pratiques à des problèmes spécifiques et d'acquérir des connaissances sur les meilleures pratiques de programmation.
- Tutoriels et cours en ligne : Les tutoriels et les cours en ligne sur la programmation fournissent des exemples pédagogiques de code, ce qui permet à ChatGPT de comprendre et de reproduire des structures de code claires et bien organisées.
- Documentation officielle : La documentation officielle des langages de programmation et des bibliothèques est une autre source de patterns pour ChatGPT. Ces documents contiennent souvent des exemples de code pour illustrer l'utilisation des différentes fonctionnalités, ce qui permet à ChatGPT de se familiariser avec les bonnes pratiques et les conventions propres à chaque langage et bibliothèque.
- Articles de blog et forums : Les articles de blog et les discussions de forums sur la programmation sont également utilisés pour entraîner ChatGPT. Ils offrent des points de vue et des expériences variées, ainsi que des solutions innovantes à des problèmes spécifiques.
En combinant ces différentes sources de patterns, ChatGPT peut apprendre un large éventail de structures de code, de conventions et de solutions à divers problèmes de programmation. Cela permet au modèle de générer du code de manière flexible et adaptative, en fonction des besoins et des préférences de chaque utilisateur.
3. Langages de programmation pris en charge par ChatGPT
ChatGPT peut générer du code pour plusieurs langages de programmation, notamment :
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4. Comment créer du nouveau code avec ChatGPT : formuler une bonne requête (pour les programmeurs)
Pour créer du nouveau code avec ChatGPT, il est essentiel de formuler une requête claire et précise qui décrit la fonction ou le comportement souhaité. Voici quelques conseils, spécifiques à de la programmation, pour vous aider à formuler des requêtes efficaces :
- Précisez le langage de programmation : Mentionnez explicitement le langage de programmation cible pour vous assurer que ChatGPT génère du code dans le bon langage. Par exemple, indiquez "Python" ou "JavaScript" au début de votre requête.
- Utilisez des mots-clés pertinents : Incluez des mots-clés qui décrivent les concepts, les fonctionnalités ou les bibliothèques spécifiques que vous souhaitez utiliser dans votre code. Cela aidera ChatGPT à comprendre le contexte de votre demande et à fournir des résultats plus pertinents.
- Décrivez clairement le problème : Fournissez une description claire et concise du problème que vous souhaitez résoudre ou de la fonctionnalité que vous souhaitez implémenter. Veillez à inclure les informations essentielles, telles que les entrées, les sorties et les contraintes.
- Fournissez des exemples (si nécessaire) : Si vous avez des exigences spécifiques ou si vous souhaitez que ChatGPT suive une approche particulière, fournissez des exemples de code ou décrivez brièvement la logique souhaitée.
5. Vérification et correction d'erreurs dans le code existant
ChatGPT peut être utilisé pour vérifier le code existant et identifier les erreurs potentielles. Pour ce faire, vous pouvez soumettre votre code à ChatGPT et demander une analyse des erreurs, des incohérences ou des problèmes de performance. Ceci peut être particulièrement utile pour vérifier des codes sur lesquels on peut tomber sur internet. Avant de les utiliser, un petit check par ChatGPT et le tour est joué.
Voici quelques étapes à suivre pour utiliser ChatGPT à cette fin :
- Soumettez votre code : Copiez et collez le code que vous souhaitez vérifier dans la zone de saisie de ChatGPT.
- Formulez une requête de vérification : Demandez à ChatGPT d'analyser votre code pour détecter les erreurs, les incohérences ou les problèmes de performance. Par exemple, vous pouvez demander "Vérifie mon code Python pour les erreurs et les problèmes de performance" ou "Analyse ce code JavaScript et signale les problèmes éventuels".
- Examinez les résultats : ChatGPT vous fournira une liste des erreurs ou des problèmes qu'il a détectés, ainsi que des suggestions pour les corriger. Il est important de noter que ChatGPT n'est pas infaillible et que les corrections proposées doivent être vérifiées par un programmeur humain.
Un exemple pour illustrer cette fonctionnalité:
import csv
def recherche_valeur(valeurDepart, donneesMapping):
with open(donneesMapping, ‘r’, encoding=’utf-8′) as csvfile:
reader = csv.reader(csvfile) for row in reader:
if row[0] = valeurDepart:
return row[1]
return « N/A »
6. Amélioration du code existant : optimisation et lisibilité
En plus de vérifier et de corriger les erreurs, ChatGPT peut aussi être utilisé pour améliorer le code existant. Voici quelques domaines dans lesquels ChatGPT peut aider :
- Optimisation du code : ChatGPT peut suggérer des améliorations pour optimiser la performance de votre code, telles que la réduction de la complexité algorithmique, l'élimination des appels de fonction inutiles ou la réduction de l'utilisation de la mémoire. Pour demander des optimisations, formulez une requête comme "Optimise mon code Python pour de meilleures performances" ou "Améliore l'efficacité de ce code JavaScript".
- Lisibilité et structure du code : La lisibilité du code est essentielle pour faciliter la maintenance et la collaboration. ChatGPT peut proposer des améliorations pour rendre votre code plus lisible et mieux structuré, en restructurant les blocs de code, en simplifiant les expressions complexes ou en choisissant des noms de variables plus descriptifs. Essayez de demander "Améliore la lisibilité de mon code TrueScript qui suit" ou "Rend ce code JavaScript plus facile à comprendre".
- Refactoring du code : Le refactoring est le processus de réorganisation du code pour améliorer sa structure interne sans modifier son comportement externe. ChatGPT peut vous aider à refactoriser votre code en proposant des modifications qui améliorent la modularité, réduisent la duplication de code ou suivent des principes de conception éprouvés. Pour solliciter une aide au refactoring, demandez "Refactorise mon code Python pour une meilleure modularité" ou "Aide-moi à réduire la duplication de code dans ce projet Java".
- Mise en œuvre des bonnes pratiques : Les bonnes pratiques de programmation varient d'un langage à l'autre et évoluent constamment. ChatGPT, étant régulièrement mis à jour, peut vous aider à mettre en œuvre les bonnes pratiques pour le langage de programmation que vous utilisez. Vous pouvez demander des suggestions spécifiques, par exemple, "Applique les bonnes pratiques de Ruby dans mon code" ou "Mets à jour ce code JavaScript pour qu'il suive les normes modernes". Attention cependant à la date de Septembre 2021. GPT-4 et les précédents ne connaissent pas l'évolution des langages de programmation après cette date. Il faudra attendre l'utilisation des plugins ou la version suivante du modèle GPT.
En utilisant ces conseils, vous pouvez tirer parti de ChatGPT pour améliorer votre code existant et le rendre plus efficace, lisible et conforme aux bonnes pratiques de programmation.
7. Ajout de commentaires pour documenter le code existant
Si vous n'aimez pas passer votre temps à écrire des commentaires dans votre code ou bien si vous avez hérité d'un code sans explications, vous apprécierez sans doute cette fonctionnalité d ChatGPT...
- Commentaires de fonction et de méthode : ChatGPT peut générer des commentaires pour les fonctions et les méthodes en décrivant leur but, leurs paramètres d'entrée, leurs valeurs de retour et leur comportement général. Pour obtenir de l'aide avec les commentaires, formulez une requête telle que "Ajoute des commentaires pour expliquer cette fonction Python" ou "Documente cette méthode JavaScript avec des commentaires".
- Commentaires de classe et de module : De même, ChatGPT peut fournir des commentaires pour les classes et les modules, expliquant leur rôle, leur structure et leurs interactions avec d'autres parties du code. Essayez de demander "Documente cette classe Java avec des commentaires" ou "Explique le but de ce module JavaScript".
- Commentaires explicatifs pour les blocs de code complexes : Pour les parties de code particulièrement complexes ou difficiles à comprendre, ChatGPT peut créer des commentaires explicatifs pour aider à clarifier leur fonctionnement. Vous pouvez demander "Ajoute des commentaires pour expliquer ce bloc de code Python complexe" ou "Décris ce que fait ce code JavaScript difficile à comprendre".
function shuffle(array) {
let currentIndex = array.length, randomIndex;
while (currentIndex != 0) {
randomIndex = Math.floor(Math.random() * currentIndex);
currentIndex–;
[array[currentIndex], array[randomIndex]] = [
array[randomIndex], array[currentIndex]];
}
return array;
}
// Used like so
var arr = [2, 11, 37, 42];
shuffle(arr);
console.log(arr);
8. Création d'une documentation séparée pour le code
Après avoir ajouté des commentaires (voir la section précédente), vous pouvez utiliser ChatGPT pour documenter votre code. Vous pouvez ainsi améliorer la maintenabilité et la compréhension de votre projet, tout en facilitant la collaboration et l'intégration pour les autres membres de votre équipe.
- Description des fonctions, classes et modules : ChatGPT peut générer des descriptions détaillées et bien structurées des fonctions, des classes et des modules, en fournissant des informations sur leur utilisation, leur fonctionnement interne et leurs interactions avec d'autres éléments du code. Formulez une requête telle que "Crée une documentation pour cette bibliothèque Python" ou "Documente ce projet JavaScript en détail".
- Exemples d'utilisation : Pour faciliter la compréhension et l'adoption de votre code, ChatGPT peut fournir des exemples d'utilisation illustrant comment les fonctions, les classes et les modules peuvent être utilisés dans divers scénarios. Un gain de temps garanti! Demandez "Génère des exemples d'utilisation pour cette fonction Java" ou "Montre-moi comment utiliser cette classe JavaScript dans un projet".
9. Langue des requêtes : anglais ou français ?
Bien que ChatGPT puisse traiter des requêtes dans plusieurs langues, dont le français, il est généralement recommandé de formuler les requêtes en anglais. Et cela pour deux raisons principales: l'anglais est la langue principale utilisée dans le domaine de la programmation, et ChatGPT a été principalement entraîné sur des données en anglais.
Ainsi, les requêtes en anglais peuvent donner de meilleurs résultats en termes de qualité et de pertinence du code généré.
Une possibilité que j'ai testé avec de bons résultats, c'est de demander d'abord en anglais à ChatGPT de créer le code. Ce code sera, logiquement en anglais. Ensuite, vous demandez à ChatGPT de traduire les commentaires et les noms de variables en français. Ce procédé vous permettra de garder une "meilleure" structure du code et en même temps d'avoir le code lisible en français!
10. Quelques conseils pour tirer le meilleur parti de ChatGPT
Et pour finir ce guide, voici quelques conseils pour optimiser l'utilisation de ChatGPT dans la création et l'amélioration de code informatique :
- Soyez précis dans vos requêtes : plus vous donnez de détails sur ce que vous souhaitez, plus il est probable que ChatGPT génère le code désiré.
- Ne faites pas aveuglément confiance au code généré : vérifiez toujours le code pour vous assurer qu'il est correct et qu'il répond à vos attentes.
- Ne vous attendez pas à ce que ChatGPT connaisse toutes les bibliothèques et tous les packages spécifiques : il peut être nécessaire de fournir des informations sur les bibliothèques ou les packages particuliers que vous souhaitez utiliser.
- N'oubliez pas que les connaissances du modèle GPT-4 s'arrêtent en septembre 2021 : il ne pourra donc pas vous aider avec des codes qui font appel aux technologies postérieures à cette date.
- Utilisez des exemples pour guider ChatGPT : donner un exemple de code similaire à ce que vous voulez peut aider ChatGPT à mieux comprendre et générer le code souhaité. Ici, vous pouvez profiter du fait que ChatGPT tient compte de toute la conversation depuis le début. Vous pouvez donc d'abord lui demander de générer un code, et ensuite, selon sa réponse, lui fournir un exemple pour qu'il la peaufine selon vos besoins.
Conclusion
ChatGPT a le potentiel de devenir un allié précieux pour les programmeurs en facilitant la création, la vérification, l'amélioration et la documentation du code informatique.
Il est tout de même important de garder à l'esprit les limitations de cet outil et de toujours vérifier le code généré. En suivant les conseils et les bonnes pratiques décrits dans cet article, vous pouvez tirer parti de ChatGPT pour gagner du temps et améliorer la qualité de votre travail.
Une réflexion de l'auteur: ChatGPT peut vraiment rendre notre travail de programmeurs plus facile. Mais pensez aussi aux conséquences négatives que cet outil pourrait avoir pour notre métier. Il s'agit d'une prouesse technologique au potentiel presque infini. Mais... Il ne faudrait pas scier la branche sur laquelle nous sommes assis...