Dans le monde en perpétuelle évolution du développement logiciel, le code hérité est un sujet souvent abordé, mais finalement très peu compris. Le code hérité peut être défini de différentes manières, mais pour cette discussion, nous considérons qu’il s’agit de tout code qui est encore utilisé par une application importante, mais qui devrait être mis à niveau. Il se peut qu’un nouveau style architectural ou de nouvelles normes soient nécessaires, que des cadres obsolètes soient encore utilisés ou que le code soit écrit dans un langage de programmation qui n’est plus pris en charge. Ou alors le code n’est pas travaillé à la base, et se retrouve donc trop souvent pollué de correctifs rapides. En d’autres termes, il s’agit d’un code devenant de plus en plus difficile à maintenir et qui doit être réécrit, mais qui, pour une raison ou une autre, n’est pas pris en main. Certains parlent également de dette technique (technical debt).
Et si nous allions plus loin en essayant non seulement de gérer ce code, mais en plus de l’améliorer de manière proactive ? Pouvons-nous utiliser de nouvelles technologies comme l’IA pour y parvenir ?
Pourquoi le Code hérité est un problème
Le code hérité entraîne un certain nombre de défis. Le plus important d’entre eux est probablement le fait qu’il ralentit le développement et rend la maintenance difficile, ou qu’il nécessite des connaissances spécialisées et des outils obsolètes. Sans les connaissances et les outils adéquats, il peut représenter un coût énorme pour tout éditeur de logiciels. De plus, si les développeurs qui ont écrit le code original ont également quitté l’entreprise, le problème peut se révéler encore plus grave. En parlant des développeurs, c’est également la dette technique qui constitue l’un des plus grands désagréments dans leur travail.
Il existe heureusement plusieurs façons de relever ces défis, même en utilisant les technologies les plus avancées, telles que l’intelligence artificielle.
Stratégies de gestion du code hérité
Il n’existe malheureusement pas de solution magique permettant de résoudre tous les problèmes liés aux code hérité en une seule fois. Il faut adopter une approche polyvalente faisant appel à plusieurs tactiques à la fois. Pensons à l’analyse du code, à la construction de nouveaux composants de manière modulaire et à la maintenance continue de la base de code pour s’assurer qu’elle reste à jour et bien adaptée aux besoins futurs.
Une première étape consiste à effectuer une analyse statique. Il s’agit d’examiner le code sans l’exécuter afin d’identifier les problèmes potentiels tels que les dépendances, les failles de sécurité ou les “code smells”. En utilisant des outils d’analyse statique, les développeurs peuvent mieux comprendre la structure du code et identifier les zones problématiques à améliorer. Ces outils sont en partie intégrés dans un bon environnement de développement, mais il est souvent possible de leur ajouter une puissance supplémentaire.
Après l’analyse du code, il est essentiel de mettre en place des bancs d’essai, conformément au paradigme du Test Driven Development (TDD). Cela permet de créer un environnement sûr dans lequel divers tests peuvent être exécutés afin de garantir que le code se comporte comme prévu. Les tests sont essentiels pour détecter rapidement les bogues et les problèmes de performance, avant que des changements ne soient apportés. Par ailleurs, si la couverture des tests est suffisante, il devient beaucoup plus sûr de remanier le code, ce que nous devons continuer à faire tout au long du cycle de vie afin de veiller à ce que le code continue d’être amélioré et n’atteigne surtout pas le legacy status. La mise en place de bancs d’essai soutient en outre les processus d’intégration et de déploiement continus (CI/CD)), qui sont essentiels pour la gestion de la qualité à long terme.
Une autre stratégie importante consiste à remanier le code pour le rendre modulaire. En décomposant une base de code monolithique en modules plus petits et plus faciles à gérer, les développeurs peuvent isoler les fonctionnalités, ce qui rend le code plus facile à comprendre, à maintenir et à tester (et peut-être même à réécrire). Cette modularisation permet également à différentes équipes de travailler simultanément sur différentes parties de la base de code, ce qui augmente la productivité et réduit la probabilité d’erreurs.
Le rôle de l’IA dans la gestion de code hérité
L’intelligence artificielle offre de nouvelles possibilités pour la gestion de code hérité, en particulier aujourd’hui, avec l’évolution rapide de l’IA générative. Bien que les capacités actuelles de l’IA soient souvent limitées à des tâches à petite échelle, son potentiel de transformation de la gestion du code hérité est considérable. L’IA peut aider à analyser le code, à écrire des tests, à remanier et même à générer de la documentation. Cela fait de l’IA un outil précieux pour les développeurs.
Analyser le code : Les outils d’IA peuvent analyser le code pour en déterminer la structure et la fonctionnalité, ce qui permet d’obtenir des informations qui ne sont pas forcément évidentes pour les développeurs humains. Cela peut s’avérer particulièrement utile lorsqu’il s’agit de systèmes hérités complexes ou mal documentés.
Rédaction de tests : L’IA peut également aider à générer automatiquement des tests basés sur le comportement du code, ce qui permet de gagner du temps et d’améliorer la qualité du code en identifiant les cas marginaux qui pourraient être négligés lors des tests manuels.
Refonte du code : Les outils pilotés par l’IA peuvent suggérer des améliorations et aider les développeurs à remanier le code graduellement. Ce processus de remaniement continu permet de garder la base de code propre et maintenable, réduisant ainsi la dette technique au fil du temps.
Génération de documentation : L’IA peut automatiquement générer et actualiser la documentation dans le cadre de CI/CD, ce qui est particulièrement utile dans les grands projets où la maintenance de la documentation peut être un défi.
Ces tâches peuvent principalement être effectuées par le même type d’outils d’IA : les assistants de codage. Codacy, Snyk et, bien entendu, github CoPilot en sont quelques exemples.
Conclusion : l’avenir de la gestion de code hérité grâce à l’IA
La gestion de code hérité reste un défi complexe qui nécessite une approche stratégique. Cependant, l’émergence de l’IA en tant qu’outil d’analyse, de test et de remaniement du code offre des possibilités de relever ce défi de manière plus efficace et plus rentable. L’évolution de la technologie de l’IA générative est encore en plein essor, et son rôle dans la gestion de code hérité ne fera probablement que s’accroître, offrant davantage de possibilités d’améliorer les processus de développement de logiciels.
Toutefois, il ne faut pas non plus se focaliser sur l’IA : le meilleur remède contre le code hérité est encore de l’éviter, et ce, en appliquant les bonnes tactiques tout au long du cycle de vie du développement logiciel afin de maintenir la conception et le code aussi propres et à jour que possible. Dans un prochain article de blog, nous examinerons cette question plus en détail, en zoomant sur les différentes phases du cycle de vie afin de discuter de la manière d’éviter le code hérité et de la façon dont l’IA peut être utilisée au cours de chaque phase en vue d’y contribuer.
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Cette contribution a été soumise par Koen Vanderkimpen, consultant IT chez Smals Research. Elle a été rédigée en son nom propre et ne prend pas position au nom de Smals.
