GitLab s'allie à Google pour apporter l'IA au DevOps

//Par : Mike Vizard le 3 mai 2023 Laisser un commentaire

GitLab a étendu son alliance avec Google dans le cadre d'un effort visant à apporter des capacités d'intelligence artificielle (IA) plus génératives aux flux de travail DevOps.

La suite GitLab d'applications logicielles en tant que service (SaaS) réside déjà sur la plate-forme cloud de Google pour fournir à GitLab la base de données requise pour former ces modèles d'IA. Au cours des deux derniers mois, GitLab a déjà ajouté de nombreuses fonctionnalités qui reposent sur plusieurs types de technologies d'IA.

Par exemple, il existe désormais une fonctionnalité expérimentale d'explication de cette vulnérabilité qui fournit un résumé en langage naturel d'un problème d'une manière que les développeurs et les équipes de cybersécurité peuvent facilement comprendre.

Taylor McCaslin, responsable du groupe de produits pour la science des données et l'IA/apprentissage automatique pour GitLab, a déclaré qu'à l'avenir, l'essentiel de l'IA se concentrera sur l'exploitation des capacités d'IA générative. Ces fonctionnalités seront activées par Google à l'aide d'un grand modèle de langage (LLM) que GitLab a développé pour les flux de travail DevOps. Cette approche permet à GitLab de proposer des recommandations plus précises basées sur des données validées par rapport au LLM à usage général utilisé pour créer le service ChatGPT.

De plus, GitLab peut continuellement mettre à jour les modèles d'IA qu'il exécute sur le service cloud Google Vertex AI en utilisant les données de son environnement d'application SaaS qui est continuellement surveillé et mis à jour, a noté McCaslin.

L'impact que l'IA peut avoir sur les flux de travail DevOps n'est pas clair, mais GitLab prévoit une amélioration de 10 fois. Cela sera accompli, par exemple, en faisant apparaître du code qui peut être utilisé pour corriger une vulnérabilité. Aujourd'hui, de nombreuses vulnérabilités ne sont pas corrigées simplement parce que les développeurs n'ont pas assez de temps pour écrire un correctif.

Une enquête récente de GitLab, cependant, a suggéré que les développeurs adoptent déjà l'IA pour améliorer la productivité, avec 62 % des développeurs utilisant l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique pour vérifier le code. Plus d'un tiers (36 %) s'appuient également sur l'IA et les algorithmes d'apprentissage automatique pour réviser le code.

À ce stade, la seule chose qui est certaine, c'est que l'IA et les autres technologies associées vont rendre les développeurs plus productifs. L'impact que l'augmentation des quantités de code circulant simultanément dans les pipelines DevOps aura sur les ingénieurs logiciels qui gèrent ces processus n'est pas aussi évident. On s'attend à ce que des types similaires d'avancées de l'IA permettent également à davantage de code de circuler dans ces pipelines sans, espérons-le, aggraver davantage les goulots d'étranglement existants qui pourraient exister.

En attendant, il est clair que le génie de l'IA est sorti de la bouteille. Il y aura bientôt plus de LLM pour toutes sortes de tâches. Les équipes DevOps devraient commencer à planifier dès aujourd'hui en partant du principe que de nombreuses tâches manuelles qui concourent à rendre l'ingénierie logicielle fastidieuse vont disparaître. Ainsi, les rôles au sein d'une équipe DevOps vont changer et évoluer. L'hypothèse que ces équipes DevOps devraient faire est que ces changements seront pour le mieux. Après tout, la raison pour laquelle les organisations ont adopté DevOps en premier lieu était d'automatiser impitoyablement les processus informatiques - l'IA n'est que la dernière itération de cet engagement.

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