Améliorer les changements logiciels avec l'apprentissage automatique

Le logiciel est partout ! Des applis mobiles aux programmes informatiques, on compte sur eux pour le fun et le boulot. Mais au fur et à mesure que le logiciel grossit et devient plus complexe, le modifier peut être galère. Parfois, quand tu changes une partie, il faut changer aussi une autre partie qui est liée. Ça s’appelle une « relation de co-changement ». Imagine si les freins et le moteur de ta voiture devaient être réparés en même temps — si tu te concentres que sur un, tu pourrais te retrouver dans la panade.

Alors, comment les développeurs savent quels morceaux de logiciel doivent changer ensemble ? Traditionnellement, ils devaient se fier à leur mémoire, expérience et à une documentation souvent bordélique. Spoiler : c’est pas la méthode la plus efficace. C’est là qu’on intervient avec une méthode plus intelligente.

#Le Défi du Changement

Les gros systèmes de logiciel peuvent ressembler à une communauté bien soudée. Quand un membre change, d’autres doivent peut-être changer aussi. C’est surtout vrai pour les méthodes en programmation — pense à elles comme à des petites fonctions utiles qui font des tâches spécifiques. Si une méthode est mise à jour, celles qui collaborent avec elle pourraient aussi avoir besoin d’un coup de main.

Détecter ces relations de co-changement peut être difficile. Les méthodes précédentes souvent lançaient trop de fausses alertes — elles signalaient trop de changements non liés. Imagine un détecteur de fumée qui se déclenche chaque fois que quelqu’un fait bouillir de l’eau ; ça crée de la panique sans raison.

Pour résoudre ce problème, on a besoin d’une meilleure approche. Au lieu de juste regarder les changements spécifiques effectués, on doit prendre en compte le contexte plus large — généralement trouvé dans ce qu’on appelle des « pull requests », qui sont comme des changements de groupe faits ensemble.

#Une Nouvelle Façon de Classer les Co-Changements

On a décidé d’utiliser un peu de puissance cérébrale avec l’apprentissage machine, qui est comme apprendre aux ordinateurs à apprendre des données. Et si on pouvait entraîner un modèle qui trie quelles méthodes sont les plus susceptibles de changer ensemble ? C’est ce qu’on appelle une méthode « learning to rank » (LtR). C’est comme donner à un assistant virtuel une liste de tâches et lui demander de choisir les plus importantes.

Notre idée, c’est de calculer combien de fois les méthodes ont changé ensemble dans le passé et de les classer en fonction de ça. Plus elles ont travaillé ensemble, plus elles sont en haut de la liste des choses à vérifier. Comme ça, les développeurs savent où diriger leur attention.

On a fait des tests sur un énorme nombre de 150 projets Java open source (c’est beaucoup !). Avec plus de 41 millions de lignes de code, on avait de quoi faire. Mais on a découvert que notre méthode fonctionne plutôt bien, surtout avec le modèle Random Forest. Pense à ça comme un super système de vote où plusieurs petites décisions mènent à une réponse solide.

#Qu’est-ce qu’on teste vraiment ?

En creusant dans nos tests, on se pose quelques questions clés :

1. À quel point notre modèle classe-t-il les méthodes co-changées ? On veut voir s’il est bon pour prédire quelles méthodes sont susceptibles de changer ensemble.

2. Est-ce que notre méthode surpasse les méthodes traditionnelles de classement ? On veut pas juste être meilleur ; on veut faire bouger les lignes.

3. Quelles caractéristiques comptent le plus quand il s’agit de faire des prédictions précises ? Certaines caractéristiques pourraient être plus critiques que d’autres, et le savoir peut aider à optimiser le processus.

4. Combien de temps notre modèle peut-il rester précis ? S’il devient obsolète trop vite, il faudra le mettre à jour constamment — et ça peut être galère.

#Temps de Test !

Pour évaluer notre méthode, on a créé plusieurs expériences. D’abord, on a construit un « ensemble de données en or » à partir des changements passés entre différentes méthodes. Cet ensemble a été divisé en parties d’entraînement et de test. La partie d’entraînement aide le modèle à apprendre, et la partie de test nous aide à voir à quel point le modèle a appris.

Avec l’entraînement terminé, on a fait tourner notre modèle et mesuré ses performances avec une métrique appelée NDCG, qui est une façon cool de vérifier à quel point le classement correspond à la pertinence réelle.

Nos tests ont montré que le modèle Random Forest était super pour identifier quelles méthodes avaient besoin d’attention ensemble, obtenant des classements très élevés par rapport à d’autres modèles. C’était comme découvrir que ton resto préféré a un menu secret — tu sais juste que ça va être bon.

#Les Caractéristiques Qui Comptent

Dans le monde des prédictions, toutes les caractéristiques ne sont pas créées égales. Certaines sont des superstars ; d’autres font juste de la figuration. Notre principale caractéristique ? Le nombre de fois que les méthodes ont co-changé dans le passé ! Ce petit détail a un énorme impact sur nos classements. D’autres caractéristiques importantes incluent :

• Similarité de chemin : À quel point les emplacements des méthodes sont liés dans le projet.
• Similarité d’auteurs : Si les mêmes personnes travaillent sur les deux méthodes, il y a une plus grande chance qu’elles changent ensemble.

D’un autre côté, certaines caractéristiques n’ont pas eu beaucoup d’impact. Par exemple, le fait que les méthodes soient similaires au niveau du code n’a pas aidé à prédire les co-changements comme prévu. C’est comme supposer que deux cousins sont les meilleurs amis juste parce qu’ils partagent des arrière-grands-parents — pas toujours juste !

#Le Timing Est Essentiel

Un autre facteur intéressant qu’on a analysé, c’est combien de temps on devrait utiliser les données passées pour l’entraînement. Trop court, et le modèle peut ne pas apprendre assez ; trop long, et il pourrait devenir obsolète. Après avoir testé plusieurs périodes, on a découvert qu’utiliser entre 90 et 180 jours d’historique fonctionnait le mieux. Mais après 60 jours de nouvelles prédictions, il est judicieux de réentraîner le modèle. Sinon, tu risques de te retrouver à courir après des canards sauvages.

#Qu’est-ce que ça veut dire pour les développeurs ?

Alors, qu’est-ce que tout ça veut dire pour ceux qui codent dans leurs caves, bureaux ou cafés ? Voilà le topo :

1. Moins de bugs : Savoir quelles méthodes sont souvent modifiées ensemble aide les développeurs à éviter ces bugs ennuyeux qui peuvent surgir quand les changements passent inaperçus.

2. Meilleure qualité de code : Quand les développeurs reconnaissent les méthodes étroitement liées, ils peuvent travailler pour les rendre moins dépendantes les unes des autres, ce qui conduit à un code plus propre. C’est comme désencombrer une pièce en désordre ; tout sera plus facile à trouver !

3. Collaboration améliorée : En comprenant les relations de co-changement, les équipes peuvent assigner des tâches liées aux mêmes développeurs, ce qui entraîne un travail plus efficace. Imagine deux chefs dans une cuisine travaillant ensemble — ils se passent des ingrédients et des idées, ce qui donne un meilleur plat.

4. Tests plus intelligents : Les testeurs peuvent se concentrer sur les méthodes susceptibles d’être touchées par les changements, assurant que leurs efforts de test portent leurs fruits. C’est comme utiliser une carte au lieu de vagabonder à l’aveugle.

#En Résumé

Dans le monde du logiciel, où tout change et évolue sans arrêt, avoir une méthode intelligente pour suivre et gérer ces changements est une vraie révolution. En utilisant l’apprentissage machine pour identifier et classer les méthodes co-changées, on a créé un outil qui peut aider les développeurs à faire leur travail mieux et plus rapidement.

Alors qu’on continue à affiner notre approche, on pourrait même se diversifier vers d’autres langages de programmation et outils, garantissant que cette solution puisse bénéficier à encore plus de développeurs à l’avenir. Après tout, qui n’aime pas une bonne mise à jour ?