Relier le langage de tous les jours au code

Dans le monde de la programmation, traduire le langage courant en code actionnable peut être assez complexe. Cet article discute d'une nouvelle façon de créer des programmes en utilisant un langage simple, permettant à ceux qui n'ont pas de compétences en programmation d'exprimer leurs besoins et de les convertir en code fonctionnel.

#Le Problème

Les systèmes actuels pour convertir le langage naturel en code ciblent généralement des programmeurs qualifiés qui comprennent déjà les termes techniques et les concepts de programmation. Cela crée un écart pour les utilisateurs ordinaires qui veulent automatiser des tâches mais ne savent pas coder. On vise à combler cet écart en introduisant une méthode pour générer des programmes exécutables à partir de descriptions en langage courant fournies par des non-programmeurs.

#La Tâche

Notre approche implique une tâche qu'on appelle Programmation en langage naturel (NLProg). Dans cette tâche, on prend une description écrite en langage courant et une interface de programmation d'application (API) comme entrée, et on produit un programme exécutable en sortie. L'objectif est de faciliter la création de programmes par n'importe qui sans nécessiter de connaissances techniques.

#L'Approche

Pour bien évaluer comment les modèles peuvent réaliser cette tâche, on a construit une référence qui inclut divers scénarios de test et méthodes pour vérifier le code généré. Ces méthodes ne se concentrent pas seulement sur l'apparence du code, mais aussi sur son bon fonctionnement.

Nos premières découvertes montrent que traduire un langage complexe en code est plus difficile que ce que les modèles actuels peuvent gérer. On a aussi constaté qu'aligner le langage naturel avec la structure du code améliore la capacité des modèles à générer des programmes fonctionnels.

#Définir les Termes

Pour mieux comprendre notre travail, définissons quelques termes :

• Programmation en Langage Naturel (NLProg) : Le processus de conversion du langage courant en code fonctionnel.
• Non-Programmers : Des personnes qui n'ont pas de formation formelle en programmation mais souhaitent utiliser la technologie pour résoudre des problèmes.
• Programmes complexes : Des programmes qui incluent diverses actions et structures logiques, comme des boucles et des conditions.

#Le Défi du Langage Naturel

Les gens qui codent et ceux qui ne codent pas expriment leurs besoins différemment. Les programmeurs utilisent souvent du jargon technique et des structures de programmation bien définies. En revanche, les non-programmeurs décrivent leurs besoins en utilisant un langage simple et général qui manque de termes spécifiques à la programmation. Par exemple, un programmeur pourrait dire : "Crée une fonction pour additionner une liste," tandis qu'un non-programmeur pourrait dire : "Ajoute ces nombres."

Cette différence pose un défi, surtout quand les instructions laissent entendre des concepts de programmation sans utiliser de termes explicites. Par exemple, un novice pourrait dire : "Regarde la météo ce week-end et rappelle-moi si c'est beau." Le système doit interpréter cela comme une demande de vérifier la météo et de créer un rappel, même si la formulation manque de détails techniques.

#La Méthode d'Évaluation

Traditionnellement, l'évaluation de la génération de code reposait sur la mise en correspondance du code généré avec une solution de référence. Cependant, cette méthode échoue souvent à tenir compte de la fonctionnalité réelle. Au lieu de cela, nous évaluons par la correction fonctionnelle, ce qui signifie que le programme généré doit effectuer avec succès les tâches qu'il prétend accomplir.

Pour ce faire, on a créé des suites de tests qui comprennent divers scénarios. Ces tests vérifient si le code se comporte correctement en passant une série de tests unitaires. Si le code répond à ces critères, il est considéré comme correct.

#Le Jeu de Données

On a constitué un jeu de données d'instructions en langage naturel fournies par des non-programmeurs pour guider nos modèles. Ce jeu de données contient une gamme de descriptions couvrant diverses tâches que les utilisateurs souhaitent réaliser. Parallèlement à ces descriptions, on a créé des programmes de code correspondants qui suivent les spécifications définies par les API pertinentes.

#Collecte d'Instructions en Langage Naturel

On a recueilli ces descriptions en langage naturel grâce au crowdsourcing, en invitant des gens sans formation en programmation à soumettre leurs demandes. On a veillé à ce qu'ils utilisent un langage simple pour s'assurer que les instructions restent fidèles à ce qu'un novice dirait. Ce processus nous a permis de collecter plus de mille énoncés uniques.

#Création de Suites de Tests

Pour évaluer correctement le code généré, on a construit des suites de tests à partir des énoncés collectés. Ces suites contiennent des tests unitaires pour vérifier l'exactitude des programmes générés. Chaque test est conçu pour valider que le programme peut réaliser les tâches qu'il est censé exécuter.

#Les Spécifications de l'API

On a construit une API pour supporter les tâches définies dans les descriptions en langage naturel collectées. Cette API décrit les actions qui peuvent être effectuées et les types de données qui peuvent être utilisés, fournissant un pont entre le langage utilisé par les non-programmeurs et la structure technique requise pour l'exécution du code.

#Faire le Pont entre le Langage Naturel et le Code

Au lieu d'essayer de traduire le langage naturel directement en code, on a découvert qu'il était efficace de mapper le langage à une représentation structurée qui capture le flux logique du programme. En concevant explicitement une structure hiérarchique qui reflète l'organisation du code, on peut améliorer la capacité du modèle à produire des programmes précis et complexes.

#Tester les Modèles

On a réalisé des tests en utilisant divers modèles de langage, en comparant ceux qui utilisent notre représentation structurée avec des méthodes traditionnelles de conversion directe de texte en code. Les résultats ont montré que l'approche structurée donnait de meilleures performances, notamment dans la traduction d'instructions complexes en code fonctionnel.

#Résultats et Conclusions

Nos expériences ont indiqué que l'utilisation d'un format structuré pour la génération de code améliorait significativement la capacité du modèle à gérer des demandes complexes. On a observé que la représentation hiérarchique permettait une meilleure identification des éléments de contrôle de flux, menant à une génération de code plus précise.

#Analyse des erreurs

On a effectué une analyse des erreurs sur le code généré pour cerner les domaines à améliorer. Les erreurs ont été classées en trois types :

1. Erreurs Syntaxiques : Des fautes dans la structure du code qui empêchent son exécution.
2. Erreurs Logiques : Le code généré s'exécute, mais il entraîne des problèmes d'exécution.
3. Erreurs Sémantiques : Du code correctement exécuté qui ne produit pas les résultats attendus.

Comprendre ces erreurs aide à améliorer les modèles pour les itérations futures.

#Travaux Connexes

Notre recherche s'appuie sur des efforts antérieurs en génération de code mais se concentre spécifiquement sur les besoins des utilisateurs novices plutôt que des programmeurs expérimentés. Ce changement permet une approche plus inclusive de la programmation, permettant à un public plus large d'utiliser la technologie pour résoudre des problèmes sans avoir besoin d'apprendre des langages de programmation complexes.

#Conclusion

On a introduit une méthode de programmation qui prend en compte les besoins et les capacités des utilisateurs non techniques. En se concentrant sur le traitement du langage naturel et une approche structurée pour la génération de code, on s'efforce de rendre la programmation accessible à tout le monde. Les travaux futurs impliqueront l'expansion des jeux de données, le perfectionnement des méthodes d'évaluation, et l'amélioration continue de la performance des modèles dans la génération de code efficace à partir de descriptions en langage courant.