S'attaquer aux mauvaises pratiques dans les systèmes d'apprentissage automatique

Ces dernières années, les systèmes utilisant l'apprentissage automatique (ML) sont devenus de plus en plus courants. On les trouve dans diverses applications comme les voitures autonomes, les assistants vocaux et les chatbots. Cependant, il y a des inquiétudes concernant la Qualité des logiciels intégrant le ML. On ne comprend pas bien comment s'assurer que ces systèmes de ML sont bien construits. Cet article aborde un effort pour comprendre et analyser des problèmes spécifiques dans le code ML, appelés "code smells". Ces problèmes peuvent affecter la qualité générale et la maintenance des systèmes ML.

#Qu'est-ce que les Code Smells ?

Les code smells sont des signes que quelque chose ne va pas dans la façon dont le logiciel est conçu ou écrit. Ce ne sont pas des bugs, mais ils indiquent de mauvais choix qui pourraient conduire à des problèmes plus tard. Par exemple, utiliser des méthodes inefficaces ou répéter du code inutilement peut poser des problèmes. Dans les systèmes ML, de nouveaux types de code smells, appelés code smells spécifiques au ML, émergent. Ces code smells sont particulièrement importants car ils peuvent sérieusement affecter la fonctionnalité et la performance des systèmes ML.

#L'Importance de la Qualité dans les Systèmes ML

La qualité des systèmes ML est cruciale car ces systèmes jouent souvent un rôle important dans la vie quotidienne. Quand les systèmes ML échouent, cela peut conduire à des prédictions et des décisions incorrectes, rendant le logiciel inutilisable ou même dangereux. La pression pour sortir des logiciels rapidement peut amener les Développeurs à négliger des contrôles de qualité importants. Ça veut dire que les systèmes ML peuvent être déployés avec des code smells non résolus, ce qui peut s'aggraver avec le temps.

#Objectifs de Recherche

Le principal objectif de cette recherche est d'explorer la question des code smells spécifiques au ML. On veut découvrir à quelle fréquence ces code smells apparaissent dans des systèmes ML réels, comment ils sont introduits et retirés, et combien de temps ils ont tendance à rester dans le code. En étudiant ces aspects, on espère fournir des informations qui peuvent aider les développeurs à améliorer la qualité de leurs systèmes ML.

#Questions Clés

Pour explorer ces objectifs, on a établi des questions spécifiques pour guider notre étude :

1. Quelle est la prévalence des code smells spécifiques au ML dans les systèmes ML ?
2. Quand les développeurs introduisent-ils ces code smells ?
3. Quelles actions mènent à l'introduction de ces code smells ?
4. Comment et quand les développeurs retirent-ils ces code smells ?
5. Combien de temps ces code smells restent-ils dans le code ?

#Méthodologie

Pour mener notre recherche, on va analyser un grand nombre de projets ML. On va regarder divers aspects du code, en se concentrant sur les commits – les changements apportés au code. En examinant ces commits, on peut identifier quand les code smells sont introduits et retirés.

#Sélection de Dataset

On va utiliser un dataset contenant des projets ML populaires et actifs. Les projets sélectionnés auront un nombre substantiel de commits et seront open-source. Ce dataset nous aidera à rassembler une Analyse significative sur la prévalence et la gestion des code smells ML.

#Collecte de Données

Une fois qu'on a notre dataset, on va utiliser des outils pour extraire des informations pertinentes du code. Cela inclut des détails sur chaque commit, comme les fichiers modifiés, la date du changement, et les messages associés à ces changements. On va également développer un outil spécifiquement conçu pour détecter les code smells spécifiques au ML dans la base de code.

#Processus d'Analyse

Après avoir collecté les données, on va les analyser en utilisant plusieurs approches :

• Analyse de Prévalence : On va voir à quel point les code smells spécifiques au ML sont courants dans les projets.
• Timing d'Introduction : On va examiner quand ces code smells ont tendance à apparaître – lors de la création initiale du projet ou pendant son évolution.
• Stratégies de Retrait : On va investiguer comment les développeurs gèrent le retrait de ces code smells, y compris leurs techniques et timing.
• Survivabilité : On va étudier combien de temps ces code smells persistent dans le code, ce qui aidera à identifier les smells les plus problématiques.

#Résultats et Discussion

Les résultats de notre analyse fourniront des informations importantes sur la nature des code smells spécifiques au ML.

#Prévalence des Code Smells Spécifiques au ML

La première étape est de comprendre à quel point ces code smells sont répandus. S'ils sont souvent trouvés, cela indique un problème significatif dans la communauté logicielle ML. Notre analyse révélera quels types spécifiques de smells sont les plus courants et à quel stade du cycle de développement ils apparaissent.

#Timing d'Introduction

Ensuite, on va voir quand les code smells ML sont introduits. Sont-ils le plus fréquemment ajoutés au début du projet, ou apparaissent-ils plus tard dans le développement ? En répondant à cette question, on peut aider les développeurs à concentrer leurs efforts sur les étapes du développement où des problèmes futurs sont susceptibles d'apparaître.

#Raisons de l'Introduction

Comprendre les actions qui mènent à l'introduction des code smells est un autre aspect clé. Cela impliquera d'analyser le contexte et les pratiques de codage qui entraînent souvent des code smells. L'objectif est de découvrir les comportements des développeurs lorsqu'ils font ces choix.

#Techniques pour le Retrait

Une fois qu'on identifie comment ces smells sont introduits, on peut se concentrer sur la façon dont les développeurs les gèrent. Sont-ils proactifs en abordant les smells, ou ont-ils tendance à les laisser dans le code ? En examinant les techniques utilisées pour retirer les code smells, on peut dériver des meilleures pratiques qui peuvent être bénéfiques pour les développeurs face à des problèmes similaires.

#Durée de Vie des Code Smells

Enfin, on va voir combien de temps des code smells spécifiques peuvent persister dans un projet. Savoir la durée de vie de ces smells peut aider les développeurs à comprendre lesquels nécessitent une attention plus immédiate.

#Implications pour les Développeurs

Les informations obtenues de cette recherche peuvent bénéficier considérablement à la communauté des développeurs :

• Conscience Améliorée : En mettant en lumière les types courants de code smells spécifiques au ML, les développeurs peuvent devenir plus conscients des pièges potentiels dans leurs pratiques de codage.
• Conseils sur le Timing : Comprendre quand les code smells sont susceptibles d'être introduits permettra aux développeurs de se concentrer sur la qualité à des moments critiques du cycle de développement.
• Meilleures Pratiques : Partager des techniques efficaces pour retirer les code smells peut aider à améliorer la qualité globale des logiciels et réduire la dette technique future.

#Conclusion

Alors que les systèmes ML continuent de gagner en popularité, le besoin d'assurance qualité dans le développement logiciel devient primordial. En abordant des problèmes comme les code smells spécifiques au ML, on peut aider à améliorer la fiabilité et l'efficacité de ces systèmes. Les résultats de cette recherche combleront non seulement les lacunes dans notre compréhension de la qualité des logiciels ML, mais aussi guideront les développeurs dans leur travail quotidien.

#Travaux Futurs

Le parcours ne s'arrête pas là. De futures recherches continueront d'explorer les code smells spécifiques au ML et chercheront à trouver des solutions qui peuvent être appliquées en pratique. Cet effort continu contribuera à garantir que les systèmes ML sont durables, maintenables et de haute qualité pour leurs utilisateurs.

#Appel à l'Action

On encourage d'autres chercheurs et praticiens à contribuer à la connaissance autour de la qualité des logiciels ML. Partager des informations, des outils et des pratiques peut mener à une communauté de développement ML plus forte et plus robuste. Ensemble, on peut faire face aux défis de la construction de systèmes ML efficaces et fiables.