Améliorer les recommandations d'API en utilisant les connaissances des développeurs

Choisir les bons outils en développement logiciel, c'est souvent galère. Les devs se reposent souvent sur des APIS pour faciliter leur taf, mais avec toutes les options qu'il y a, c'est pas toujours évident de savoir quelle API utiliser pour une tâche précise. Du coup, ça peut mener à de la confusion et à une perte de temps.

Les APIs permettent aux devs de mettre en place des fonctions rapidement, mais le nombre énorme de bibliothèques open-source rend la recherche de la meilleure option compliquée. Chaque API peut proposer des fonctionnalités similaires, donc savoir laquelle choisir est super important. Avant, on s'est surtout penché sur des requêtes en langage naturel pour suggérer des APIs en se basant sur des sources uniques comme GitHub ou Stack Overflow. Mais ces approches oublient souvent l'intérêt de croiser les infos de plusieurs sources.

#Problème

Dans le monde de l'ingénierie logicielle, les devs font face à deux problèmes principaux : trop de choix et pas assez de guidance pour faire le bon choix. Ils peuvent galérer à identifier les APIs adaptées, ce qui peut freiner leur productivité. Par exemple, si quelqu'un veut lire un fichier en Java, il peut se retrouver face à plein de façons de le faire, en utilisant différentes APIs selon les spécificités de la tâche. Ça soulève la question : comment rendre les Recommandations d'APIs plus efficaces ?

Les systèmes actuels qui recommandent des APIs fonctionnent souvent en silo et ne prennent en compte qu'une seule source d'infos. Ils n'exploitent pas les données de plateformes comme Stack Overflow pour renforcer leurs recommandations. Étant donné que Stack Overflow regorge de connaissances et d'expériences de Développeurs, il y a une belle opportunité d'utiliser cette ressource en parallèle avec d'autres plateformes comme GitHub pour améliorer la précision de ces recommandations.

#Objectif

Le but est de créer un système qui améliore les recommandations d'APIs en fusionnant les infos de Stack Overflow et GitHub. Ça implique de bâtir un cadre qui propose de meilleures recommandations basées sur ce que les devs ont discuté et partagé sur ces plateformes.

#Approche

L'approche commence par identifier les posts pertinents sur Stack Overflow qui se rapportent à la requête ou au commentaire de code qu'un dev saisit. Ça veut dire chercher des posts qui partagent des similarités dans les questions posées et les APIs discutées. Une fois les posts pertinents identifiés, leurs titres et contenus seront utilisés pour améliorer la recherche des bonnes APIs.

Le processus utilise un modèle de classification capable d'identifier des posts similaires à la requête fournie. En tenant compte de ces posts, le système peut obtenir des infos plus nuancées, lui permettant de proposer une séquence d'APIs plus précise. Après avoir identifié ces posts pertinents, leurs titres seront utilisés pour enrichir la requête originale pour la recommandation d'API.

Cette méthode inclut aussi le fine-tuning d'un modèle existant connu sous le nom de CodeBERT. Ce modèle est particulièrement fort pour générer des séquences d'APIs basées sur des entrées en langage naturel. En l'entraînant avec les nouvelles requêtes enrichies incluant des données de Stack Overflow, l'objectif est d'améliorer la qualité des suggestions de séquences d'APIs.

#Importance de Stack Overflow

Stack Overflow est devenu le coin des devs qui cherchent des conseils, de l'aide, et des solutions. C'est une vraie mine de connaissances et d'expériences, avec plein de devs qui partagent leurs galères et leurs solutions liées au développement logiciel. Cette connaissance collective peut être précieuse quand il s'agit de recommander des APIs.

Quand les devs formulent des questions ou des commentaires sur leur code, ces derniers encapsulent souvent leurs besoins et intentions. En associant ces annotations (commentaires de code) avec des posts pertinents sur Stack Overflow, on peut extraire des insights utiles qui peuvent guider le processus de sélection d'API.

#Sources de données

Pour créer ce cadre, deux sources de données principales seront utilisées : GitHub et Stack Overflow. GitHub fournit une mine de snippets de code et de commentaires faits par des devs, tandis que Stack Overflow contient des discussions et des solutions partagées par la communauté. Ensemble, elles offrent une vision plus complète des besoins et préférences des devs.

#GitHub

GitHub est une plateforme où les devs gardent leur code et collaborent. On y trouve plein de dépôts, chacun avec son propre set d'APIs que les devs peuvent utiliser. En analysant les annotations dans les projets GitHub, le système peut capter les fonctionnalités spécifiques que les devs recherchent.

#Stack Overflow

Stack Overflow regroupe une multitude de questions et réponses sur des problèmes de programmation. La communauté discute activement de différentes APIs, en offrant des solutions et alternatives aux problèmes courants. En examinant les titres et le contenu de ces posts, le système peut trouver des APIs pas juste mentionnées mais discutées dans leur contexte.

#Vue d'ensemble du cadre

Le cadre sera constitué de plusieurs composants, chacun ayant un rôle spécifique dans le processus d'amélioration des recommandations d'APIs.

#1. Trouver des posts pertinents

Le premier composant impliquera la recherche de posts sur Stack Overflow pertinents à la requête du dev. Ça se fera grâce à des techniques de modélisation capables d'établir des connexions entre l'annotation fournie et les posts disponibles.

#2. Expansion de la requête

Une fois les posts pertinents trouvés, l'étape suivante consistera à élargir la requête originale. Ça pourrait impliquer d'utiliser les titres des posts Stack Overflow choisis pour ajouter du contexte et de la profondeur à la question originale.

#3. Génération de séquence d'APIs

Le dernier composant du cadre est la génération de la séquence d'APIs elle-même. En utilisant la requête enrichie, le système fera appel à CodeBERT pour suggérer une séquence d'APIs qui correspond aux besoins du dev.

#Expérimentation

Pour comprendre comment le système proposé fonctionne, des expériences seront menées avec divers metrics, notamment une méthode de scoring connue sous le nom de score BLEU. Ce score donne une idée de la précision des séquences d'APIs générées par rapport aux séquences correctes attendues.

#Préparation des données

Les expériences utiliseront un jeu de données élaboré qui combine des infos de GitHub et Stack Overflow. Ce jeu de données se composera de paires d'annotations et de séquences d'APIs, permettant une comparaison claire entre la sortie produite par le nouveau système et la base établie par les méthodes précédentes.

#Résultats

Les résultats finaux des expériences aideront à évaluer si l'inclusion des données de Stack Overflow mène à de meilleures recommandations d'APIs. Les premiers résultats suggèrent que l'utilisation d'infos supplémentaires de Stack Overflow peut significativement améliorer les recommandations, aboutissant à des séquences d'APIs plus précises.

#Questions de recherche

La recherche se concentrera sur deux questions principales :

1. L'inclusion de posts Stack Overflow peut-elle améliorer les recommandations de séquences d'APIs ?
2. Quelle est la manière la plus efficace d'utiliser les infos de Stack Overflow pour générer des séquences d'APIs ?

#Répondre aux questions de recherche

À travers des expérimentations systématiques et des évaluations, l'objectif est de montrer qu'incorporer les données de Stack Overflow peut améliorer les performances des recommandations d'APIs. Les résultats mettront en avant l'importance de combiner les informations de plusieurs sources pour créer un système de recommandation plus robuste.

#Conclusion

En gros, le défi de choisir les bonnes APIs en développement logiciel peut être relevé en tirant parti de la richesse d'informations disponibles sur des plateformes comme Stack Overflow, en plus des sources traditionnelles comme GitHub. En fusionnant les insights des deux plateformes, on peut créer un système de recommandation qui répond mieux aux besoins des devs.

Ce cadre simplifie non seulement le processus de recherche des bonnes APIs, mais aide aussi les devs à mieux comprendre leurs options. En adoptant une approche plus intégrée pour les recommandations d'APIs, cette méthode vise à améliorer la productivité des devs et, au final, à aboutir à de meilleurs résultats en développement logiciel.

Le futur travail se concentrera sur des tests plus poussés et le perfectionnement de l'approche, ainsi que sur l'exploration de son application à d'autres langages de programmation au-delà de Java, élargissant son impact dans la communauté des développeurs.