Les pipelines modernes de livraison de logiciels font face à une complexité croissante et à une charge manuelle lors de la rédaction de structures de code, de tests et de configurations d'infrastructure. Nous introduisons « DevGen », un assistant intégré d'IA générative (GenAI) qui intègre de grands modèles linguistiques à quatre étapes clés d'un workflow CI/CD, incluant la décomposition des fonctionnalités, le modèle de code, la synthèse automatique des tests et la rédaction de pipeline. En intégrant DevGen dans un environnement GitHub Actions, nous comparons ses performances à celles d'une chaîne d'outils traditionnelle sur plusieurs sprints. Notre analyse empirique démontre une réduction de 30 % du temps de traitement des récits, une augmentation de 25 % de la couverture des tests automatisés et des améliorations mesurables de la satisfaction des développeurs. Nous concluons avec des recommandations pour un ajustement fin spécialisé dans le domaine, un retour d'information en boucle fermée et la génération de politiques de sécurité pour améliorer encore la livraison pilotée par l'IA.
Amar Gurajapu (Mercredi,) a étudié cette question.