Comment Google utilise l'IA pour la migration de code

Google met à niveau sa base de code massive à l'aide de l'IA

Pendant le week-end, j'ai lu le document de Google sur la façon dont ils utilisent l'IA pour les migrations de code internes - et il est rempli d'informations sur la manière d'aborder la modernisation des systèmes hérités. J'ai joint le document pour ceux qui sont intéressés, mais voici comment je pense que certaines de ces stratégies peuvent nous aider à relever les défis de modernisation complexes :

1. Accélération de la modernisation des systèmes hérités Google utilise des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour automatiser les migrations de code à grande échelle, réduisant ainsi considérablement les efforts manuels et accélérant les projets. L'application d'approches similaires basées sur l'IA peut rationaliser la modernisation des systèmes hérités, en réduisant la complexité et le code obsolète.

2. Combinaison de l'IA avec des outils d'ingénierie éprouvés En combinant les LLM avec des outils basés sur l'arbre de syntaxe abstraite (AST), ils assurent l'exactitude et la scalabilité dans leurs transformations de code. Cette méthode hybride montre comment l'IA et les techniques d'ingénierie traditionnelles peuvent travailler ensemble pour offrir une modernisation sûre et fiable.

3. Flux de travail de migration réutilisables Google a créé des flux de travail modulaires et réutilisables qui accélèrent l'intégration et l'exécution de nouvelles tâches de migration. Le développement de kits d'outils similaires pour les systèmes hérités pourrait simplifier les étapes de modernisation récurrentes et s'adapter à des scénarios complexes.

4. Mesure du succès par l'impact commercial Google se concentre sur des résultats mesurables, tels qu'une réduction de 50 % du temps de projet, plutôt que juste le volume de code généré par l'IA. Cette métrique alignée sur les objectifs commerciaux met en évidence l'importance de démontrer un ROI clair dans les projets de transformation technologique.

5. Déploiements sûrs et évolutifs Leur stratégie de déploiement progressive garantit que les changements pilotés par l'IA sont déployés de manière sûre, en minimisant les perturbations. L'adoption d'une approche de déploiement contrôlée peut aider à gérer les risques et à assurer la stabilité lors de la modernisation de systèmes critiques.

6. Utilisation stratégique des modèles d'IA Google équilibre l'utilisation de modèles personnalisés et affinés et d'outils à usage général en fonction de la tâche. Cette approche offre des informations précieuses sur le moment d'investir dans des solutions d'IA spécialisées par rapport à l'utilisation de modèles adaptables prêts à l'emploi.

Le tableau d'ensemble : La modernisation des systèmes hérités consiste à combiner l'efficacité basée sur l'IA avec les meilleures pratiques d'ingénierie pour offrir des transformations commerciales plus rapides, plus sûres et plus impactantes.

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

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