Logo pour GIGAOM 365x70

Découvrez quelle solution de test API est arrivée en tête dans le rapport GigaOm Radar. Obtenez votre rapport d'analyse gratuit >>

Pourquoi vous avez besoin de choix de LLM en matière de solutions de tests logiciels

Tête de Jamie Motheral, responsable du marketing produit chez Parasoft
9 janvier 2025
4 min lire

Découvrez les LLM et leur rôle dans l'automatisation. Découvrez pourquoi il est essentiel de pouvoir choisir un fournisseur de LLM pour le développement de logiciels et les solutions d'automatisation des tests.

Les grands modèles linguistiques (LLM) transforment rapidement l'automatisation. Ils deviennent des outils essentiels pour accroître l'efficacité du développement et des tests de logiciels.

Qu'il s'agisse d'aider à la génération de code, d'automatiser les cas de test ou d'améliorer l'efficacité globale des processus d'assurance qualité, les LLM transforment la façon dont les équipes de développement de logiciels fonctionnent. Mais tous les LLM ne se valent pas.

Comme la demande de Solutions basées sur l'IA continue d'augmenter, il est essentiel pour les organisations de disposer d'options, notamment en matière de confidentialité des données, de qualité des résultats et d'évolutivité.

Qu'est-ce qu'un LLM ?

Un grand modèle de langage est un type de système d’IA capable de comprendre et de générer des résultats de type humain basés sur de vastes quantités de données de formation.

Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités. À mesure que les LLM deviennent de plus en plus partie intégrante des processus d'automatisation, le besoin de méthodes de déploiement sûres et fiables devient de plus en plus évident.

L'essor des LLM en IA et leur rôle dans l'automatisation

Les LLM ont fait des progrès considérables ces dernières années, en alimentant des outils basés sur l'IA dans divers secteurs. Dans le développement de logiciels et l'assurance qualité, les équipes exploitent ces modèles pour :

  • Améliorer l'automatisation.
  • Améliorer la couverture des tests.
  • Réduisez le temps consacré aux tâches manuelles.

De la génération de cas de test basés sur des invites en langage naturel à la génération de correctifs de code pour les problèmes potentiels, les LLM révolutionnent la façon dont les équipes abordent les tests et le développement.

Les risques de confidentialité des LLM basés sur le cloud

De nombreux outils LLM disponibles aujourd'hui sont basés sur le cloud. Ils offrent commodité et évolutivité.
Cependant, pour les organisations qui traitent des données sensibles (qu'il s'agisse d'algorithmes propriétaires, d'informations client ou d'environnements critiques pour l'entreprise), les LLM basés sur le cloud peuvent introduire des risques en matière de confidentialité.

L'utilisation d'un LLM hébergé dans le cloud implique que les données sensibles doivent être transférées à un fournisseur tiers pour traitement. Cela soulève des inquiétudes concernant les points suivants.

  • Exposition des données. Il existe toujours un risque que des informations sensibles soient exposées ou consultées par des parties non autorisées.
  • Conformité. Certains secteurs, comme la finance ou la santé, sont soumis à des réglementations strictes concernant la manière et le lieu de stockage des données. Les solutions basées sur le cloud peuvent ne pas répondre à ces exigences.
  • Contrôle limité. Une fois vos données dans le cloud, c'est au fournisseur d'assurer la sécurité, ce qui limite votre capacité à superviser le processus.

LLM déployés localement

Pour les entreprises qui accordent la priorité à la confidentialité, à la sécurité et à la conformité des données, les LLM déployés localement offrent une alternative puissante aux modèles basés sur le cloud. En déployant des LLM sur site, les entreprises peuvent bénéficier des avantages des optimisations pilotées par l'IA sans exposer de données sensibles.

Avec un LLM sur site, votre modèle est hébergé dans l'infrastructure de votre organisation. Cela élimine le besoin d'envoyer des informations à un tiers, ce qui réduit le risque de violation ou d'exposition des données.

Meilleur contrôle et surveillance

Les LLM sur site permettent aux organisations de garder un contrôle total sur les personnes qui accèdent à leurs données et sur la manière dont elles sont traitées. Cela signifie qu'elles peuvent mettre en œuvre des protocoles de sécurité personnalisés, des pistes d'audit et des systèmes de surveillance adaptés à leurs besoins spécifiques.

Si une violation se produit, ils peuvent la détecter et la traiter immédiatement, ce qui n'est pas toujours possible avec les solutions basées sur le cloud.

Quels autres éléments devez-vous prendre en compte lors de la sélection d’un fournisseur LLM ?

Si votre équipe envisage de choisir un fournisseur LLM, voici ce qu'il faut prendre en compte.

  • Performance
  • Éducation
  • Prix

Performance

Lors de la sélection d'un fournisseur LLM pour le développement et les tests de logiciels, il est important de reconnaître que différents modèles fonctionnent mieux dans différents domaines des tâches de codage et de développement.

Certains LLM peuvent exceller dans la génération d'extraits de code, le débogage ou la refactorisation. D'autres peuvent être plus doués pour comprendre des architectures de systèmes complexes ou des langages de programmation spécifiques.

La capacité à s'intégrer de manière transparente dans les environnements de développement et de test, à fournir des suggestions de code précises et adaptées au contexte et à gérer la documentation technique varie également selon les fournisseurs. En outre, la vitesse de réponse, l'évolutivité et la capacité du LLM à gérer de grandes bases de code sont des facteurs essentiels à prendre en compte.

Choisir le bon fournisseur LLM implique d’évaluer dans quelle mesure son modèle s’aligne sur votre flux de travail de développement, vos langages de codage, vos pratiques de test et vos besoins techniques pour maximiser la productivité et les performances tout au long de votre cycle de vie de développement logiciel.

Éducation

La qualité des grands modèles linguistiques diffère considérablement selon les fournisseurs en raison de :

  • Variations dans les données utilisées pour la formation
  • L'architecture du modèle
  • Techniques d'optimisation employées

Les fournisseurs ayant accès à des ensembles de données complets, diversifiés et de haute qualité peuvent produire des modèles qui comprennent mieux et génèrent des résultats de type humain. Ceux qui utilisent des ensembles de données plus limités ou biaisés peuvent produire des modèles avec une précision ou une fiabilité réduite.

L'architecture du modèle influence également la qualité. Certains LLM sont optimisés pour des tâches ou une efficacité spécifiques, tandis que d'autres sont conçus pour maximiser les performances dans un large éventail de cas d'utilisation.

En outre, la manière dont les fournisseurs affinent et mettent à jour leurs modèles a une incidence sur leur capacité à gérer des demandes nuancées, à maintenir la cohérence et à s'adapter à l'évolution des tendances en matière de données. Ces différences affectent la qualité des résultats des modèles dans des domaines tels que les suivants :

  • Compréhension du langage naturel
  • Conservation du contexte
  • Exactitude des faits
  • Capacités globales de génération de langage

Prix

Si vous décidez d'utiliser des offres basées sur le cloud, le coût est un facteur important. Les fournisseurs de LLM basés sur le cloud ont souvent des modèles de tarification différents. Des facteurs tels que la taille du modèle et la qualité de ses capacités de performance influencent les coûts.

Certains fournisseurs peuvent facturer par jetons d'entrée et de sortie pour le contenu textuel, par nombre d'images générées ou par seconde de contenu audio généré.

D'autres peuvent proposer des plans à plusieurs niveaux ou des tarifs personnalisés pour une utilisation en entreprise.

En permettant aux équipes de choisir le fournisseur de LLM à intégrer à leur pratique de développement ou à leur suite de tests, les organisations ont davantage de contrôle sur les coûts. Cette flexibilité permet aux équipes de choisir un LLM adapté à leur budget. Elle leur permet d'optimiser les dépenses pour différents projets ou scénarios de test.

En fin de compte, ce contrôle sur la sélection des fournisseurs garantit une efficacité des coûts tout en exploitant pleinement le potentiel des tests améliorés par l’IA.

Pour aller plus loin

Les LLM déployés sur site offrent une solution privée, à coût contrôlé, efficace et évolutive pour les organisations qui cherchent à tirer parti de l'IA dans leurs pratiques de développement et de test de logiciels.

Lorsque les entreprises ont la possibilité d’intégrer des fournisseurs de LLM dans leur processus SDLC, leurs équipes bénéficient des avantages suivants :

  • Confiance que les données sensibles ne seront pas exposées.
  • Capacité à maintenir davantage de contrôle sur leurs environnements de développement et de test.
  • Assurance que les performances et la qualité des résultats du LLM sélectionné répondront aux besoins du projet.

Voici quelques points à retenir.

  • Les fournisseurs basés sur le cloud peuvent proposer une grande variété de choix LLM avec différentes options de coût, mais peuvent introduire des risques de confidentialité, en particulier lors du traitement de données sensibles.
  • Les LLM déployés sur site offrent une confiance accrue aux organisations soucieuses de la confidentialité de leurs données et de leurs processus.
  • Lors de la sélection d’un fournisseur LLM, tenez compte à la fois de la qualité des résultats générés et des performances du modèle.

Ajustez la qualité de vos logiciels grâce à l'IA. Intégrez les LLM à vos flux de travail de test.

 

Article connexe + ressources