Recommandations de librairies logicielles par les grands modèles de langage : défis, risques et solutions

Les bibliothèques logicielles jouent un rôle critique dans la fonctionnalité, l'efficacité et la maintenabilité des systèmes logiciels. Avec l'adoption croissante des grands modèles de langage (GMLs) par les développeurs pour simplifier leurs processus de code, il devient essentiel d'évaluer l'efficacité de ces modèles dans la recommandation de bibliothèques appropriées. Dans une première étude, nous avons évalué les performances de ChatGPT en tant que « bibliothécaire logiciel » en générant du code Python pour 10 000 questions issues de Stack Overflow. Nos résultats montrent que ChatGPT propose des bibliothèques comportant des licences copyleft restrictives, sans que cela ne soit explicitement communiqué, dans 14,2 % des cas. De plus, 6,5 % des bibliothèques ne fonctionnaient pas correctement dès l'installation, causant potentiellement des confusions pour les développeurs. Dans un second travail, nous avons développé le Software Librarian, un outil destiné à résoudre certaines des lacunes identifiées dans l'étude précédente. Cet outil fournit des informations en temps réel sur les bibliothèques Python recommandées par GitHub Copilot, incluant les détails sur les licences, l'état de dépréciation et la santé des bibliothèques. Le Software Librarian assure donc que les bibliothèques recommandées sont non seulement valides, mais adaptées à une intégration dans les projets, en tenant compte des aspects juridiques et de la maintenabilité à long terme.