General Motors triple les 'pull requests' fusionnés grâce aux agents IA

La division des véhicules autonomes de General Motors (GM) a considérablement amélioré l'efficacité de son ingénierie en intégrant des agents d'intelligence artificielle (IA) dans ses processus. Cette transition stratégique a permis de multiplier par trois le nombre de 'pull requests' (demandes de fusion) fusionnés, d'accélérer les cycles de publication et de réduire le nombre de défauts identifiés lors des phases ultérieures de développement.

Rashed Haq, vice-président des véhicules autonomes chez GM, a indiqué que les ingénieurs logiciels passaient auparavant seulement environ 15 % de leur temps à écrire du code. Les 85 % restants étaient consacrés à des tâches telles que l'analyse des données des véhicules, le diagnostic des problèmes, la réalisation d'expériences et le test des corrections potentielles. Les agents IA sont désormais utilisés pour optimiser ces activités non liées directement au codage.

M. Haq a souligné que ces gains substantiels ont été réalisés en repensant fondamentalement l'ensemble des flux d'ingénierie autour des agents IA, plutôt qu'en ajoutant simplement des assistants de codage. Il a noté que le simple fait de proposer un chatbot de codage ne résout pas les inefficacités inhérentes au processus de développement global.

L'approche de GM a consisté à diviser le développement des véhicules autonomes en plusieurs cycles distincts : le développement et les tests logiciels en simulation, les essais routiers physiques et la surveillance après la mise en service. L'entreprise a identifié et automatisé le plus long goulot d'étranglement dans chaque cycle. Les agents IA ont obtenu l'accès aux outils internes de GM et à des pétaoctets de données via des serveurs personnalisés et ont été guidés par des documents d'instructions spécifiques pour l'exécution des tâches.