Intégration avec l’IA¶
FrontISTR développe des initiatives visant à associer des agents IA à diverses tâches liées au logiciel, telles que la mise en place de l’environnement, l’exécution d’analyses ou l’amélioration du code. Les situations dans lesquelles l’IA peut être utilisée devraient encore s’élargir, notamment pour l’assistance à la création de modèles et l’intégration avec des outils externes. Cette page présente ces initiatives d’intégration avec l’IA.
Fabrica — un atelier pour exploiter les agents IA¶
FrontISTR-Fabrica est un atelier (Fabrica) destiné à l’utilisation d’agents IA, aussi bien pour les utilisateurs de FrontISTR que pour ses développeurs. En renseignant les exigences dans un modèle de prompt préparé pour chaque tâche puis en le transmettant à un agent IA, celui-ci établit un plan de travail, exécute la tâche tout en demandant confirmation au besoin et synthétise les résultats dans un rapport. L’utilisateur peut ainsi se concentrer sur la vérification des résultats et la prise de décision.
Les modèles permettent de mener de manière interactive des tâches telles que les suivantes.
- Mise en place de l’environnement — de l’examen des paramètres de compilation jusqu’à la compilation et à la vérification du fonctionnement
- Exécution d’analyses — vérification du maillage, création des fichiers d’entrée, exécution du solveur et organisation des résultats
- Ajout de fonctionnalités et correction de bogues — de l’examen du code jusqu’à l’implémentation, aux tests et aux commits
- Création de documentation — rédaction de manuels et vérification de leur cohérence avec le code
- Contribution — rédaction de brouillons d’issues et de merge requests, et indications sur la procédure de push vers un fork
Pour utiliser Fabrica, il faut disposer d’un environnement dans lequel FrontISTR peut être compilé et exécuté, ainsi que d’un agent IA tel que GitHub Copilot, Claude Code ou Codex. Pour la procédure d’installation, les prérequis et l’utilisation de chaque modèle, consultez le README du dépôt.
La décision finale d’accepter ou non les commandes ou le code proposés par l’IA relève de l’utilisateur. Les modèles sont conçus pour faciliter cette vérification et ne garantissent pas l’exactitude des sorties de l’IA.