Greptile : détecter les bogues autrement avec GPT‑6 Astra

Greptile⁠(s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) développe des agents d’IA qui examinent et testent les modifications de code en tenant compte de l’ensemble de la base de code. « Notre métier consiste à réduire les bogues et à rendre les logiciels du monde entier plus fiables », explique Daksh Gupta, cofondateur et PDG.

Pour Daksh, cette mission exige de tester le comportement d’une application en plus de lire son code. Les capacités d’utilisation de l’ordinateur de GPT‑6 Astra permettent à Greptile d’automatiser les tests à grande échelle.

Valider une pull request consiste à vérifier si le code est logiquement correct, fait ce que le développeur avait prévu, est sécuritaire et ne compromet pas les fonctionnalités existantes. Pour certains de ces tests, il faut réellement exécuter l’application, car la lecture du code à elle seule pourrait ne pas révéler le problème.

Daksh donne l’exemple d’un bouton qui disparaît lorsqu’on consulte un site Web sur un iPhone. Avec GPT‑6 Astra, Greptile peut démarrer un serveur de développement pour une pull request, redimensionner la zone d’affichage du navigateur au format d’un iPhone et simuler le parcours d’un utilisateur dans l’application. La compréhension visuelle du modèle lui permet d’examiner l’écran et de repérer le bouton masqué.

« Faire tester toutes vos modifications par une entreprise d’assurance qualité est tout simplement trop lent, vu la vitesse à laquelle ces modèles nous permettent de livrer du code », explique-t-il. Avec GPT‑6 Astra, Greptile peut automatiser ce type de tests d’applications à grande échelle.

Selon Daksh, les modèles plus puissants permettent aussi aux attaquants d’exploiter plus facilement les applications, ce qui expose les entreprises à des risques, même celles qui n’auraient pas été des cibles habituelles auparavant.

« Nous voulons rendre la sécurisation des systèmes très facile, même pour une entreprise en démarrage », explique Daksh. « Avec Daybreak, nous pouvons le faire de façon très sécuritaire et veiller à ce que nos clients disposent de mécanismes de défense plus sophistiqués que les mécanismes d’attaque de leurs adversaires. »

La base de connaissances de Greptile indexe la base de code d’une entreprise et en documente le fonctionnement dans un format lisible par les personnes et les agents. L’entreprise rend cette documentation accessible à Codex au moyen d’un serveur Model Context Protocol (MCP).

Cela permet à Codex d’écrire du code qui respecte les conventions existantes du client. Selon Daksh, des milliers de clients ont connecté Codex à la base de connaissances de Greptile.

Pour mesurer l’impact, l’équipe suit la fréquence des annulations de modifications de code générées par l’IA. « Lorsque nous fournissons du contexte aux agents, il y a moins d’annulations, et les clients économisent du temps et des ressources d’inférence », explique Daksh. Les clients peuvent consacrer ces économies à de nouveaux travaux plutôt qu’à reprendre les mêmes modifications.

Greptile utilise aussi Codex pour développer ses propres logiciels et agents. « Nous utilisons énormément Codex », explique Daksh. « Nous l’utilisons de façon intensive dans toutes les fonctions de l’entreprise, en particulier en ingénierie. »

Pour Greptile, explique Daksh, le seul véritable goulot d’étranglement est la vitesse à laquelle l’équipe peut transformer ses idées en logiciels fonctionnels. Selon lui, l’intelligence des modèles suffit déjà pour de nombreuses tâches; il voit donc Ultrafast comme un moyen d’accélérer le développement.

À plus long terme, son objectif est de rendre la modification et la livraison de logiciels d’entreprise critiques aussi simples que la livraison d’un projet personnel, avec l’aide d’OpenAI pour développer les capacités de validation nécessaires chez Greptile.