Asana utilise OpenAI Codex pour régler 5 ans de correction de code en 2 semaines pour un coût de quelques dizaines de milliers de dollars
La plateforme de gestion de tâches Asana dévoile son succès dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour moderniser un ancien système de test logiciel, générant des économies massives de temps et de coûts.
La société Asana a partagé une étude de cas sur l'utilisation du modèle OpenAI Codex pour résoudre une dette technique majeure, réussissant à migrer une suite de tests front-end de l'ancienne bibliothèque Enzyme (dont le développement a cessé) vers React Testing Library (RTL).
À l'origine, l'équipe d'ingénieurs d'Asana estimait que cette tâche nécessiterait un cumul de 5 ans de travail, soit un coût salarial d'environ 6 millions de dollars. Cependant, grâce à l'application d'OpenAI Codex, ils ont pu achever ce projet en seulement 1,5 semaine de temps réel (dans une fenêtre de calendrier de 2 semaines), pour un coût en API et en infrastructure d'IA d'environ 12 000 dollars.
Derrière ce succès, les ingénieurs ont utilisé de courts prompts d'environ 5 phrases pour ordonner au modèle Codex de faire tourner jusqu'à 4 agents IA en parallèle sur différents dossiers de code, des ingénieurs humains se chargeant de vérifier et de revoir le code deux fois par jour avant de l'intégrer au système principal (Merge).
Il convient de noter que ce chiffre de 5 ans représente l'évaluation d'un arriéré de travail accumulé et non l'ensemble du développement des fonctionnalités principales du système, ce qui reflète le potentiel de l'IA pour traiter les tâches mécaniques répétitives et chronophages dans l'industrie logicielle.
Cela montre que les modèles d'IA actuels peuvent aider les organisations à venir à bout de projets logiciels en suspens depuis des années en l'espace de quelques semaines et à un coût considérablement réduit, ce qui pourrait transformer l'approche des budgets et de la gestion des projets informatiques à l'avenir.