JetBrains présente JetBrains Context, une nouvelle couche d'intelligence de référentiel pour les agents de codage IA, permettant aux agents IA de travailler plus efficacement

JetBrains est une société spécialisée dans le développement de logiciels, qui conçoit des outils destinés aux programmeurs (développeurs de logiciels) et aux chefs de projet. JetBrains propose divers environnements de développement intégrés (EDI), tels que IntelliJ IDEA, PyCharm, Rider, WebStorm et CLion. Elle a également créé en 2011 le langage de programmation Kotlin, qui peut s'exécuter sur une machine virtuelle Java (JVM).

Récemment, JetBrains a lancé JetBrains Context, une nouvelle couche d’intelligence de référentiel qui aide les agents de codage à travailler plus efficacement et à produire des résultats de meilleure qualité sur des bases de code complexes. Dans le cadre du déploiement de JetBrains AI for Teams and Organizations, JetBrains Context est désormais disponible en accès anticipé sans frais supplémentaires avec votre abonnement JetBrains AI. Il s’intègre à Claude Code, Codex CLI et Junie CLI, et peut être utilisé depuis les EDI JetBrains, Air, VS Code et d’autres éditeurs pris en charge.

JetBrains s’est toujours attaché à améliorer l’efficacité des développeurs, même lorsqu’ils travaillent sur les bases de code les plus complexes. Historiquement, cela s’est traduit par la mise à disposition de fonctionnalités intelligentes telles que l’autocomplétion, l’analyse de code et la navigation. Avec cette annonce, l'équipe de JetBrains étend cette même productivité aux agents IA en leur fournissant les informations de référentiel dont ils ont besoin pour écrire, valider et réviser efficacement le code. Vlad Tankov, Directeur technique du département JetBrains Agent Systems a déclaré : « Nous avons passé des décennies à aider les développeurs à se familiariser avec des bases de code complexes. Il s’avère que les agents IA ont besoin d’une aide similaire lorsqu’ils travaillent sur un projet qui ne leur est pas familier. »

Dans les bases de code d’entreprise, le contexte est essentiel. C’est ce qui fait la différence entre des résultats médiocres nécessitant une révision minutieuse et des retouches, et un codage efficace par les agents qui comprend votre base de code, vos API, vos dépendances, vos modèles d’implémentation et vos conventions d’ingénierie. Tout comme les développeurs, les agents n’ont pas besoin d’être pris par la main sur des projets de validation de concept à petite échelle, mais ils ont besoin d’un contexte supplémentaire : ce savoir institutionnel tacite et ces connaissances qui leur permettent de travailler efficacement avec de grandes bases de code.

La nouvelle réalité pour les agents

L'investissement de JetBrains dans le contexte fait écho à un besoin croissant chez les développeurs de perfectionner leurs agents. Alors que les développeurs se contentaient auparavant de pratiquement n’importe quel résultat généré par l’IA, la « phase de lune de miel » touche désormais à sa fin et les choses se compliquent. Les attentes envers les développeurs augmentent, et le champ d’application de l’IA s’élargit à mesure que les développeurs s’efforcent de répondre aux nouvelles exigences. La demande de retour sur investissement de l’IA se traduit par des délais raccourcis pour les équipes et l’apparition de quotas d’IA. Cela signifie que nous ne pouvons plus dépenser des jetons sans limite pour résoudre les problèmes par la force brute en faisant tourner les meilleurs modèles. Les exigences de la réalité rattrapent rapidement les nouveaux superpouvoirs des agents.

Ce qui n’était autrefois qu’un simple inconvénient se transforme peu à peu en goulot d’étranglement. La plupart des tâches de résolution de problèmes et de développement de fonctionnalités exigent des agents qu’ils effectuent une exploration approfondie du code pour comprendre l’état actuel ou obtenir une référence pour les modifications prévues. Dans la pratique, cela implique d’effectuer des recherches, de lancer des agents d’exploration et de lire des fichiers – des activités qui consomment souvent du temps et des jetons. Même avec les modèles les plus performants d’aujourd’hui, un contexte et une visibilité sur le dépôt limités peuvent empêcher les agents de trouver le bon code, de repérer de bons exemples d’implémentation ou d’identifier des modèles existants méritant d’être réutilisés. Le résultat est simple : moins les agents passent de temps à explorer les dépôts, plus ils peuvent se consacrer à la tâche à accomplir. C’est exactement le problème que JetBrains Context a été conçu pour résoudre.

Qu’est-ce que JetBrains Context ?

JetBrains Context est une couche d’intelligence de référentiels destinée aux agents de codage tels que Claude Agent, OpenAI Codex et JetBrains Junie. Il construit de manière incrémentielle un index sémantique de vos référentiels et offre une recherche sémantique, aidant ainsi les agents à accéder aux connaissances pertinentes des référentiels au lieu de rechercher et de lire des fichiers à plusieurs reprises. Au lieu de s’appuyer uniquement sur des recherches par mots-clés et l’exploration répétée de fichiers, il peut poser directement n’importe quelle question ou rechercher des termes ou concepts associés. Pour que cela fonctionne, nous nous appuyons sur deux composants principaux : un backend qui indexe progressivement le dépôt et des outils de recherche sémantique qui permettent aux agents d’interroger ces données.

L’une des fonctionnalités importantes que nous sommes ravis de déployer est la recherche multi-dépôts. Au lieu d’être limités au dépôt actuel, les agents peuvent découvrir du code pertinent dans l’ensemble de la base de code de votre organisation, y compris dans les dépôts qui ne sont pas extraits localement. Cela les aide à valider les API et les dépendances, à comprendre l’impact des modifications ou à localiser du code réutilisable dans des projets distants. Au final, cela permet de maintenir un niveau de qualité du code plus élevé, d’éviter le travail superflu et d’améliorer la cohérence architecturale au sein de la base de code.

C’est à l’usage que l’on juge (ou, devrions-nous dire, aux tests)

L'équipe de JetBrains rapporte avoir validé JetBrains Context sur 205 tâches open source SWE-bench, 175 tâches de monorepo de production et 1 953 tâches de localisation de code. Sur l’ensemble de ces benchmarks, JetBrains Context a réduit le nombre de tours d’agent jusqu’à 68 %, la latence jusqu’à 59 % et le coût d’exécution jusqu’à 48 %.

Il n’est pas facile d’évaluer les systèmes d’IA de manière cohérente. Les agents de codage modernes sont intrinsèquement probabilistes ; c’est pourquoi nous avons conçu notre évaluation autour de benchmarks reconnus du secteur et de référentiels à l’échelle de production. Grâce à ces évaluations, nous avons réussi à améliorer cette technologie au point de pouvoir affirmer avec certitude qu’elle apporte une différence considérable en termes de temps, de coûts et de qualité du code pour les bases de code volumineuses.

Voici un extrait de l'annonce de JetBrains :

L’accès anticipé à JetBrains Context est déjà inclus dans votre abonnement !

Suivez les instructions sur notre page d’accueil pour commencer :

1. Installez l’interface de ligne de commande (CLI) à l’aide d’une simple requête GET.

2. Authentifiez-vous à l’aide de la commande CLI jbcontext login. Vos identifiants fonctionneront tels quels. Une licence JetBrains AI est requise, mais JetBrains Context ne consommera aucun quota.

3. Accédez au dossier de votre projet et configurez JetBrains Context pour votre agent de codage préféré à l’aide de la commande jbcontext setup-agent. Vous pouvez également effectuer cette configuration de manière globale au niveau de l’utilisateur.

4. JetBrains Context indexera automatiquement votre code via les hooks de l’agent, mais vous pouvez également le faire explicitement en appelant la commande jbcontext index. Votre code source n’est pas stocké sur les serveurs de JetBrains Context.

Désormais, au fur et à mesure que vous codez normalement, vous constaterez que l’agent est doté de nouvelles fonctionnalités d’intelligence de référentiel qui le rendent bien plus productif.

Après avoir testé JetBrains Context, si vous n’êtes pas certain que cela vous aide ou non, vous pouvez consulter nos nouvelles analyses intégrées ! Il vous suffit de taper jbcontext analyze pour voir les économies de coûts et de temps réalisées sur la base de vos données en temps réel.

Nous serions ravis de connaître votre avis. Partagez vos commentaires, posez vos questions ou racontez-nous votre expérience dans les commentaires ci-dessous. Vous pouvez également utiliser la commande jbcontext send-feedback directement depuis l’interface de ligne de commande (CLI).

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