Comparaison des méthodes de conversion de code basées sur des règles et sur l'IA – Partie 1

Introduction

Dans le monde de la programmation moderne, il est souvent nécessaire de transférer une base de code d'un langage à un autre. Cela peut être causé par diverses raisons :

• Obsolescence du langage : Certains langages de programmation perdent leur pertinence et leur support au fil du temps. Par exemple, des projets écrits en COBOL ou Fortran peuvent être migrés vers des langages plus modernes comme Python ou Java pour profiter de nouvelles fonctionnalités et d'un meilleur support.
• Intégration avec de nouvelles technologies : Dans certains cas, l'intégration avec de nouvelles technologies ou plateformes qui ne supportent que certains langages de programmation est nécessaire. Par exemple, les applications mobiles peuvent nécessiter un transfert de code vers Swift ou Kotlin pour fonctionner sur iOS et Android, respectivement.
• Amélioration des performances : Migrer le code vers un langage plus efficace peut améliorer considérablement les performances de l'application. Par exemple, convertir des tâches intensives en calcul de Python à C++ peut entraîner une accélération significative de l'exécution.
• Expansion de la portée du marché : Les développeurs peuvent créer un produit sur une plateforme qui leur est pratique, puis convertir automatiquement le code source dans d'autres langages de programmation populaires à chaque nouvelle version. Cela élimine le besoin de développement parallèle et de synchronisation de plusieurs bases de code, simplifiant ainsi considérablement le processus de développement et de maintenance. Par exemple, un projet écrit en C# peut être converti pour être utilisé en Java, Swift, C++, Python et d'autres langages.

La traduction de code est devenue particulièrement pertinente récemment. Le développement rapide de la technologie et l'émergence de nouveaux langages de programmation encouragent les développeurs à en tirer parti, nécessitant la migration des projets existants vers des plateformes plus modernes. Heureusement, les outils modernes ont considérablement simplifié et accéléré ce processus. La conversion automatique de code permet aux développeurs d'adapter facilement leurs produits à divers langages de programmation, élargissant ainsi considérablement le marché potentiel et simplifiant la sortie de nouvelles versions de produits.

Méthodes de Traduction de Code

Il existe deux approches principales pour la traduction de code : la traduction basée sur des règles et la traduction basée sur l'IA utilisant des modèles de langage de grande taille (LLMs) tels que ChatGPT et Llama :

1. Traduction basée sur des règles

Cette méthode repose sur des règles et des modèles prédéfinis qui décrivent comment les éléments du langage source doivent être transformés en éléments du langage cible. Elle nécessite un développement et des tests minutieux des règles pour garantir une conversion de code précise et prévisible.

Avantages :

• Prédictibilité et stabilité : Les résultats de la traduction sont toujours les mêmes avec des données d'entrée identiques.
• Contrôle sur le processus : Les développeurs peuvent ajuster les règles pour des cas et des exigences spécifiques.
• Haute précision : Avec des règles correctement configurées, une haute précision de traduction peut être atteinte.

Inconvénients :

• Laborieux : Développer et maintenir les règles nécessite un effort et du temps considérables.
• Flexibilité limitée : Il est difficile de s'adapter à de nouveaux langages ou à des changements dans les langages de programmation.
• Gestion des ambiguïtés : Les règles peuvent ne pas toujours gérer correctement les constructions de code complexes ou ambiguës.

2. Traduction basée sur l'IA

Cette méthode utilise des modèles de langage de grande taille entraînés sur de vastes quantités de données, capables de comprendre et de générer du code dans divers langages de programmation. Les modèles peuvent convertir automatiquement le code, en tenant compte du contexte et de la sémantique.

Avantages :

• Flexibilité : Les modèles peuvent travailler avec n'importe quelle paire de langages de programmation.
• Automatisation : Effort minimal de la part des développeurs pour configurer et exécuter le processus de traduction.
• Gestion des ambiguïtés : Les modèles peuvent tenir compte du contexte et gérer les ambiguïtés dans le code.

Inconvénients :

• Dépendance à la qualité des données : La qualité de la traduction dépend fortement des données sur lesquelles le modèle a été entraîné.
• Imprévisibilité : Les résultats peuvent varier à chaque exécution, compliquant le débogage et la modification.
• Limitations de volume : Traduire de grands projets peut être problématique en raison des limitations sur la quantité de données que le modèle peut traiter à la fois.

Explorons ces méthodes plus en détail.

Traduction de Code Basée sur des Règles

La traduction de code basée sur des règles a une longue histoire, commençant avec les premiers compilateurs qui utilisaient des algorithmes stricts pour convertir le code source en code machine. De nos jours, il existe des traducteurs capables de convertir du code d'un langage de programmation à un autre, en tenant compte des spécificités de l'exécution du code dans le nouvel environnement de langage. Cependant, cette tâche est souvent plus complexe que de traduire directement le code en code machine pour les raisons suivantes :

• Différences syntaxiques : Chaque langage de programmation a ses propres règles syntaxiques uniques qui doivent être prises en compte lors de la traduction.
• Différences sémantiques : Les différents langages peuvent avoir divers constructeurs sémantiques et paradigmes de programmation. Par exemple, la gestion des exceptions, la gestion de la mémoire et le multithreading peuvent différer considérablement entre les langages.
• Bibliothèques et frameworks : Lors de la traduction de code, il faut tenir compte des dépendances aux bibliothèques et frameworks, qui peuvent ne pas avoir d'équivalents dans le langage cible. Cela nécessite soit de trouver des équivalents dans le langage cible, soit d'écrire des wrappers et adaptateurs supplémentaires pour les bibliothèques existantes.
• Optimisation des performances : Le code qui fonctionne bien dans un langage peut être inefficace dans un autre. Les traducteurs doivent tenir compte de ces différences et optimiser le code pour le nouvel environnement.

Ainsi, la traduction de code basée sur des règles nécessite une analyse minutieuse et la prise en compte de nombreux facteurs.

Principes de la traduction de code basée sur des règles

Les principes principaux incluent l'utilisation de règles syntaxiques et sémantiques pour la transformation du code. Ces règles peuvent être simples, comme le remplacement de la syntaxe, ou complexes, impliquant des changements dans la structure du code. En général, elles peuvent inclure les éléments suivants :

• Correspondances syntaxiques : Règles qui correspondent aux structures de données et aux opérations entre deux langages. Par exemple, en C#, il existe une construction do-while qui n'a pas d'équivalent direct en Python. Par conséquent, elle peut être transformée en une boucle while avec une pré-exécution du corps de la boucle :

var i = 0;
do 
{
    // corps de la boucle
    i++;
} while (i < n);

Se traduit en Python comme suit :

i = 0
while True:
    # corps de la boucle
    i += 1
    if i >= n:
        break

Dans ce cas, l'utilisation de do-while en C# permet au corps de la boucle de s'exécuter au moins une fois, tandis qu'en Python, une boucle while infinie avec une condition de sortie est utilisée.

• Transformations logiques : Parfois, il est nécessaire de changer la logique du programme pour obtenir un comportement correct dans un autre langage. Par exemple, en C#, la construction using est souvent utilisée pour la libération automatique des ressources, tandis qu'en C++, cela peut être implémenté en utilisant un appel explicite à la méthode Dispose() :

using (var resource = new Resource()) 
{
    // utiliser la ressource
}

Se traduit en C++ comme suit :

{
    auto resource = std::make_shared<Resource>();
    DisposeGuard __dispose_guard(resource);
    // utiliser la ressource
}
// La méthode Dispose() sera appelée dans le destructeur de DisposeGuard

Dans cet exemple, la construction using en C# appelle automatiquement la méthode Dispose() en sortant du bloc, tandis qu'en C++, pour obtenir un comportement similaire, une classe supplémentaire DisposeGuard est utilisée, qui appelle la méthode Dispose() dans son destructeur.

• Types de données : Le casting de types et la conversion des opérations entre types de données sont également des parties importantes de la traduction basée sur des règles. Par exemple, en Java, le type ArrayList<Integer> peut être converti en List<int> en C# :

ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(1);
list.add(2);

Se traduit en C# comme suit :

List<int> list = new List<int>();
list.Add(1);
list.Add(2);

Dans ce cas, l'utilisation de ArrayList en Java permet de travailler avec des tableaux dynamiques, tandis qu'en C#, le type List est utilisé à cette fin.

• Constructs orientés objet : La traduction de classes, méthodes, interfaces et autres structures orientées objet nécessite des règles spéciales pour maintenir l'intégrité sémantique du programme. Par exemple, une classe abstraite en Java :

public abstract class Shape 
{
    public abstract double area();
}

Se traduit par une classe abstraite équivalente en C++ :

class Shape 
{
    public:
    virtual double area() const = 0; // fonction virtuelle pure
};

Dans cet exemple, la classe abstraite en Java et la fonction virtuelle pure en C++ fournissent une fonctionnalité similaire, permettant la création de classes dérivées avec l'implémentation de la fonction area().

• Fonctions et modules : L'organisation des fonctions et des structures de fichiers doit également être prise en compte lors de la traduction. Il peut être nécessaire de déplacer des fonctions entre les fichiers, de supprimer des fichiers inutiles et d'en ajouter de nouveaux pour que le programme fonctionne correctement. Par exemple, une fonction en Python :

def calculate_sum(a, b):
  return a + b

Se traduit en C++ avec la création d'un fichier d'en-tête et d'un fichier d'implémentation :

calculate_sum.h

#pragma once

int calculate_sum(int a, int b);

calculate_sum.cpp

#include "headers/calculate_sum.h"

int calculate_sum(int a, int b) 
{
    return a + b;
}

Dans cet exemple, la fonction en Python est traduite en C++ avec une séparation en un fichier d'en-tête et un fichier d'implémentation, ce qui est une pratique standard en C++ pour l'organisation du code.

La nécessité de mettre en œuvre les fonctionnalités de la bibliothèque standard

Lors de la traduction de code d'un langage de programmation à un autre, il est important non seulement de traduire correctement la syntaxe, mais aussi de tenir compte des différences de comportement des bibliothèques standard des langages source et cible. Par exemple, les bibliothèques de base des langages populaires tels que C#, C++, Java et Python — .NET Framework, STL/Boost, Java Standard Library et Python Standard Library — peuvent avoir des méthodes différentes pour des classes similaires et présenter des comportements différents lorsqu'elles travaillent avec les mêmes données d'entrée.

Par exemple, en C#, la méthode Math.Sqrt() renvoie NaN (Not a Number) si l'argument est négatif :

double value = -1;
double result = Math.Sqrt(value);
Console.WriteLine(result);  // Output: NaN

Cependant, en Python, la fonction similaire math.sqrt() lève une exception ValueError :

import math

value = -1
result = math.sqrt(value)
# Lève ValueError: math domain error
print(result)

Considérons maintenant les fonctions standard de remplacement de sous-chaînes dans les langages C# et C++. En C#, la méthode String.Replace() est utilisée pour remplacer toutes les occurrences d'une sous-chaîne spécifiée par une autre sous-chaîne :

string text = "one, two, one";
string newText = text.Replace("one", "three");
Console.WriteLine(newText);  // Output: three, two, three

En C++, la fonction std::wstring::replace() est également utilisée pour remplacer une partie d'une chaîne par une autre sous-chaîne :

std::wstring text = L"one, two, one";
text.replace(...

Cependant, elle présente plusieurs différences :

• Syntaxe : Elle prend l'index de départ (qui doit d'abord être trouvé), le nombre de caractères à remplacer et la nouvelle chaîne. Le remplacement ne se produit qu'une seule fois.
• Mutabilité des chaînes : En C++, les chaînes sont mutables, donc la fonction std::wstring::replace() modifie la chaîne originale, tandis qu'en C#, la méthode String.Replace() crée une nouvelle chaîne.
• Valeur de retour : Elle renvoie une référence à la chaîne modifiée, tandis qu'en C#, elle renvoie une nouvelle chaîne.

Pour traduire correctement String.Replace() en C++ en utilisant la fonction std::wstring::replace(), vous devrez écrire quelque chose comme ceci :

std::wstring text = L"one, two, one";

std::wstring newText = text;
std::wstring oldValue = L"one";
std::wstring newValue = L"three";
size_t pos = 0;
while ((pos = newText.find(oldValue, pos)) != std::wstring::npos) 
{
    newText.replace(pos, oldValue.length(), newValue);
    pos += newValue.length();
}

std::wcout << newText << std::endl;  // Output: three, two, three

Cependant, cela est très fastidieux et pas toujours réalisable.

Pour résoudre ce problème, le développeur du traducteur doit implémenter la bibliothèque standard du langage source dans le langage cible et l'intégrer dans le projet résultant. Cela permettra au code résultant d'appeler des méthodes non pas de la bibliothèque standard du langage cible, mais de la bibliothèque auxiliaire, qui s'exécutera exactement comme dans le langage source.

Dans ce cas, le code C++ traduit ressemblera à ceci :

#include <system/string.h>
#include <system/console.h>

System::String text = u"one, two, one";
System::String newText = text.Replace(u"one", u"three");
System::Console::WriteLine(newText);

Comme nous pouvons le voir, cela semble beaucoup plus simple et très proche de la syntaxe du code C# original.

Ainsi, l'utilisation d'une bibliothèque auxiliaire permet de maintenir la syntaxe et le comportement familiers des méthodes du langage source, ce qui simplifie considérablement le processus de traduction et le travail ultérieur avec le code.

Conclusions

Malgré des avantages tels qu'une conversion de code précise et prévisible, une stabilité et une réduction de la probabilité d'erreurs, la mise en œuvre d'un traducteur de code basé sur des règles est une tâche extrêmement complexe et laborieuse. Cela est dû à la nécessité de développer des algorithmes sophistiqués pour analyser et interpréter avec précision la syntaxe du langage source, en tenant compte de la diversité des constructions linguistiques et en garantissant la prise en charge de toutes les bibliothèques et frameworks utilisés. De plus, la complexité de la mise en œuvre de la bibliothèque standard du langage source peut être comparable à la complexité de l'écriture du traducteur lui-même.