Course de lumièreune start-up basée à Tel Aviv qui aide les développeurs à déboguer leur code de production depuis leur IDE, a annoncé mercredi le lancement de son premier outil basé sur l’IA : le Runtime Autonomous AI Debugger. Le nouvel outil, qui est actuellement en version bêta privée, vise à aider les développeurs à résoudre les problèmes de leur code de production en quelques minutes au lieu de plusieurs heures.
En outre, Lightrun a également dévoilé mercredi un tour de financement SAFE de 18 millions de dollars qu’elle a levé l’année dernière auprès de GTM Capital, avec la participation des investisseurs existants Insight Partners et Glilot Capital. Cela porte le financement total de Lightrun à ce jour à 45 millions de dollars. Nous comprenons que la société prévoit de lever un tour de financement de série B l’année prochaine.
« Jusqu’à présent, nous avons réduit le délai moyen de récupération à 30 minutes, voire 45 minutes en moyenne, en fonction de la façon dont nous nous mesurons et des commentaires des clients », m’a expliqué Ilan Peleg, PDG et cofondateur de Lightrun. « Désormais, nous allons tout automatiser, depuis le moment où vous avez un ticket qui a été ouvert jusqu’à la recherche de la cause profonde, jusqu’à un seul niveau de granularité, comme par exemple laquelle de vos lignes de code est responsable de cette cause profonde très spécifique. »
Au fil du temps, a déclaré Peleg, Lightrun aimerait étendre cette approche à l’utilisation de l’IA générative pour corriger automatiquement les bugs. Pour l’instant, ce n’est pas encore une option, mais étant donné la rapidité avec laquelle la technologie a évolué, ce n’est probablement qu’une question de temps.
Pour ce faire, Lightrun peaufine les modèles existants pour se concentrer sur le débogage, ce que l’entreprise peut faire en partie parce qu’elle obtient des informations non seulement à partir du code lui-même, mais aussi de l’ensemble de la pile de surveillance et d’observabilité. À l’avenir, l’entreprise prévoit également de connecter ce système à d’autres entrées d’entreprise comme les systèmes de billetterie. « Il y a tellement de données dans le paysage de l’entreprise qui sont d’une manière ou d’une autre liées au dépannage ou au débogage – et cela manque aux solutions de type Copilot », a déclaré Peleg. La plupart des interfaces de chat de type Copilot, a-t-il expliqué, ne regardent que le code mais n’ont pas suffisamment d’informations sur le contexte pour présenter les meilleures solutions.
Comme l’a souligné Peleg, l’équipe a dû passer par de nombreuses itérations avant de sentir que son système était prêt pour une utilisation quotidienne. Il y a environ six mois, Lightrun a commencé à expérimenter des modèles existants pour voir dans quelle mesure l’IA générative pouvait aider ses utilisateurs. Mais à l’époque, la solution était bien trop coûteuse pour être proposée sous forme de produit. « Nous avons maintenant peaufiné notre système (…) de manière à ce qu’il ne nous coûte pas cher pour la solution, c’est pourquoi nous en parlons maintenant. Par le passé, je ne me sentais pas à l’aise d’annoncer quelque chose qui n’existait pas encore. »
Pour l’instant, ces fonctionnalités d’IA génératrices feront simplement partie de la solution Lightrun existante pour les utilisateurs de la version bêta privée. Peleg a souligné que l’entreprise souhaite prouver que le système apporte effectivement de la valeur aux utilisateurs et ne cherche pas à l’optimiser pour la monétisation à court terme.