Meta a développé le TestGen-LLM, un outil innovant utilisant des grands modèles linguistiques (LLMs) pour automatiser l'amélioration des tests unitaires existants, initialement rédigés par des humains. Ce système vise à garantir l'efficacité et la pertinence des tests générés, en les faisant passer à travers une série de filtres visant à quantifier une amélioration par rapport au jeu de tests original, ainsi à minimiser tout risque d'erreur attribuable aux LLMs. Le déploiement de TestGen-LLM a été testé avec succès lors des sessions de test marathon organisées par Meta sur Instagram et Facebook. Au cours de cette évaluation, le système a démontré son efficacité en améliorant significativement les processus de test pour deux des produits phares d'Instagram : Reels et Stories. Plus précisément, 75% des cas de test générés par TestGen-LLM ont été correctement construits, 57% ont fiablement passé les tests, et 25% ont même augmenté la couverture de tests. Ces performances solides sous-tendent l’amélioration substantielle apportée aux processus de développement et de test par cet outil. Les résultats obtenus lors des tests marathon de Meta ont également révélé une utilisation significative de TestGen-LLM par les ingénieurs logiciels internes. L’outil a réussi à améliorer 11.5% des classes auxquelles il a été appliqué, ce qui est remarquable dans le contexte industriel. Par ailleurs, 73% des suggestions faites par TestGen-LLM ont été adoptées par les ingénieurs pour être intégrées en production, ce qui témoigne de sa fiabilité et de son impact positif sur le cycle de développement. Selon ses créateurs, l'utilisation de TestGen-LLM marque une première dans l'industrie en termes de déploiement de génération de code par LLMs à une échelle industrielle. De plus, ce déploiement se distingue par les garanties d’amélioration du code qu’il offre. Cette innovation n’est donc pas seulement une avancée technique importante, mais aussi une étape clé dans l’intégration des LLMs dans les processus de développement de logiciels professionnels. En résumé, TestGen-LLM, grâce à sa capacité à générer et améliorer automatiquement des tests unitaires, a permis à Meta de renforcer la qualité et la robustesse de ses applications, notamment Instagram et Facebook, tout en offrant des garanties sur l’efficacité et la sécurité de ces modifications. Cet outil révolutionnaire représente une avancée majeure dans l’automatisation des tests logiciels et pourrait inspirer de futures initiatives dans d’autres entreprises du secteur technologique.