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# Un modèle d'intelligence artificielle pour détecter et corriger des erreurs dans du code MPI

Asia Auville

► To cite this version:

Asia Auville. Un modèle d'intelligence artificielle pour détecter et corriger des erreurs dans du code MPI. COMPAS 2025 - Conférence francophone d'informatique en Parallélisme, Architecture et Système, Jun 2025, Bordeaux, France. hal-05139769

HAL Id: hal-05139769

https://hal.science/hal-05139769v1

Submitted on 2 Jul 2025

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Public Domain
# Un modèle d'intelligence artificielle pour détecter et corriger des erreurs dans du code MPI

Asia Auville *

Centre Inria de l'université de Bordeaux,
200 Avenue de la Vieille Tour, 33400 Talence, France
asia.auville@inria.fr

## Résumé

En calcul haute performance et notamment dans le modèle de programmation MPI, les erreurs de programmation peuvent être très complexes et nécessiter l'exécution d'outils de détection automatisés pour être identifiées. Cependant, les outils disponibles actuellement ne répondent pas au besoin croissant d'assistance à la programmation. Les outils statiques qui s'appliquent sur le code source sont peu coûteux à exécuter mais ils sont également trop peu précis. Inversement, les outils dynamiques qui nécessitent l'exécution du programme sont plus précis sur leur détection d'erreur mais très coûteux à utiliser. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour détecter et corriger des erreurs dans du code est une pratique de plus en plus courante, avec notamment des outils comme GitHub Copilot ou GPT-4, mais les modèles actuels sont très généraux et peu adaptés aux problèmes spécifiques du calcul haute performance. Nous cherchons alors à savoir s'il est possible de développer un outil de détection et de correction grâce à l'intelligence artificielle pour identifier, à moindre coût et avec une grande précision, la présence ou non d'erreurs dans du code MPI.

Un des principaux défis soulevés par cette étude étant qu'il n'existe pour l'instant aucune base de données d'erreurs réelles en calcul haute performance, nous proposons une nouvelle base de données composée à partir de programmes en MPI récupérés de plusieurs milliers de projets open-source depuis GitHub. Nous trions et filtrons ces fichiers, puis nous introduisons des erreurs par mutation synthétique du code source, avec l'objectif de reproduire le plus fidèlement possible le comportement de programmeurs et programmeuses qui pourraient faire ces erreurs naturellement. Nous représentons ensuite les fichiers mutés par des vecteurs d'embedding, qui nous serviront à entraîner des modèles de détection d'erreur. Nous voulons étudier la précision et la capacité de généralisation de tels modèles sur des données nouvelles et réalistes. Dans le futur, nous voudrions apprendre à générer du code correct à partir d'une erreur. Pour cela, nous envisageons de représenter sous forme d'un unique vecteur la différence entre deux versions d'un même code, avant et après une modification, afin de caractériser ce changement en fonction des erreurs introduites ou corrigées.

**Mots-clés** : IA, MPI, embedding, classification, mutation

<footnote>∗ Le texte a été reliu par Mihail Popov.</footnote>