DevOps : GitLab acquiert l’apprentissage machine UnReview

GitLab muscle les capacités de machine learning (ML) de sa plateforme de développement et de gestion de dépôts de code source à travers l’acquisition, pour un montant resté confidentiel, d’UnReview. Destiné aux équipes de développement logiciel, cet outil de recommandation est conçu pour accélèrer le processus d’évaluation d’un projet en cours. Il automatise la recherche et l’identification de spécialistes de la vérification de code.

Il est indiqué sur le site web du programme que ses robots collectent les données nécessaires (pull requests, commits, auteurs, participants, réviseurs de code) à partir des référentiels (repositories) fournis sur GitLab, voire GitHub ou encore Bitbucket.

L’outil nettoie ensuite les données obtenues, s’entraîne puis fournit des recommandations.

GitLab en mode SaaS

La technologie UnReview sera intégrée au processus de révision du code pour les utilisateurs de GitLab en mode Saas dès la fin 2021. En ajoutant ce programme de machine learning à sa plateforme, GitLab entend « améliorer l’expérience utilisateur  » et accélérer l’approche DevSecOps, a déclaré Eric Johnson, CTO de GitLab. De nouvelles fonctionnalités MLOps seront également proposées aux data scientists à l’avenir.

L’acquisition d’UnReview fait suite à d’autres intégrations, dont celles des jeunes pousses du test à données aléatoires (ou fuzzing) Peach Tech et Fuzzit rachetées l’an dernier.

L’opération intervient également après publication du rapport GitLab « DevSecOps » 2021. 75% des répondants y déclarent que leurs équipes DevOps utilisent ou prévoient d’utiliser l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine pour les tests et la revue de code.