GitLab a réalisé l'acquisition d’UnReview, une solution de machine learning permettant d'identifier automatiquement les experts en révision de code et de contrôler les charges de travail de révision et la répartition des connaissances. Cette acquisition devrait améliorer l'expérience utilisateur au sein de la section développement de GitLab, notamment pour les phases de gestion, planification et création en optimisant la capacité de l'utilisateur à effectuer des révisions de code correctes en utilisant le machine learning pour recommander des réviseurs de code en fonction de leurs contributions antérieures dans des domaines de code et selon leur charge de travail. Les équipes peuvent ainsi augmenter la vélocité, la qualité du code et la sécurité.

« L'intégration de la technologie UnReview à la plateforme GitLab est une première étape dans le développement de l'application de machine learning pour le DevOps, » a déclaré Eric Johnson, CTO de GitLab. « En continuant à intégrer le machine learning à la plateforme ouverte DevOps de GitLab, nous améliorons l'expérience utilisateur en automatisant les flux de travail et en réduisant les temps de cycles à chaque étape du cycle de vie DevSecOps. De plus, nous développons de nouvelles fonctionnalités MLOps qui donneront plus d'autonomie aux scientifiques de données. »

Selon le sondage GitLab DevSecOps 2021, 75 % des répondants indiquent que leurs équipes DevOps utilisent ou ont l'intention d'utiliser le machine learning ou l'intelligence artificielle pour leurs tests et révisions de code. Par ailleurs, une majorité (55 %) des équipes d'exploitation déclare que leurs cycles de vie sont automatisés en grande partie ou entièrement. Ces statistiques confirment l'importance de l'application de machine learning GitLab pour le DevOps, qui intègre les technologies d'automatisation et de machine learning telles qu'UnReview à la plateforme GitLab.

En intégrant UnReview, GitLab ajoute à sa plate-forme des capacités de machine learning pour accélérer le cycle de vie du développement logiciel. La fonction de révision des demandes de fusion sera accélérée grâce au passage d'un processus essentiellement manuel à un tout nouveau processus automatisé utilisant l'algorithme de machine learning d'UnReview, qui sera d'ailleurs élargi dans l'avenir à l'automatisation d'autres tâches du flux de travail telles que le triage des epics et des problèmes, notamment l'attribution des problèmes et la suggestion de problèmes et epics connexes.

La technologie UnReview sera intégrée à l'expérience de révision du code GitLab pour les clients GitLab Saas dès la fin de l'année.