Traduction Non Supervisée de Langages de Programmation

A transcompiler, also known as source-to-source translator, is a system that converts source code from a high-level programming language (such as C++ or Python) to another. Transcompilers are primarily used for interoperability, and to port codebases written in an obsolete or deprecated language (e.g. COBOL, Python2) to a modern one. They typically rely on handcrafted rewrite rules, applied to the source code abstract syntax tree. Unfortunately, the resulting translations often lack readability, fail to respect the target language conventions, and require manual modifications in order to work properly. The overall translation process is time-consuming and requires expertise in both the source and target languages, making code-translation projects expensive. Although neural models significantly outperform their rule-based counterparts in the context of natural language translation, their applications to transcompilation have been limited due to the scarcity of parallel data in this domain. In this thesis, we propose methods to train effective and fully unsupervised neural transcompilers.Natural language translators are evaluated with metrics based on token co-occurences between the translation and the reference. We identify that they do not capture the semantics of programming languages. Hence, we build and release a test set composed of 852 parallel functions, along with unit tests to check the semantic correctness of translations. We first leverage objectives designed for natural languages to learn multilingual representations of source code, and train a model to translate, using source code from open source GitHub projects. This model outperforms rule-based methods for translating functions between C++, Java, and Python. Then, we develop an improved pre-training method, which leads the model to learn deeper semantic representations of source code. It results in enhanced performances on several tasks including unsupervised code translation. Finally, we use automated unit tests to automatically create examples of program translations. Training on these examples leads to significant improvements in the performance of our neural transcompilers. Our methods rely exclusively on monolingual source code, require no expertise in the source or target languages, and can easily be generalized to other programming languages.Un transcompilateur est un système qui convertit le code source d'un langage de programmation de haut niveau (tel que C++ ou Python) vers un autre. Les transcompilateurs sont principalement utilisés pour l'interopérabilité et pour transférer des bases de code écrites dans un langage obsolète (par exemple COBOL ou Python2) vers un langage plus moderne. Ils reposent généralement sur des règles de réécriture manuelles, appliquées à l'arbre de syntaxe abstraite du code source. Malheureusement, les traductions qui en résultent manquent souvent de lisibilité, ne respectent pas les conventions du langage cible et nécessitent des modifications manuelles pour fonctionner correctement. Le processus global de traduction prend du temps et nécessite une expertise à la fois dans les langages source et cible, ce qui rend les projets de traduction de code coûteux. Bien que les modèles neuronaux surpassent considérablement leurs homologues basés sur des règles dans le cadre de la traduction en langues naturelles, leurs applications à la transcompilation ont été limitées en raison de la rareté des données parallèles dans ce domaine. Nous proposons des méthodes pour entraîner des transcompilateurs neuronaux efficaces sans données supervisées. Les traducteurs de langues naturelles sont évalués avec des métriques basées sur la cooccurrence de tokens entre la traduction et la référence. Nous remarquons que ces métriques ne capturent pas la sémantique des langages de programmation. Nous construisons et publions donc une base de données de tests composée de 852 fonctions parallèles, ainsi que de tests unitaires pour vérifier l'exactitude sémantique des traductions. Nous exploitons d'abord les objectifs conçus pour les langues naturelles afin d'apprendre des représentations multilingues du code source, et entraînons un modèle à traduire, en utilisant seulement le code monolingue de projets open source GitHub. Ce modèle surpasse les méthodes basées sur des règles pour la traduction de fonctions entre C++, Java et Python. Ensuite, nous développons une méthode de pré-entraînement, amenant le modèle à apprendre des représentations sémantiques du code. Cela conduit à des performances améliorées sur plusieurs tâches, y compris la traduction de code non supervisée. Enfin, nous utilisons des tests unitaires automatisés pour créer des exemples de traductions de programmes. Entraîner un modèle sur ces exemples conduit à des améliorations significatives des performances de nos transcompilateurs neuronaux. Nos méthodes reposent exclusivement sur du code source monolingue, ne nécessitent aucune expertise dans les langues source ou cible, et peuvent facilement être généralisées à d'autres langages