L'avenir de l'analyse des plantages : l'IA rencontre WinDBG

Soyons réalistes : alors que le reste du développement logiciel a évolué à une vitesse fulgurante, l'analyse des vidages sur incident semble être restée figée dans le temps depuis des décennies. Nous avons des voitures autonomes et des superordinateurs de poche, mais nous continuons à taper des commandes comme si nous étions à l'aube de l'Internet. Pourquoi le débogage est-il le seul domaine où nous nous accrochons à des outils qui semblent sortir tout droit d'un musée de l'histoire de l'informatique ?

Imaginez ceci : vous, ingénieur logiciel professionnel en 2025, penché sur un terminal, tapant manuellement des commandes obscures telles que !analyze -v et .ecxr, plissant les yeux pour déchiffrer des adresses mémoire hexadécimales et traduisant mentalement des traces de pile. Tout cela pendant que vos amis dans d'autres secteurs délèguent leur travail à des assistants IA capables de rédiger des documents entiers, de créer des œuvres d'art ou d'automatiser des flux de travail complexes.

Il y a quelque chose qui cloche dans ce tableau, n'est-ce pas ?

Et si je vous disais que nous pouvons jeter cet ancien flux de travail aux oubliettes de l'histoire de l'informatique ? C'est exactement ce que j'ai fait. Et je ne parle pas d'une mise en évidence syntaxique légèrement améliorée ou d'une interface utilisateur plus jolie pour WinDBG. Je parle d'une transformation fondamentale qui vous permet simplement d'avoir une conversation avec votre débogueur.

Au cours d'une session de débogage au travail, j'ai eu une révélation. Et si nous pouvions appliquer la même approche de « vibe coding » assistée par l'IA à l'analyse des vidages sur incident (crash dump) ?

Imaginez : au lieu de parcourir manuellement les vidages de mémoire et les sorties de commande, vous demandez simplement « Pourquoi cette application a-t-elle planté ? » et vous obtenez une réponse intelligente et contextuelle qui vous aide réellement à résoudre le problème.

L'idée était trop séduisante pour ne pas être poursuivie. Je l'ai donc mise en œuvre.

Avant d'entrer dans les détails techniques, laissez-moi vous montrer à quoi cela ressemble dans la pratique. J'ai préparé une application de démonstration pour présenter deux cas d'utilisation différents :

Analyse des plantages et correction automatique des bogues

Dans cette vidéo, je montre comment Copilot peut analyser un vidage de mémoire, identifier le bogue et corriger automatiquement le problème.

Comme vous pouvez le voir dans la vidéo, au lieu d'exécuter manuellement les commandes WinDBG et d'interpréter les résultats cryptiques, j'ai une conversation naturelle avec GitHub Copilot. L'IA identifie rapidement que l'application a planté, explique les conditions spécifiques qui ont conduit au plantage et suggère une solution.

Analyse automatisée de plusieurs fichiers de vidage de mémoire

Cette vidéo présente une autre fonctionnalité : l'analyse simultanée de plusieurs fichiers de vidage de mémoire. Elle montre comment l'outil peut rapidement identifier les vidages qui appartiennent à votre application et ceux qui n'y appartiennent pas.

Il est intéressant de noter qu'il ne faut que quelques secondes pour obtenir une première réponse utile. J'ai testé cet outil pendant de nombreuses heures et je peux vous dire une chose : il permet vraiment d'aller en profondeur. Si vous posez les bonnes questions, l'IA exécute des commandes WinDBG/CDB que je n'ai jamais vues au cours de toutes ces années de débogage, et c'est tout simplement incroyable.

Je pense que c'est l'un des meilleurs exemples de la manière dont l'IA peut booster la productivité. L'analyse des vidages sur incident est une tâche très fastidieuse. Elle commence par une vérification et une identification rapides pour déterminer si les incidents sont identiques ou différents, et nécessite souvent des connaissances très avancées lorsque l'incident est complexe, voire très complexe.

Copilot peut être d'une aide précieuse dans ce domaine, car il sait :

• interpréter le code d'assemblage (sans que vous ayez à vous souvenir de la signification de EAX) ;
• vérifier le contenu de la mémoire (vous n'avez donc pas besoin de compter les octets hexadécimaux sur vos doigts) ;
• parcourir les structures avec des symboles (adieu l'arithmétique manuelle des pointeurs !) ;
• et bien plus encore.

C'est une véritable révolution, non seulement pour les ingénieurs, mais aussi pour le support, l'assurance qualité et toutes les personnes impliquées dans les vidages sur incident. C'est comme passer de la chasse à la lance en pierre à l'utilisation d'un missile guidé.

Si vous avez déjà travaillé avec WinDBG, vous connaissez la chanson : commandes cryptiques, syntaxe obscure et défilement interminable des adresses mémoire et des traces de pile qui vous font perdre le fil. C'est le genre de connaissances spécialisées qui prennent des années à maîtriser et qui donnent l'impression de parler une langue étrangère, même lorsque vous y parvenez.

L'astuce consiste ici à connecter WinDBG à l'IA. Pour ce faire, vous devez d'abord contrôler une session de débogage par programmation, n'est-ce pas ? Il existe de nombreuses options pour y parvenir. Je préfère rester simple, j'ai donc choisi CDB, le débogueur console de Microsoft. Il fonctionne sur des entrées et sorties standard, ce qui est beaucoup plus agréable à utiliser que la configuration d'API COM ou d'approches similaires.

La deuxième partie consiste à « se connecter à l'IA ». C'est là que les serveurs de protocole de contexte de modèle entrent en jeu.

Le MCP est une norme ouverte développée par Anthropic, publiée en novembre 2024. Ce protocole permet aux modèles d'IA d'interagir avec des outils externes et des sources de données. On peut le considérer comme donnant aux assistants IA les « mains » nécessaires pour travailler avec d'autres logiciels. Il définit une manière pour les assistants IA de découvrir, d'accéder et d'utiliser des outils via une interface cohérente. En substance, c'est ce qui permet à GitHub Copilot de « communiquer » avec des programmes externes tels que WinDBG.

Un serveur MCP sert d'intermédiaire entre le modèle d'IA et l'outil. Il :

1. Enregistre les outils disponibles auprès du client ;
2. Traite les demandes des modèles d'IA visant à utiliser ces outils ;
3. Exécute les opérations de l'outil et renvoie les résultats ;
4. Maintient le contexte tout au long des interactions.

Cette architecture signifie que n'importe quel outil peut être mis à la disposition des modèles d'IA si quelqu'un crée un serveur MCP pour celui-ci. Et c'est exactement ce que j'ai fait pour WinDBG (CDB).

VI-A. Pourquoi MCP plutôt que l'API LanguageModelTool ?▲

J'ai implémenté un serveur Model Context Protocol qui encapsule WinDBG/CDB et expose ses capacités aux modèles d'IA dans VS Code. Mieux encore, je l'ai rendu open source afin que tout le monde puisse profiter de ce nouveau workflow.

Le projet, appelé mcp-windbg, crée un pont transparent entre VS Code, GitHub Copilot et les puissantes capacités d'analyse de WinDBG.

La « partie difficile » a été la mise en œuvre de la couche d'interaction CDB (Command-Line WinDBG). Et par « difficile », j'entends le fait de coder dans une ambiance détendue avec deux cafés un samedi matin, où j'ai passé plus de temps à m'énerver à cause des échecs de pyTest qu'à rencontrer de réelles difficultés de codage. La mise en œuvre de base s'est faite étonnamment rapidement !

Le reste est principalement du code wrapper qui implémente les spécifications du protocole Model Context Protocol. Maintenant que j'ai établi et défini la logique d'interaction WinDBG de base, j'envisage de refactoriser le projet en TypeScript. Cela me permettrait de créer à la fois un serveur MCP en TypeScript et une extension Visual Studio dédiée, les deux implémentations utilisant la même couche d'interaction CDB sous-jacente.

Laissez-moi vous expliquer ce que cela permet :

• Analyse des plantages en langage naturel : « Pourquoi cette application plante-t-elle avec une violation d'accès à cette adresse ? » (Au lieu de : « C'est quoi cette corruption de pile, bordel ? ») ;
• Débogage contextuel : « Montrez-moi la trace de la pile pour le thread 5 et expliquez-moi ce que fait chaque fonction en fonction des symboles. » (Au lieu de fixer les piles d'appels comme s'il s'agissait d'hiéroglyphes anciens) ;
• Identification de la cause première : « Qu'est-ce qui cause cette déréférence de pointeur nul et où dois-je chercher dans le code pour le corriger ? » (Au lieu de jouer au détective avec les adresses mémoire).

Au lieu de taper des commandes obscures comme !analyze -v suivies d'une série d'investigations manuelles, vous posez simplement des questions en langage clair, et l'IA interprète les données de crash pour vous. C'est comme avoir un expert WinDBG qui vous chuchote à l'oreille, sauf qu'il ne s'énerve pas lorsque vous posez cinq fois la même question.

Le serveur MCP sert de pont entre GitHub Copilot et les puissantes capacités d'analyse de WinDBG :

1. Il fournit un ensemble d'outils que Copilot peut utiliser pour interagir avec les vidages de mémoire ;
2. Il traduit les questions en langage naturel en commandes WinDBG appropriées ;
3. Il analyse et interprète les sorties souvent cryptiques de WinDBG en informations plus utiles ;
4. Il conserve le contexte tout au long d'une session de débogage, ce qui permet de poser naturellement des questions complémentaires.

La mise en œuvre technique utilise Python pour générer et communiquer avec CDB (la version en ligne de commande de WinDBG), analyse les sorties et expose les fonctionnalités via le protocole Model Context Protocol à VS Code.

Prêt à l'essayer vous-même ? Voici comment commencer :

1. Tout d'abord, assurez-vous que le SDK Windows est installé avec les outils de débogage pour Windows ;
2. Clonez le référentiel : git clone https://github.com/svnscha/mcp-windbg.git ;
3. Configurez un environnement virtuel Python et installez le package ;
4. Configurez VS Code pour utiliser le serveur MCP.

Pour plus de détails, consultez le fichier README du référentiel.

Une fois la configuration effectuée, créez un fichier .vscode/mcp.json dans votre projet qui pointe vers le serveur :

{
    "servers": {
        "mcp_server_windbg": {
            "type": "stdio",
            "command": "python",
            "args": [
                "-m",
                "mcp_server_windbg"
            ],
            "env": {
                "_NT_SYMBOL_PATH": "SRV*C:\\Symbols*https://msdl.microsoft.com/download/symbols"
            }
        },
    }
}

Vous devrez peut-être mettre à jour la commande, selon l'emplacement et la manière dont vous avez installé mcp_server_windbg.

Tout comme pour la refactorisation de code, l'assistance IA n'est pas parfaite. L'élément humain (votre expérience, votre intuition et vos connaissances dans le domaine) reste crucial. Vous devrez parfois orienter l'analyse, poser des questions complémentaires ou fournir des informations supplémentaires.

Mais c'est précisément ce qui rend cette approche si puissante : elle combine le meilleur des deux mondes, à savoir la capacité de l'IA à traiter et analyser rapidement de grandes quantités de données et votre expertise humaine pour interpréter ce qui compte vraiment pour votre application spécifique. Imaginez que vous avez un stagiaire brillant mais parfois confus, capable de faire des choses incroyables, mais qui a parfois besoin que vous le guidiez dans la bonne direction. « Non, pas ce pointeur... l'AUTRE pointeur. »

J'aimerais beaucoup que vous essayiez cette approche, que vous contribuiez au projet et que vous partagiez vos expériences. Si vous êtes intéressé :

1. Ajoutez le dépôt GitHub à vos favoris ;
2. Essayez-le sur vos propres vidages sur incident ;
3. Signalez les problèmes, suggérez des améliorations ou contribuez au code ;
4. Partagez vos réussites (ou même vos échecs, car nous apprenons aussi de ceux-ci !).

Tout comme pour mon expérience de refactorisation de code, la vraie magie ne réside pas dans une capacité particulière, mais dans le flux. Lorsque le débogage cesse d'être une tâche fastidieuse et devient une conversation fluide, quelque chose change fondamentalement dans votre approche de la résolution des problèmes.

Fini le temps où l'analyse des plantages était redoutée. Au contraire, chaque session de débogage devient une occasion de collaborer avec un partenaire IA qui vous aide à comprendre ce qui se passe à un niveau plus profond.

L'analyse des vidages de mémoire a toujours été l'une des tâches les plus exigeantes sur le plan technique et les moins agréables du développement logiciel. C'est comme de l'archéologie avec un clavier : il faut fouiller minutieusement dans les couches de mémoire et l'état du processeur pour découvrir ce qui n'a pas fonctionné. Grâce à l'aide de l'IA via des outils tels que mcp-windbg, cela devient un autre domaine dans lequel nous pouvons expérimenter cet « état d'esprit » parfait qui permet de résoudre les problèmes sans friction.

Si, en 2025, vous tapez encore manuellement des commandes WinDBG et plissez les yeux pour lire des vidages de mémoire, vous passez non seulement à côté d'un gain de productivité, mais aussi d'une façon fondamentalement plus agréable de travailler.

Essayez-le. Déboguez-le. Vibrez-le.

Source : The Future of Crash Analysis: AI Meets WinDBG