L’IA est désormais pleinement intégrée dans tous les aspects du développement de logiciels, de la génération de code aux phases de test et de déploiement. L’IA peut être utilisée à chaque étape du cycle de développement des logiciels, et elle est plus efficace et productive que jamais.

IA générative pour l’écriture et la compréhension du code

L’une des évolutions les plus intéressantes dans le domaine de l’IA et du développement de logiciels est le développement d’outils d’IA générative tels que GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer et Google Codey. Ces outils sont conçus pour aider les développeurs en leur proposant des suggestions de code en temps réel, des autocomplétions et même des extraits de code entiers en fonction du contexte et des exigences du projet.

GitHub Copilot, par exemple, peut suggérer des blocs de code, des définitions de fonctions et de la documentation pendant la saisie. Il comprend plusieurs langages de programmation et frameworks, ce qui en fait un compagnon utile pour les développeurs.

L’IA comme outil de modernisation des applications

Au fur et à mesure que les applications logicielles vieillissent, elles doivent être modernisées. Les systèmes existants peuvent fonctionner avec des technologies et des langages dépassés, ce qui fait de la maintenance et des mises à jour une tâche ardue. C’est là que l’IA, en particulier des modèles comme ChatGPT, peut faire gagner énormément de temps et de ressources. ChatGPT et d’autres modèles d’IA similaires peuvent traduire le code logiciel d’une langue à l’autre, facilitant ainsi le processus de modernisation des applications.

Gérer la dette technique grâce à l’IA

La dette technique est un élément inévitable du développement de logiciels. L’IA peut aider les organisations à gérer la dette technique en la détectant et en la mesurant avec précision afin que les équipes de développement priorisent mieux les efforts de remédiation.

Si l’IA peut être un excellent outil de diagnostic de la dette technique, il n’est pas conseillé de s’en remettre uniquement à l’IA pour la remédiation ou le suivi. Le coût associé à la remédiation pilotée par l’IA peut être énorme, et il y a toujours un risque d’inexactitude dans l’identification des éléments de la dette les plus critiques. Le jugement humain et l’expertise restent le meilleur moyen de prendre des décisions éclairées sur la manière de traiter efficacement la dette technique.

Répondre aux attentes des utilisateurs dans les produits alimentés par l’IA

Les utilisateurs exigent et attendent désormais des interfaces plus intuitives, réactives et conversationnelles dans les applications qu’ils utilisent. Les concepteurs UX sont donc contraints d’intégrer efficacement l’IA dans les interfaces logicielles.

Les interfaces conversationnelles basées sur des invites deviennent la norme dans les produits alimentés par l’IA. Les utilisateurs s’attendent à interagir avec les logiciels de manière naturelle et conversationnelle, que ce soit par l’intermédiaire d’assistants vocaux, de chatbots ou d’autres fonctions pilotées par l’IA. Les concepteurs UX doivent se concentrer sur la création d’interfaces intuitives et réactives, répondant à des besoins plus exigeants de la part des utilisateurs.

L’IA dans les tests de logiciels

L’automatisation des tâches de test répétitives permet aux testeurs de se concentrer sur des aspects plus complexes et créatifs de l’assurance qualité. L’introduction de l’IA dans les tests accélérera le processus de test, ce qui permettra d’accélérer les cycles de publication et de réduire les délais de mise sur le marché. Cependant, il est important de vérifier que les tests pilotés par l’IA sont utilisés en conjonction avec l’expertise humaine pour maintenir des niveaux élevés de qualité des logiciels.

L’avenir de l’IA dans le développement de logiciels

L’avenir de l’IA dans le développement de logiciels est sans aucun doute prometteur. D’ici 2027, on prévoit que 70 % des développeurs professionnels utiliseront des outils de codage alimentés par l’IA, ce qui représente une augmentation considérable par rapport aux moins de 10 % qui les utilisent aujourd’hui.

Alexander Procter

février 22, 2024

4 Min