5 compétences en développement de logiciels que l’IA rendra obsolètes

Le refrain courant selon lequel « l’IA va tout changer » est dépassé ; L’IA a déjà eu un impact monumental, peut-être surtout dans le développement de logiciels, grâce à l’adoption rapide des assistants de codage IA. Selon une enquête Stack Overflow de 2023, 44 % des développeurs professionnels utilisent déjà l’IA dans leur processus de développement logiciel, et certains rapports indiquent que ce nombre fera plus que doubler d’ici fin 2025.

L’adoption rapide de l’IA dans le développement de logiciels découle en partie de la réputation bien méritée des développeurs en tant qu’adopteurs précoces qui connaissent un gain de productivité lorsqu’ils en voient un. Pourtant, le surnom d’« assistant de codage IA » sous-estime les avantages. Les dernières offres vont bien au-delà de la complétion de lignes de code et aident les développeurs à hacher les fonctionnalités, à créer l’UX, à choisir les bonnes bibliothèques, à appliquer la syntaxe appropriée, à exécuter des tests ad hoc et bien plus encore, le tout grâce à une interaction similaire à celle que les utilisateurs apprécient lorsqu’ils interagissent avec. leur chatbot IA préféré.

La beauté des assistants de codage IA est qu’ils aident aussi bien les développeurs experts que débutants. Même les développeurs les plus compétents et les plus expérimentés ne savent pas tout, c’est pourquoi les suggestions dérivées de vastes référentiels de code large, profond et varié sont les bienvenues. De même, ceux qui débutent dans le développement de logiciels bénéficient des conseils de l’IA dans le contexte de leurs tâches spécifiques, accélérant le processus d’apprentissage et permettant même aux utilisateurs professionnels avertis de créer des applications pour la première fois.

Les outils de codage d’IA automatisent tellement de tâches que les développeurs découvriront probablement que certaines des compétences qu’ils ont acquises ne seront plus nécessaires. Mais ce n’est pas grave, car beaucoup impliquent des corvées que les développeurs seront heureux d’abandonner.

1. Recherche héroïque de détails obscurs

Même les développeurs les plus pointus passent énormément de temps à rechercher toutes sortes de détails via Google ou Stack Overflow. Les outils d’IA sont formidables pour faire apparaître les bonnes informations en un éclair – pour des détails tels que la syntaxe appropriée pour une API, mais aussi pour des invites plus larges telles que « quels sont les arguments pour cette fonction ? ou « trouver un composant qui fait X ». Oui, les développeurs doivent vérifier les réponses de l’IA, mais le gain de temps et la réduction de l’ennui peuvent être phénoménaux.

2. Rédaction de tests monstres et de documentation en fin de cycle

Déjà, la méthodologie de développement agile impose aux développeurs de tester au fur et à mesure, plutôt qu’à la fin du cycle de développement logiciel. Mais cela demande du travail. Les assistants de codage IA permettent aux développeurs de générer automatiquement des tests à un niveau granulaire, en tant que sous-produit de la génération du code lui-même. De la même manière, la corvée de rédaction de la documentation est devenue beaucoup plus facile : les assistants de codage IA peuvent fournir une première ébauche bien organisée basée uniquement sur le code. Cette documentation ne sera pas parfaite (n’incluant généralement pas l’aspect important de l’explication des choix de conception), mais la modifier sera beaucoup plus facile que de repartir de zéro. L’IA nous permet de consacrer plus de temps à la création d’applications.

3. Travailler dur dans la maintenance du code

Avec les assistants de codage IA, les développeurs chargés de maintenir le code n’auront pas à se pencher sur le travail des autres pour comprendre ce qu’ils essayaient de faire en premier lieu. Les développeurs peuvent simplement sélectionner un extrait de code et demander à l’assistant de codage IA de l’expliquer.

4. Suivi minutieux des bugs en analysant le code complexe

Non seulement les tests à la volée peuvent détecter les bogues, mais les assistants de codage IA peuvent alerter les développeurs des bogues potentiels avant qu’ils ne soient intégrés dans le code. Ils permettent également aux développeurs de sélectionner simplement un bloc de code, de faire identifier les bogues ou les problèmes par les outils d’IA et d’obtenir des modifications de code recommandées et appliquées. Des failles de sécurité peuvent également être identifiées, mais sachez que les assistants de codage IA ne remplacent pas des tests de sécurité complets.

5. Écriture de blocs de code répétitifs

Bien que les assistants de codage IA soient utiles pour bien plus que la complétion du code, les développeurs apprécieront la possibilité d’éliminer les aspects les plus redondants du codage. La complétion du code IA dans l’EDI remplira automatiquement les classes, les fonctions et les noms, éliminant ainsi les tâches répétitives. Créer des logiciels avec des outils basés sur l’IA signifie moins de tâches fastidieuses et plus de créativité.

Les assistants de codage IA ne font qu’une bouchée des tâches que les développeurs aiment le moins faire.

Mieux encore, ils font apparaître des informations vitales au moment où les développeurs en ont le plus besoin, pendant qu’ils travaillent. Le partenariat avec des assistants de codage IA peut permettre aux développeurs d’apprendre rapidement de nouveaux domaines et de combler les lacunes en talents dans les efforts de développement logiciel les plus importants d’une organisation.

Eran Yahav est CTO et co-fondateur de Tabnine, les créateurs de l’assistant pour développeurs basé sur l’IA. Il est également professeur de technologie de longue date au Technion – Institut israélien de technologie. Avant de co-fonder Tabnine, il était chercheur chez IBM…

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