Comment l’IA générative transformera les workflows de développement de logiciels

Intelligence artificielle progresse à un rythme exponentiel. De nombreux dirigeants se démènent pour adopter cette révolution logicielle en s’intégrant à des plug-ins activés par l’IA ou en incorporant la technologie alimentée par l’IA dans leurs propres plates-formes d’entreprise.

Certains dirigeants s’inquiètent de l’impact potentiellement important impact de l’IA sur les rôles humains et ont signé un lettre ouverte appelant à une pause dans le développement de IA générative. Une chose est claire : nous sommes au milieu d’un changement crucial dans développement de logiciels et les flux de travail dans tous les secteurs.

Pour les développeurs, l’émergence des IA génératives modèle d’apprentissage des langues va révolutionner la création de code et devenir l’un des outils les plus importants pour les développeurs. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des façons dont l’IA générative profitera aux développeurs, améliorera les mesures de sécurité et conduira à la transformation numérique.

Comment l’IA générative profitera aux développeurs

Alors que l’IA s’intègre de plus en plus dans les outils de développement et flux de travail, il augmentera la vitesse de développement, l’efficacité, la créativité et la précision. L’IA deviendra une seconde nature pour les développeurs et leurs processus tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), car elle continue d’être intégrée et incorporée dans les outils et les flux de travail que les développeurs utilisent quotidiennement. De plus, l’IA peut automatiser les tâches, jouant un rôle précieux dans la résolution des problèmes permanents de pénurie de talents dans les organisations et de contrôle de la qualité.

La production et l’édition de code sont deux domaines dans lesquels l’automatisation de l’IA a vraiment profité aux développeurs. Le code généré automatiquement à partir de l’IA ressemble beaucoup à certains des écrits que nous avons vus ChatGPT. Il est utile, produit rapidement et nécessite une surveillance humaine pour vérifier les résultats finaux. Pourtant, le code produit par l’IA réduit le temps de développement et contribue à réduire le risque d’erreur humaine. L’assistance de l’IA dans les programmes d’édition de code augmente la rapidité avec laquelle nous trouvons et corrigeons les erreurs, un véritable atout pour raccourcir le cycle de vie du développement logiciel.

En raison des récents épisodes de licenciements technologiques et l’incertitude économique générale dans le monde de la technologie, de nombreuses équipes de développement sont confrontées à une pression importante. Ce qui était autrefois géré par de grandes équipes est maintenant condensé à quelques travailleurs hautement qualifiés qui sont responsables de la gestion de la charge de travail de toute l’équipe. Cela peut parfois entraîner la dépriorisation des tâches et le développeur Burnout car les ingénieurs travaillent des heures supplémentaires pour compenser la taille réduite de l’équipe. Qu’il s’agisse d’éditer du code ou d’automatiser des tâches administratives telles que essaien surveillant et en vérifiant les mises à jour, l’IA peut atténuer une partie de cette pression et libérer les développeurs pour qu’ils se concentrent sur des tâches plus créatives.

Les outils d’IA qui automatisent les tâches aideront également les petites équipes de développeurs à faire évoluer leurs opérations et à concurrencer les entreprises. La rationalisation des tâches répétitives permettra à leurs développeurs de se concentrer sur des solutions plus uniques et différenciantes.

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Comment l’IA générative améliorera les mesures de cybersécurité

La cybersécurité AI est un domaine qui renforcera à terme les processus internes au sein des organisations. L’intégration de mesures de sécurité dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) est un élément crucial du développement logiciel. Cependant, de nombreux développeurs et professionnels de la cybersécurité ont souvent du mal à se déplacer vers la gauche et à se concentrer sur la sécurité au début du processus.

Once AI a été correctement formé sur les mesures de sécurité, cela peut aider les entreprises à assurer la conformité au fur et à mesure de l’écriture du code, ce qui se traduit par des applications plus solides dès le départ. À mesure que la sécurité devient plus intégrée au sein du SDLC, les développeurs auront plus de temps pour se concentrer sur les aspects créatifs de l’idéation d’applications.

De plus, les pénuries de talents peuvent entraîner une charge de travail écrasante et augmenter le potentiel d’exposition de vulnérabilités, ce qui pourrait entraîner une faille de sécurité. L’IA générative et l’automatisation donnent aux développeurs l’assurance que leurs systèmes de sécurité internes sont constamment surveillés pour détecter toute activité suspecte.

En particulier, l’IA générative peut être utilisée pour créer des modèles de sécurité personnalisés. Ces modèles peuvent être formés sur de grands ensembles de données de sécurité historiques pour identifier les modèles et les anomalies qui peuvent indiquer une menace potentielle. L’automatisation peut ensuite être utilisée pour mettre en œuvre ces modèles en temps réel, permettant une détection et une réponse rapides aux menaces de sécurité. Avec cela en place, la gestion des vulnérabilités ne passera pas entre les mailles du filet.

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4 façons dont l’IA générative façonnera le développement logiciel

DevOps continuera d’évoluer avec l’IA en devenant plus mature et intégrée aux outils existants. Par exemple, les développeurs utilisent actuellement IntelliCode, qui est un outil alimenté par l’IA qui recommande des auto-complétions lors de la programmation en fonction de l’analyse du projet.

Vous trouverez ci-dessous quelques autres changements de développement logiciel que l’IA générative créera :

1. Accroître l’utilisation des solutions Low-Code.

En profitant de la maturité kits de développement logiciel (SDK) et des bibliothèques comme OUTILS DE PLOMB, les développeurs et les organisations pourront intégrer les yeux de l’IA dans leurs applications. Autre outils low-code et des plates-formes telles que Microsoft Power Apps et Google App Maker bénéficieront également de l’IA.

Même les développeurs moins expérimentés seront en mesure de créer rapidement et efficacement des produits et des solutions dotés de fonctionnalités très puissantes, sans nécessiter l’expertise et l’expérience approfondies en matière de codage qui seraient nécessaires autrement. De plus, cela élimine le besoin d’embaucher plus de développeurs pour maintenir leurs produits puisque ce travail peut être transféré au partenaire SDK.

2. L’IA intégrée rationalisera les efforts de cybersécurité

La hausse des travail à distance et la transformation numérique expose davantage de vulnérabilités en matière de sécurité, car des acteurs malveillants néfastes utilisent également l’IA générative pour écrire du code malveillant. L’IA pourrait être utilisée pour surveiller le trafic réseau et identifier les schémas ou comportements suspects qui pourraient indiquer une faille de sécurité. La plupart des entreprises de sécurité travaillent déjà sur l’IA et apprentissage automatique solutions pour détecter et prévenir ces menaces.

3. Accélérer les transformations numériques et améliorer le travail à distance

Le COVID-19 a forcé de nombreuses organisations à adopter rapidement les technologies numériques et à accélérer leurs capacités de cinq à dix ans. Cette accélération se poursuivra à mesure que de plus en plus de développeurs adopteront la télécommande ou hybride mode de vie, et les entreprises devront s’adapter et rester compétitives sur le marché des logiciels.

L’automatisation des tâches fastidieuses et répétitives libérera les employés travaillant à distance pour se concentrer sur des tâches plus complexes et à forte valeur ajoutée. Cela améliorera l’efficacité et la productivité globales. Les assistants virtuels alimentés par l’IA qui gèrent les horaires et hiérarchisent les tâches peuvent également améliorer l’expérience de travail à distance.

4. Les outils d’IA deviendront plus efficaces grâce à l’utilisation des développeurs

À mesure que les solutions d’IA s’intègrent de plus en plus dans les processus et flux de travail quotidiens, les utilisateurs accéléreront la croissance des algorithmes avec davantage de données et de commentaires. Les ensembles de données se développeront avec des retours d’information cohérents et contribueront à la maturité de cette technologie. Même les mises à jour les plus incrémentielles sembleront monumentales à mesure que cette technologie continue d’évoluer.

Au fur et à mesure que les développeurs découvrent les avantages de l’intégration de l’IA générative dans leurs flux de travail, leurs rôles changeront probablement. De nouvelles technologies comme celle-ci devraient être adoptées plutôt que redoutées.

Alors que chaque nouvelle technologie nécessite une réglementation et un raffinement, l’IA est la prochaine étape logique dans le développement de logiciels. Des petites entreprises capables de faire évoluer leurs produits et de concurrencer les grandes entreprises au développeur moyen rationalisant leurs flux de travail, les opportunités de croissance avec l’IA sont exponentielles. L’IA est simplement un autre outil puissant dans la boîte à outils des développeurs et sera de plus en plus intégrée dans les fondements de base du développement de logiciels.