L’essor de l’IA générative dans le développement logiciel | Ordinateur hebdomadaire
L’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) ne sont pas des technologies complètement nouvelles, mais le monde a pris davantage conscience de leurs pouvoirs lorsque OpenAI a présenté ChatGPT. Ses capacités étonnamment humaines ont fasciné le public, mais ont également suscité des inquiétudes telles que les dangers de la désinformation, son potentiel de biais et même la possibilité que des machines remplacent des personnes dans des emplois, y compris des développeurs de logiciels.
En effet, le développement de logiciels assisté par l’IA a récemment explosé, rejoignant d’autres technologies utilisées depuis des années et visant à augmenter la productivité des développeurs. Dans le passé, l’utilisation d’outils tels que les plates-formes low-code pour automatiser et accélérer le développement de logiciels était suspecte. Certaines personnes l’ont jugé non évolutif, trop simpliste ou pas assez puissant pour créer des systèmes d’entreprise. Des mythes que j’ai démystifiés au fil des ans et que maintenant, Gen AI aide à briser. Aujourd’hui, et en partie grâce à ChatGPT, il existe un accord général sur le fait que l’automatisation aide les développeurs à mieux faire leur travail.
Je m’attends à ce que beaucoup plus de personnes commencent à utiliser ces outils pour accélérer les projets, des LLM qui génèrent des extraits de code aux solutions low-code très complexes qui résument l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Cependant, cela ne signifie pas que l’IA va anéantir le marché du travail du développement de logiciels. Selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis, l’emploi global des développeurs de logiciels, des analystes de l’assurance qualité et des testeurs devrait augmenter de 25 % de 2021 à 2031, bien plus rapidement que la moyenne de toutes les professions aux États-Unis. L’écart entre les organisations qui ont besoin de logiciels pour innover et le nombre de développeurs pour les aider reste énorme.
Par conséquent, Gen AI ne mettra pas les développeurs au chômage. Au lieu de cela, cela les aidera à accomplir beaucoup plus en moins de temps, car cela prend un sérieux coup sur les toiles vierges et les blocs d’écrivains du monde. Les équipes pourront démarrer beaucoup plus rapidement et, avec l’aide de mentors artificiels, surmonter les obstacles qui bloquaient auparavant les projets tant qu’elles seront prêtes à apprendre et à s’adapter.
Voir sous le capot
Aussi séduisante que soit la promesse de l’IA, la technologie apporte également de nouveaux défis. Le premier concerne la confiance. Lors de l’utilisation de Gen AI pour assister le codage traditionnel, les développeurs voudront s’assurer que le code généré est sécurisé et reste performant. S’ils utilisent des outils d’IA pour créer des quantités de code relativement petites, ils peuvent garder le contrôle. Cependant, Gen AI est (pour l’instant) une solution assez non déterministe, ses réponses varient en fonction de contextes et d’invites spécifiques, ce qui introduit des niveaux d’imprévisibilité qui nécessitent la supervision d’un expert en codage pour évaluer les suggestions et les adapter au contexte.
De plus, le développement de logiciels est par nature un processus itératif, ce qui est livré aujourd’hui nécessitera des changements demain. Même si une entreprise est à l’aise avec un certain niveau d’incertitude et fait confiance à l’IA pour continuer à produire du code, à mesure qu’elle commence à générer de plus en plus, il sera plus difficile pour les développeurs de comprendre l’intégralité de ce qu’elle fait, ils se retrouveront avec du code qui est ingérable. Ainsi, les équipes doivent avoir une visibilité et une gouvernance sur le code créé par l’IA. Il faudra que quelqu’un puisse le comprendre car, à terme, il faudra le changer, ce qui m’amène à l’incontournable question de la dette technique.
Comment minimiser la dette technique
L’IA accélère le processus de passage de zéro à un, elle relance l’innovation, libérant les développeurs de la nécessité de repartir de zéro. Mais le problème 1 à n reste qu’ils démarrent plus vite mais devront rapidement faire face à des problèmes tels que la sécurité, la gouvernance, la qualité du code et la gestion de l’ensemble du cycle de vie des applications. Le coût le plus important d’une application n’est pas sa création, mais sa maintenance, son adaptation et sa pérennité. Et si les organisations étaient déjà aux prises avec une dette technologique (code laissé par les développeurs qui abandonnent, les fournisseurs qui abandonnent les applications et créent des charges de travail monstrueuses à prendre en charge), elles devront désormais gérer des quantités massives de code généré par l’IA que leurs développeurs peuvent ou peut ne pas comprendre.
Aussi tentant que cela puisse être pour les DSI de supposer qu’ils peuvent former des équipes sur la façon d’inviter l’IA et de l’utiliser pour obtenir les réponses dont ils ont besoin, il pourrait être plus efficace d’investir dans des technologies qui vous aident à tirer parti de la Gen AI de manière à ce que vous puissiez réellement voir, contrôler et faire confiance. C’est pourquoi je pense qu’à l’avenir, fondamentalement, tout sera livré sur des plates-formes low-code alimentées par l’IA. Ils prennent en charge des représentations visuelles en temps réel des modifications apportées aux applications et rendent les applications de test, de mise en scène et de surveillance beaucoup plus efficaces.
S’il est certain que l’IA va comprimer les cycles d’innovation au sein des organisations, la question demeure : jusqu’où peuvent-elles aller ? Il existe plusieurs façons de compresser DevOps et de libérer les développeurs de tâches lourdes afin qu’ils puissent se concentrer sur un travail plus intéressant. Néanmoins, la technologie qui générera les sauts d’accélération les plus significatifs sans compromettre la confiance des développeurs et des responsables informatiques remportera la course. Et je crois que c’est une combinaison d’IA, de low-code et de créativité humaine.
Paulo Rosado a fondé OutSystems en 2001.