Donnez aux développeurs les moyens de se concentrer sur l’innovation avec IBM Watsonx – IBM Blog

Dans le domaine du développement de logiciels, l’efficacité et l’innovation sont d’une importance primordiale. Alors que les entreprises s’efforcent de proposer des solutions de pointe à un rythme sans précédent, l’IA générative est sur le point de transformer chaque étape du cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

Une étude de McKinsey montre que les développeurs de logiciels peuvent effectuer des tâches de codage jusqu’à deux fois plus rapidement grâce à l’IA générative. De la création de cas d’utilisation à la génération de scripts de test, l’IA générative offre une approche rationalisée qui accélère le développement, tout en maintenant la qualité. Cette technologie révolutionnaire révolutionne le développement de logiciels et offre des avantages tangibles aux entreprises et aux entreprises.

Goulots d’étranglement dans le cycle de vie du développement logiciel

Traditionnellement, le développement de logiciels implique une série de tâches chronophages et gourmandes en ressources. Par exemple, la création de cas d’utilisation nécessite une planification et une documentation méticuleuses, impliquant souvent plusieurs parties prenantes et itérations. La conception de modèles de données et la génération de diagrammes entité-relation (ERD) nécessitent des efforts et une expertise considérables. De plus, des consultants technico-fonctionnels dotés d’une expertise spécialisée doivent être intégrés pour traduire les exigences métier (par exemple, convertir les cas d’utilisation en interactions de processus sous la forme de diagrammes de séquence).

Une fois l’architecture définie, sa traduction en code backend Java Spring Boot ajoute une autre couche de complexité. Les développeurs doivent écrire et déboguer du code, un processus sujet aux erreurs et aux retards. La création de maquettes d’interface utilisateur frontale implique un travail de conception approfondi, nécessitant souvent des compétences et des outils spécialisés.

Les tests aggravent encore ces défis. L’écriture manuelle de scénarios de test et de scripts est laborieuse et le maintien de la couverture des tests sur des bases de code en évolution est un défi persistant. En conséquence, les cycles de développement de logiciels peuvent être prolongés, ce qui ralentit la mise sur le marché et augmente les coûts.

En résumé, le SDLC traditionnel peut être criblé d’inefficacités. Voici quelques problèmes courants :

• Tâches chronophages : la création de cas d’utilisation, de modèles de données, de diagrammes d’entités-relation (ERD), de diagrammes de séquence et de scénarios de test, ainsi que la création de cas de test impliquent souvent un travail manuel répétitif.
• Documentation incohérente : la documentation peut être dispersée et obsolète, entraînant confusion et remaniement.
• Ressources de développement limitées : les développeurs hautement qualifiés sont très demandés et les tâches répétitives peuvent leur faire perdre du temps et de leur concentration.

La nouvelle approche : IBM Watsonx à la rescousse

Tata Consultancy Services, en partenariat avec IBM®, a développé un point de vue qui intègre IBM Watsonx™. Il peut automatiser de nombreuses tâches fastidieuses et permettre aux développeurs de se concentrer sur l’innovation. Les fonctionnalités incluent:

• Création de cas d’utilisation: Les utilisateurs peuvent décrire une fonctionnalité souhaitée en langage naturel, puis Watsonx analyse les entrées et rédige des cas d’utilisation complets pour gagner un temps précieux.
• Création de modèle de données: Sur la base de cas d’utilisation et de user stories, Watsonx peut générer des modèles de données robustes représentant la structure des données du logiciel.
• Génération ERD: Le modèle de données peut être automatiquement traduit en un ERD visuel, fournissant une image claire des relations entre les entités.
• Génération de scripts DDL: Une fois l’ERD défini, Watsonx peut générer les scripts DDL pour créer la base de données.
• Génération de diagramme de séquence: Watsonx peut générer automatiquement la représentation visuelle des interactions de processus d’un cas d’utilisation et de modèles de données, offrant ainsi une compréhension claire du processus métier.
• Génération de code back-end: Watsonx peut traduire des modèles de données et des cas d’utilisation en code back-end fonctionnel, comme Java Springboot. Cela n’élimine pas les développeurs, mais leur permet de se concentrer sur une logique et une optimisation complexes.
• Génération de maquette d’interface utilisateur frontale: Watsonx peut analyser les user stories et les modèles de données pour générer des maquettes de l’interface utilisateur (UI) du logiciel. Ces maquettes permettent de visualiser l’application et de recueillir les premiers commentaires.
• Cas de test et génération de scripts: Watsonx peut analyser le code et les cas d’utilisation pour créer des cas de test et des scripts automatisés, améliorant ainsi la qualité des logiciels.

Efficacité, rapidité et économies de coûts

Toutes ces automatisations Watsonx entraînent des avantages, tels que :