La transformation numérique du développement de logiciels

À l’ère de la transformation numérique, les organisations se concentrent de plus en plus sur l’optimisation de leurs processus pour éliminer les inefficacités et améliorer la productivité. Un domaine dans lequel cette transformation peut avoir un impact et est attendu depuis longtemps est le développement de logiciels. La preuve réside dans les progrès réalisés dans les étapes de test et de déploiement, qui ont donné lieu à des versions logicielles plus rapides et plus fréquentes. Il existe une opportunité intéressante d’optimiser les premières phases des exigences, de la conception et du codage du cycle de vie du développement logiciel (SDLC).

L’intégration d’activités dès les premières phases du SDLC peut révolutionner le processus, conduisant à des déploiements accélérés, à une meilleure implication des parties prenantes et à une meilleure adaptabilité à l’évolution des paysages commerciaux. Cet article explore la convergence de l’intelligence artificielle (IA), en particulier de l’IA générative, et des plateformes low-code pour parvenir à une transformation numérique efficace et efficiente dans le développement de logiciels.

Capitaliser sur la dynamique du changement

Le moment est venu pour cette transformation, soutenu par ces raisons impérieuses :

• Remédier aux faibles taux de réussite: Les études empiriques ont constamment révélé les défis et les faibles taux de réussite des projets de développement de logiciels.
• Le rôle stratégique du numérique: Contrairement à l’époque où l’informatique était considérée comme secondaire, le numérique est au premier plan de la stratégie et des opérations de l’entreprise.
• Autonomisation des acteurs économiques: Des outils tels que les plateformes low-code/no-code ont permis aux parties prenantes des entreprises de s’engager activement dans le SDLC. L’émergence de la génération AI a encore renforcé leur confiance dans leur capacité à jouer efficacement un rôle plus définitif dans le SDLC.
• Prolifération des compétences et des technologies: Les progrès technologiques et l’obsolescence posent des problèmes de gestion des compétences aux équipes de développement de logiciels, entraînant des goulots d’étranglement potentiels dans la satisfaction des demandes commerciales.

La transformation numérique du SDLC

Les fondements de la transformation numérique dans le développement de logiciels peuvent être saisis à travers trois approches distinctes :

Approche 1 : Exigences pour concevoir selon le code

Les transferts entre les différents participants, utilisateurs professionnels, concepteurs et développeurs, sont inévitables. Même si des méthodologies comme Agile tentent de les rassembler pour des cycles de développement courts, le processus est loin d’être efficace.

La transition des exigences au code peut être rationalisée grâce à la combinaison des approches suivantes :

• Studios WYSIWYG: Les outils visuels permettent aux utilisateurs professionnels de capturer les exigences et de les traduire directement en code. Le succès des plateformes low-code souligne la viabilité de cette approche. L’efficacité de ces outils peut être encore améliorée en associant un moteur d’invite à l’éditeur visuel.
• Exigences basées sur l’IA et traduction de la conception: Tirer parti des modèles Gen AI pour convertir les documents d’exigences textuels et basés sur des images en métadonnées. Ces données peuvent ensuite être intégrées dans des studios visuels pour validation et augmentation.
• Automatisation de la réingénierie des applications existantes: Les modèles d’IA peuvent être entraînés pour analyser et traduire le code existant en métadonnées adaptées aux éditeurs visuels.

Approche 2 : Améliorer les activités de pré-codage

L’intégration de l’IA générative en tant que copilote pour les développeurs s’est avérée efficace pour améliorer la productivité et la qualité du code. Au-delà du codage, il peut également décaler vers la gauche les activités de post-codage telles que la révision du code, l’analyse de sécurité, l’évaluation de la composition et l’évaluation des performances. Le copilote peut suggérer des améliorations de manière préventive en analysant le code au fur et à mesure de sa génération, ce qui conduit à un processus de développement plus rationalisé et plus rapide.

De plus, l’intégration synergique du développement low-code et de l’IA générative possède le potentiel de dissocier la technologie de développement de la technologie de production ultime. Les modèles Gen AI peuvent être habilement entraînés pour traduire les métadonnées extraites des plates-formes low-code en applications sur diverses technologies telles que Angular, React, React Native et Flutter. Cette capacité de transformation peut redéfinir la composition des équipes de développement de logiciels, permettant un développement plus rationalisé et plus efficace grâce à un vivier de talents homogène maîtrisant un ensemble sélectionné de technologies fondamentales.

Approche 3 : optimisation post-codage

Les modèles d’IA, en particulier l’IA générative, peuvent jouer un rôle central dans la compréhension des métadonnées de sortie ou du code et dans l’automatisation des tâches à forte intensité de main-d’œuvre. Par exemple, il peut faciliter la création de cas de test et d’une documentation détaillée des applications pour les développeurs et les parties prenantes non techniques.

Relever les défis et accroître les possibilités

Une approche efficace du développement logiciel repose sur les principes suivants :

• Adoption d’une approche interactive, minimisant les efforts redondants dans les itérations ultérieures.
• Établissement d’une traçabilité depuis les exigences jusqu’au code, garantissant à la fois l’exhaustivité et l’exactitude.

Il existe de nombreuses autres réserves concernant l’exploitation de la Gen AI dans le courant dominant, comme les problèmes de propriété intellectuelle, les préjugés, la confidentialité, etc. Cependant, la plus pertinente dans ce contexte est que le résultat de la Gen AI manifeste une variabilité significative même pour des invites identiques, compromettant ainsi la cohérence. requis à la fois pour le développement interactif et la traçabilité.

Bien que l’enthousiasme initial suscité par la génération AI implique un changement de paradigme dans la génération de code englobant des tâches telles que la création de pages Web à partir de croquis rudimentaires ou la transmutation d’invites en code exécutable, il devient évident que des défis spécifiques persistent en lien avec ces principes fondamentaux, qui sont essentiels au développement de l’entreprise. évaluer les applications.

Jusqu’à ce que ces préoccupations soient efficacement résolues, il est évident que l’application de la génération AI pourrait être limitée à :

• Accélération à instance unique, principalement adaptée à la première version d’une application
• Facilitation de l’innovation et mise en place de produits minimum viables (MVP)
• Entreprendre des activités non-code dans le domaine SDLC

La voie à suivre avec les plateformes de développement de nouvelle génération

En couplant la Gen AI à une plateforme low-code qui génère du code standardisé, même l’augmentation ponctuelle de la productivité offerte par la Gen AI peut s’avérer monumentale, en particulier dans les projets de modernisation à grande échelle. Grâce à la standardisation, à la collaboration et à l’automatisation, les premières étapes du SDLC peuvent être rationalisées, renforçant ainsi l’efficacité, l’agilité et la gestion des compétences. Même si les limites de la génération AI sont reconnues, son utilisation stratégique et ses plateformes de développement de nouvelle génération peuvent ouvrir la voie à un avenir où le développement de logiciels deviendra plus autonome, plus efficace et plus innovant.