Que ce soit à destination de clients, ou pour leurs propres besoins internes, les entreprises qui développent des logiciels sont confrontées à de nombreux défis :
- La pénurie de développeurs qualifiés entrave leurs efforts visant à créer des logiciels de qualité.
- Les projets tournent parfois mal, entre les retards, les dépassements de budget, et certains sont même annulés avant d’être menés à bien.
- Enfin, malgré les efforts des développeurs, les applications une fois finies peuvent être affectées par des bugs.
L’intelligence artificielle représente un atout qui peut atténuer certains de ces obstacles. Dans cet article nous allons voir comment l’IA peut aider les développeurs à gagner en productivité.
Dans quels domaines l’intelligence artificielle peut-elle aider au développement ?
Déterminer les prérequis et exigences d’un projet
Tout projet commence par un processus de collecte, de validation et de suivi des exigences de l’utilisateur final pour son logiciel. Si cette étape est mal gérée, cela peut entraîner à terme un dépassement du budget, des retards de livraison, et même l’échec du projet.
Les assistants numériques dotés de l’intelligence artificielle peuvent analyser les documents relatifs aux exigences, trouver des ambiguïtés ou des incohérences, et proposer des corrections.
Capables d’analyser le langage naturel, ces outils peuvent détecter des problèmes tels que des exigences incomplètes, des incompatibilités ou des ambiguïtés qu’il est préférable de corriger avant de commencer.
Codage, révision, détection et résolution des bugs
Des outils de complétion de code, alimentés par l’IA, peuvent fournir des recommandations pour terminer les lignes de code au fur et à mesure que celles-ci sont tapées. Certains outils affichent carrément une liste d’extraits de code utilisable en fonction de leur pertinence de la première partie du code.
En outre, ils peuvent déterminer l’intention du code et rechercher des erreurs courantes, ce qui permet de détecter les bugs éventuels et de suggérer des modifications du code instantanément.
Des tests plus précis et sûrs
Il existe aussi des outils de test automatisé, capables de tester différents scénarios, depuis de nombreuses années. Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle permet non seulement d’exécuter ces tests automatiquement, mais également d’identifier de vrais défauts, plutôt que des « faux positifs ».
Enfin, l’IA est capable de créer ses propres scénarios, et ainsi de tester le logiciel dans des conditions auxquelles l’humain n’aurait pas pensé… Le tout très rapidement.
Aide au déploiement de logiciel
Les entreprises peuvent recourir à l’IA pour prédire à l’avance des échecs de déploiement, en analysant des données telles que les statistiques de versions de code antérieures et les logs d’application.
Aide à la gestion de projet
Les entreprises utilisent également l’IA pour améliorer leur gestion de projets. Les outils intelligents utilisent des analyses avancées pour prédire les tâches techniques, les ressources nécessaires en ingénierie et les délais requis par les projets.
Par exemple, il est possible d’automatiser le processus manuel et chronophage de mise à jour du calendrier de projet, en cas de modification de sa portée, ou de certaines fonctionnalités.
Quels outils d’IA sont disponibles pour aider les développeurs ?
GitHub Copilot
En travaillant avec le créateur d’OpenAI, GitHub a pu développer un service fonctionnant avec votre éditeur de code, pour recommander les prochaines étapes pendant que vous travaillez. Son nom est « Copilot », et GitHub le présente comme un outil collaboratif plutôt qu’un outil normatif.
En fait, GitHub Copilot a été créé sur les millions de lignes de code dans ses référentiels publics. Mis en place en tant qu’extension pour Visual Studio Code, Copilot fonctionne dans votre fenêtre d’éditeur, fournissant des idées basées sur ce que vous tapez et en renvoyant des informations sur ce que vous faites. Rassurez-vous, Copilot ne fonctionne que dans un sens et votre code n’est pas utilisé pour former le service avec de nouveaux exemples de code.
Depuis sa sortie en 2021, Copilot s’appuie sur l’utilisation des développeurs pour apprendre. Ses recommandations n’auront donc de cesse de s’améliorer dans le temps.
De toute façon, vous restez le « Pilot », et vous devriez donc continuer de décider des extraits de code que vous utilisez (et la manière dont vous les utilisez). Vous devez également être prudent avec le code généré par Copilot pour les facteurs de sécurité.
Copilot est un outil constamment en amélioration, tant il fourmille de bonnes idées : la manière dont il prend vos remarques en compte et les transforme en code, ou ses recommandations de tests qui peuvent être utilisés dans le cadre d’une procédure d’intégration continue. Toutes ces petites tâches qu’il saura améliorer d’ici quelques temps.
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IntelliCode
Des outils tels qu’IntelliCode (pour Visual Studio) sont déjà en place, pour rendre le développement plus efficace à l’aide de fonction d’auto-complétion de code et d’analyse en temps réel pour déboguer le code au fur et à mesure que vous le composez.
IntelliCode utilise lui aussi les référentiels publics de GitHub pour proposer des suggestions de complétion de code, en utilisant les notes de GitHub comme indicateur de qualité du code.
Intellicode est disponible en tant qu’extension de Visual Studio Code, ce qui permet de l’utiliser dans le cadre de votre environnement de développement quotidien.
Conclusion
L’intelligence artificielle va probablement remodeler le développement de logiciels et obliger les développeurs à acquérir de nouvelles compétences afin de rester dans la course. Ceux qui réussiront à s’adapter à cette nouvelle ère pourront tirer leur épingle du jeu, mais devront travailler dans un état d’esprit différent de celui d’aujourd’hui.
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