7 façons l'IA générative peut améliorer le développement de logiciels

L'IA générative peut aider à écrire des sonnets dans le style de Shakespeare, avant de rédiger les bases d'un plan d'affaires à partir de données brutes et d'analyses. Avec les bonnes informations et un bon entraînement, l'IA générative peut même aider à créer un concept de produit, un jingle publicitaire accrocheur, un logo et un plan marketing complet avec des conseils de tarification. Il n'est donc pas absurde de voir l'IA générative aider des équipes de développement logiciel tout au long du cycle de développement ou même écrire du code en Java, C++, JavaScript, SQL ou dans le langage de votre entreprise.

Pour le système d'IA générative, le codage n'est pas différent de l'écriture d'un poème avec des rimes en anglais, espagnol ou latin. Le recours à l'IA générative lords du processus de développement de logiciels représente une formidable opportunité. En effet, selon des analystes de PwC, une équipe qui travaille avec des outils de génération de code l'IA générative peut constater un gain de performances de 20 à 50 % aujourd'hui. Découvrons ensemble comment cela se passe.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'intelligence artificielle générative est une technologie en constante évolution qui peut aider à créer de nouveaux contenus en extrapolant à partir des données d'entraînement. Les modèles l'IA générative fonctionnent en créant puis en utilisant un réseau neuronal artificiel codé dans le logiciel. De nombreux réseaux neuronaux comprennent des milliards, voire des milliards, de paramètres spécifiques, ou valeurs, qui sont « entraînés » par le traitement d'énormes quantités de matériaux. Heureusement, les modèles plus efficaces peuvent s'avérer être d'excellents programmeurs une fois qu'ils sont entraînés avec un ensemble raisonnablement large et diversifié d'exemples de code fonctionnel, sûr et efficace.

Lorsqu'il apprend à écrire du code pendant le processus d'entraînement, ce qui entraîne un grand modèle de langage (LLM), le système d'IA générative tente de prédire la prochaine commande. Il teste ensuite cette prédiction ; si elle est bonne, les paramètres neuronaux sont ajustés dans un sens. Si la prédiction est mauvaise, les paramètres sont ajustés dans l'autre. Avec suffisamment d'itérations, le système d'IA générative permet de générer des résultats en fonction de ses données d'entraînement. Ensuite, lorsque la précision est suffisante, le système d'IA générative est chargé de générer un nouveau code en fonction des paramètres d'entrée ou des invites. S'il fait du bon travail, vous êtes prêt. Sinon, vos experts en IA doivent déterminer ce qu'il s'est passé.

La bonne nouvelle, c'est que vous n'avez pas besoin de créer votre propre LLM de programmation. Cela a déjà été fait pour vous par les principaux fournisseurs.

Points à retenir

• L'IA générative est très efficace pour apprendre les langages de codage avec une grammaire et des règles strictes.
• L'entraînement de l'IA générative est coûteux et exige beaucoup de ressources, mais, une fois déployé, le système peut utiliser beaucoup moins de ressources.
• Les outils de développement basés sur l'IA générative peuvent agir en tant qu'assistants pour les développeurs de logiciels individuels ou en tant que membres d'équipe à part entière.

Ce qu'il faut savoir sur l'IA générative dans le développement de logiciels

À l'heure d'écrire ses lignes, il n'est pas encore possible de décrire un programme complexe et de pouvoir espérer qu'un système d'IA générative génère une application complète et prête à l'emploi. Nous n'y sommes pas encore. Cependant, des outils l'IA générative sont utilisés pour augmenter le travail des équipes de développement d'entreprise, les aidant à améliorer la qualité du code ainsi que la productivité individuelle. Vous pouvez considérer l'IA générative comme un membre de l'équipe occupant un ou plusieurs rôles.

• Les équipes peuvent utiliser l'adresse l'IA générative à usage général pour décrire un problème et créer un plan de projet que les développeurs peuvent suivre.
• Un humain peut demander à l'IA générative de générer des cas de test, qui peuvent être utilisés pour évaluer la qualité du code écrit par un humain.
• Un système d'IA générative peut aider à générer du code standard ou des fragments de code que les développeurs humains peuvent personnaliser, compléter ou intégrer dans d'autres modules de code.
• Une utilisation populaire de l'IA générative aide à l'assurance qualité, en examinant le code pour les bugs ou les failles de sécurité avant qu'il ne soit archivé dans le système de gestion de la configuration logicielle. Le système peut examiner les bases de code par rapport à des critères externes, tels que les normes de codage d'entreprise ou la liste des 10 principales vulnérabilités de sécurité OWASP, et mettre en évidence les problèmes.
• Le système d'IA générative peut aider à concevoir l'architecture d'un système complexe, tel qu'un système qui utilise des microservices.
• L'IA générative peut vous aider à examiner le code existant pour suggérer des améliorations de performances ou d'autres idées de refactorisation. Elle peut également examiner le code « spaghetti » hérité et aider à décrire comment il fonctionne.
• Lorsque le code déployé ne fonctionne pas correctement, l'invite appropriée peut aider l'IA générative à trouver la cause première du défaut et à proposer des corrections.
• L'IA générative peut aider les développeurs individuels à améliorer leurs compétences en discernant quand ils font des erreurs, puis en leur enseignant de meilleures techniques.

Pourquoi l'IA générative est-il important pour le développement de logiciels ?

L'IA générative est importante pour le développement de logiciels, car elle peut aider les équipes de développement à être plus productives à chaque étape du cycle de développement de logiciels. C'est essentiel parce que les entreprises modernes utilisent des logiciels, il n'y a aucun doute à ce sujet. Beaucoup de ces logiciels, y compris les processeurs de texte, les feuilles de calcul, les systèmes de comptabilité et de RH, sont disponibles. Mais un avantage concurrentiel provient de l'écriture de logiciels personnalisés pour les opérations back-end, les sites Web, les bases de données, les applications mobiles, etc.

Ici, le défi est que produire du code de haute qualité prend du temps et nécessite de l'expertise, soit de vos collaborateurs, soit du sous-traitant. Lorsque de nouvelles applications sont nécessaires pour saisir une opportunité ou relever un défi, il y a souvent un arriéré de projets dans la file d'attente. Embaucher plus de développeurs est un processus lent, tout comme leur intégration dans l'équipe. Et le temps c'est de l'argent. Avec l'IA générative, de nouvelles idées peuvent être mises en production plus tôt, ce qui permet de gagner ou d'économiser de l'argent, d'améliorer la satisfaction des collaborateurs et des clients, et d'aider autrement l'organisation à remplir sa mission.

Avantages potentiels de l'IA générative dans le développement de logiciels

L'IA générative peut être un ajout précieux aux équipes de développement de logiciels d'entreprise et, comme c'est le cas avec les outils qui aident les développeurs, votre entreprise peut définir, mesurer et évaluer ces améliorations. Toutes les plateformes de développement qui utilisent des technologies modernes, telles que GitHub ou des systèmes de gestion de code source, collectent régulièrement des mesures sur les performances des développeurs et des équipes, telles que des lignes de code par jour et la qualité du code.

Les équipes de développement qui intègrent l'IA générative pour l'ensemble du cycle de vie, de la planification du projet à la conception architecturale en passant par l'analyse du code et les questions/réponses, trouvent souvent qu'elles fonctionnent beaucoup plus rapidement. Voici quelques-unes des façons dont l'IA générative peut vous aider :

• Augmentation de la productivité. Le code et les tests peuvent souvent être générés par l'IA, puis examinés par les humains plus rapidement que les humains ne pourraient le faire seuls.
• Diminution du nombre d'erreurs. Les systèmes l'IA générative peuvent aider à générer du code présentant moins de défauts, tels que l'utilisation d'un nom de variable incorrect ou l'oubli de l'initialisation d'un pointeur. Cela est particulièrement vrai pour les tâches répétitives et routinières où les développeurs expérimentés peuvent s'ennuyer.
• Meilleure qualité du code. L'IA générative peut vous aider à réviser le code, à identifier les erreurs logiques, les failles de sécurité ou les emplacements où le code peut ne pas refléter les exigences des cas d'utilisation métier.
• Prototypage rapide. L'IA générative peut aider à créer un code de maquette qui n'est peut-être pas utilisable pour la production, mais qui peut servir de preuve de concept pour montrer les parties prenantes.
• Accès accru au développement pour les non-développeurs. L'IA générative offre la possibilité de permettre aux non-développeurs de créer des programmes simples en tapant leurs exigences, en langage clair, dans une fenêtre de discussion.

Comment l'IA générative peut-il aider à développer des logiciels ?

L'IA générative peut faciliter le développement de logiciels d'entreprise en améliorant la productivité des développeurs et des équipes, en les aidant à créer des logiciels de meilleure qualité plus rapidement. Elle s'avère particulièrement pratique dans des domaines tels que la définition d'architectures logicielles, la création de plans de produits et la génération de code.

L'IA générative est également forte pour aider avec des tâches répétitives et générer le code générique pour de nombreux programmes, qu'un développeur humain peut ensuite personnaliser et compléter ou utiliser ailleurs. L'IA générative peut également aider à examiner le code source du logiciel à la recherche de failles et de problèmes potentiels, tels que des failles de sécurité et où les fonctionnalités du code peuvent s'écarter des exigences des utilisateurs ou des normes de l'entreprise.

7 façons l'IA générative peut améliorer le développement de logiciels

Il existe de nombreux domaines dans lesquels les outils de développement basés sur l'IA générative peuvent agir en tant qu'assistants pour les développeurs de logiciels d'entreprise individuels ou en tant que membres complets de l'équipe. Voici quelques-uns des endroits les plus courants où la technologie peut aider aujourd'hui, de la conception de logiciels au déploiement de logiciels.

1. Détection et débogage des bugs. Les systèmes l'IA générative peuvent aider efficacement à identifier et à corriger ou à suggérer des correctifs pour les erreurs dans le code. Bien sûr, toute une secteur s'articule autour de la correction des défauts ; les outils open source et commerciaux peuvent analyser le code source à la recherche de défauts de sécurité ou fonctionnels, y compris des erreurs subtiles qui ne peuvent se produire que si le système est fortement chargé, ou s'il y a des fuites de mémoire, des problèmes d'exécution multithread, des tentatives d'accès à la mémoire protégée, et bien plus encore.

L'IA générative peut ajouter de la valeur à la résolution de bugs de plusieurs façons. Tout d'abord, elle peut utiliser des invites pour aider à analyser si le code fera ce que le développeur ou la partie prenante voulait, car même si le code est compilé et exécuté correctement, il peut ne pas effectuer la bonne action ou renvoyer le résultat souhaité. Deuxièmement, l'IA générative peut aider à résumer les rapports de défauts des outils traditionnels pour aider les équipes de test et les développeurs à comprendre les erreurs subtiles, à trouver des modèles de code erroné et à suggérer des correctifs.

2. Génération de code. L'IA générative peut automatiser l'écriture de code en fonction d'invites ou de spécifications. Comme mentionné, il est peu probable que l'IA générative génère une application métier complexe de sitôt. Cependant, elle peut aider à créer du code standard que les développeurs peuvent compléter ainsi que des fragments de code qui peuvent implémenter un algorithme complexe, effectuer un appel de procédure difficile ou accéder à des ressources externes.

Par exemple, de nombreux développeurs savent utiliser le langage SQL pour lire, écrire et mettre à jour des informations sur la base de données. Mais il existe un art d'écrire des procédures stockées SQL qui peuvent gérer des tables de base de données complexes et s'exécuter efficacement sur des jeux de données très volumineux, par exemple. Les outils l'IA générative peuvent utiliser des invites pour aider le programmeur à exprimer les exigences d'accès à la base de données, puis à fournir un appel ou une procédure SQL suggéré qui peut être copié et collé dans l'application.

3. Révision de code. L'IA générative peut vous aider à examiner la qualité du code, la sécurité et le respect des bonnes pratiques. Les revues de code sont un élément essentiel du processus de développement logiciel, dans lequel une équipe examine un code complexe dans un cadre de groupe, projeté sur un écran ou un grand moniteur, afin de valider sa fonctionnalité appropriée et de suggérer des points à améliorer. Les développeurs peuvent trouver les révisions de code stressantes, surtout lorsqu'ils sont en présence d'ingénieurs logiciels plus expérimentés qui ne trouvent rien d'autre que la faute. Les revues de code prennent également beaucoup de temps et beaucoup de gens veulent simplement les terminer rapidement, ce qui peut entraîner un manque de diligence.

L'IA générative peut aider les développeurs en parcourant une revue préliminaire du code pour repérer les erreurs évidentes. Cela aide les développeurs juniors à apprendre et peut accélérer les sessions de révision en personne. L'IA générative peut également agir en tant que membre participant de l'équipe d'examen du code de groupe, en mettant en évidence les domaines qui nécessitent une attention supplémentaire, même en offrant ses propres conseils sur la meilleure façon d'apporter des améliorations.

4. Documentation. L'IA peut générer ou améliorer automatiquement la documentation pour les bases de code. Même avec les meilleures intentions, les développeurs se demandent souvent à quoi ils pouvaient bien penser lorsqu'ils révisent du code écrits quelques mois plus tôt. C'est pourquoi la documentation est si importante à de nombreux niveaux, y compris pour l'architecture complète du projet et les objectifs de modules ou de microservices spécifiques. Dans les modules et les services, la documentation peut expliquer les décisions prises pour les bibliothèques, les API et les algorithmes, en particulier lorsque le développeur a le choix. Il y avait une raison, maintenant, qu'est-ce que c'était ? L'IA générative peut vous aider en demandant au développeur, pendant que le codage est en cours, d'expliquer ces décisions, puis d'étendre ces explications dans une documentation facile à comprendre.

En outre, lorsque l'IA générative est utilisé pour générer du code lui-même (voir la section 2 ci-dessus), il peut écrire une documentation complète qui explique ce que fait le fragment de code ou le microservice et comment l'utiliser correctement.

5. Formation et formation. L'IA générative peut aider à fournir des exemples et des explications instantanés pour améliorer les compétences des développeurs. Les développeurs de logiciels, en particulier les meilleurs, apprennent en permanence. Il existe toujours de nouvelles technologies, telles que l'IA et les microservices, qui arrivent en ligne, ainsi que de nouveaux outils, de nouvelles fonctionnalités linguistiques, de nouveaux modèles de conception, de nouvelles vulnérabilités de sécurité, de nouvelles normes et bonnes pratiques d'entreprise, et même de nouvelles exigences de conformité.

Bien qu'il existe de nombreux cours et classes ainsi qu'une formation et un mentorat internes, l'aide continue est précieuse. L'IA générative peut aider à détecter les difficultés d'un développeur, telles que les tentatives d'utilisation d'une fonctionnalité obsolète ou d'une API obsolète, et de fournir une formation instantanée et personnalisée. Elle peut également, par le biais d'invites, aider à fournir des conseils instantanés lorsque le développeur ne sait pas ou ne se souvient pas comment effectuer une nouvelle tâche ou rarement utilisée. C'est comme un écran d'aide mais personnalisé pour cette situation exacte.

6. Refactorisation. L'IA générative peut aider à optimiser et restructurer le code existant pour de meilleures performances. La refactorisation est un élément essentiel du cycle de développement du logiciel : c'est là que vous prenez une section de code et, sans modifier ses fonctionnalités, que vous le faites fonctionner mieux. Elle peut signifier améliorer sa vitesse et son évolutivité, diminuer sa consommation de mémoire, mettre à jour un algorithme, tirer parti d'un nouveau raccourci de microprocesseur, ou utiliser une nouvelle instruction de langage. Les développeurs utilisent des mesures d'exécution pour repérer les zones de code qui sont lentes, utilisent trop de ressources ou causent des retards de bout en bout et les cibler pour la refactorisation.

La refactorisation peut être un endroit idéal pour la génération de code l'IA générative, où les développeurs alimentent le code problématique dans le système et demandent essentiellement : « Pouvez-vous créer une version qui s'exécute plus rapidement ? » Nous simplifions à l'extrême, mais en voyant ce que le code fait et comment il fonctionne, les capacités prédictives de l'IA générative peuvent souvent lui permettre de trouver une meilleure approche. De plus, comme l'ancien code et le code refactorisé peuvent être comparés et comparés, il est facile de déterminer les avantages du processus de refactorisation et de vérifier que, en effet, la fonctionnalité sous-jacente n'a pas changé.

7. Test. L'IA générative peut vous aider à créer des cas de test, à automatiser les processus de test et à simuler des cas en périphérie. Différentes méthodologies ont leurs propres vues uniques du processus de test logiciel. Le développement piloté par les tests (TDD), par exemple, insiste sur le fait qu'avant d'écrire une seule ligne de code, vous créez des cas de test pour vous assurer que tout ce que vous écrivez fonctionnera correctement. Dans d'autres méthodologies, l'équipe de développement peut effectuer des tests à la fin d'un sprint ; dans d'autres, une équipe de test dédiée effectue des tests. Le rôle des parties prenantes dans les tests est essentiel et varie en fonction de la méthodologie : Parfois, les parties prenantes sont constamment impliquées et dans d'autres cas, elles ne publient que des candidats.

L'IA générative peut jouer plusieurs rôles pour aider à la gestion des tests et des tests. Nous avons mentionné la détection de bugs, mais l'IA générative peut également aider à écrire des scripts qui peuvent être utilisés comme outils d'automatisation des tests, un processus que de nombreux développeurs trouvent fastidieux. Ces outils améliorés par l'IA générative peuvent également aider à tester les cas en périphérie, c'est-à-dire les situations qui sont peu susceptibles de se produire, mais qui doivent toujours être gérées correctement par un module de code, une procédure stockée ou un microservice. En outre, l'IA générative peut aider à examiner les cas de test, y compris ceux écrits par des humains, pour déterminer s'il s'agit de bons tests et qu'ils couvrent toutes les situations probables, y compris les conditions d'erreur et les tentatives de piratage du code lors de l'exécution.

L'avenir de l'IA générative dans le développement de logiciels

« Il est difficile de faire des prédictions, en particulier sur l'avenir », a déclaré la légende du baseball Yogi Berra. L'IA générative est un nouveau domaine : les premiers exemples de la technologie n'ont émergé qu'au début de 2020s avec des produits tels que ChatGPT, qui se concentraient sur la génération de texte, et DALL-E pour la création d'images. De nombreux consommateurs et dirigeants d'entreprise ont commencé à se pencher sur l'IA générative vers 2022, il y a seulement deux ans.

Peu importe comment vous regardez l'IA générative, nous n'en sommes qu'aux premières étapes de la technologie et trouverons sans aucun doute de nouveaux cas d'utilisation commerciaux dans des domaines tels que le développement de logiciels.

Mais nous allons essayer de prévoir ce que les cinq prochaines années nous réservent.

Pour commencer, pour l'IA générative de faire tout ce qu'il peut faire aujourd'hui, mais mieux, en termes de soutien aux équipes de développement avec la génération de code, l'assurance qualité, la documentation et la création de cas de test. L'IA générative peut devenir plus conversationnel et mieux en mesure d'interagir avec les développeurs, et les non-développeurs, pour les guider tout au long du processus de définition des exigences, puis de transformer ces exigences en plans de projet, en documentation, en cas de test et en code.

Si nous regardons vraiment dans la boule de cristal, peut-être que certains logiciels n'auront pas besoin d'être écrits du tout. Les utilisateurs professionnels peuvent simplement indiquer au système d'IA générative ce qu'ils souhaitent accomplir, et le logiciel créera des applications ad hoc qui effectuent exactement cette tâche. Quel que soit l'avenir de l'IA générative dans le développement de logiciels, il aura probablement une valeur énorme pour les entreprises qui l'embrassent.

Exploitez la puissance de l'IA générative en matière de développement avec Oracle

L'IA générative d'Oracle est disponible aujourd'hui avec d'énormes fonctionnalités intégrées dans les applications métier, telles que Fusion et NetSuite, et intégrées à Oracle Database 23ai.

Un domaine intéressant à explorer est la façon d'utiliser l'IA générative et Oracle APEX pour le développement d'applications low code à l'aide d'une nouvelle fonctionnalité, APEX AI Assistant, qui peut aider les développeurs à effectuer des tâches complexes. Plus généralement, vous pouvez vous inscrire à un compte Oracle Cloud Infrastructure (OCI) et obtenir des crédits cloud gratuits pour essayer les services d'IA d'Oracle, y compris l'IA générative. Lancez-vous gratuitement.

Pour une telle nouvelle technologie, les applications de l'IA générative au développement de logiciels sont infinies. Il est très probable que vos développeurs trouveront l'IA générative est un assistant précieux, voire qu'elle est devenue un membre essentiel de l'équipe.

FAQ sur l'IA générative dans le développement de logiciels

Comment utiliser l'IA générative dans le codage ?

L'IA générative peut être utilisé pendant de nombreuses parties du processus de développement logiciel. Pour le codage, l'IA générative doit être formé au langage de programmation spécifique utilisé pour votre projet. Donnez au système des commandes très spécifiques, appelées prompts, pour ce que vous souhaitez faire, et elle devrait être en mesure de générer du code source fini prêt à être compilé et exécuté ou ajouté dans votre système de gestion du code source ou votre référentiel en ligne, tel que Github.

Puis-je créer des logiciels à l'aide de l'IA ?

Vous pouvez créer des logiciels à l'aide de l'IA générative de plusieurs façons. Elle peut aider à générer du code, bien qu'à ce stade du développement de la technologie, ce code n'exécute que des fonctions relativement simples. La valeur réelle de l'IA générative, au moins maintenant, est d'aider votre équipe de développement à réaliser des tâches telles que la planification de projets, la conception d'architecture, la génération de cas de test, l'exécution de révisions de code et la rédaction de documentation.

Comment l'IA sera-t-elle un défi dans le développement de logiciels ?

L'IA générative reste une nouvelle technologie, en particulier pour une utilisation au sein d'une équipe de développement. Sans doute le plus grand défi sera l'acceptation de la technologie par des développeurs sceptiques qui sont à l'aise avec le statu quo et résistants aux changements de leurs méthodologies, chaînes d'outils et processus. Certains peuvent également considérer l'IA générative comme une menace potentielle pour leur carrière.

Au-delà de cela, chaque organisation devra renforcer la confiance dans le logiciel l'IA générative. Le code est-il solide, sûr et performant ? Les cas de test sont-ils exacts et offrent-ils une couverture complète du code ? La documentation répond-elle aux exigences ? Les premières étapes du développement de logiciels assistés par l'IA générative seront largement expérimentales. Les résultats, si la technologie est appliquée correctement, devraient être considérablement améliorés la productivité des développeurs, apportant de meilleurs logiciels en production plus rapidement et à moindre coût, pour aider l'organisation à remplir sa mission.

Enfin, la législation continue d'évoluer quant à la propriété et à la protection du code généré par l'IA. Pouvez-vous enregistrer un droit d'auteur dans un logiciel où l'IA a été utilisée pour générer une partie du code ? Si vous utilisez un système d'IA générative commercial, les Conditions d'utilisation vous imposent-elles de restituer toute sortie au propriétaire du modèle ? Vous devez examiner ces problèmes avant de vous lancer dans l'utilisation de l'IA générative dans le développement de logiciels.