Chapitre 5 : l'IA générative et l'avenir du développement d'applications

Le développement logiciel est actuellement l'un des principaux cas d'usage de l'IA générative. Selon une enquête de Github menée auprès de 500 développeurs américains travaillant dans de grandes entreprises en juillet 2023, 92 % d'entre eux disent utiliser l'IA générative pour leur activité de codage. Ils déclarent que ces outils simplifient les tâches quotidiennes, offrent la possibilité de renforcer les compétences et améliorent les performances, le codage et la collaboration.¹⁹ Selon les estimations mondiales, 5 % des ingénieurs logiciels d'entreprise utilisaient l'IA générative fin 2023, mais ce chiffre pourrait augmenter.²⁰

Ces chiffres ont donné lieu à toutes sortes de spéculations quant à l'impact de l'IA générative sur l'avenir du développement d'applications. Cette section explorera les scénarios les plus probables, afin que vous puissiez réfléchir sérieusement à votre approche future en matière de développement d'applications.

Comment l'IA générative peut changer l'approche des leaders IT en matière de développement d'applications

L'IA générative accélère déjà le développement et le déploiement de logiciels en automatisant le codage, les tests et l'optimisation. Au fur et à mesure que des outils d'IA générative seront mis à disposition, l'impact sur l'IT sera encore plus important. Il est très probable que le développement d'applications au sein de votre service IT change radicalement. Voici quelques-uns de ces changements.

Évolution des compétences

Comme l'IA générative automatise de nombreuses tâches de codage, les développeurs pourront se consacrer à des missions plus stratégiques. Cette capacité d'automatisation est susceptible d'élever le développeur au rang d'architecte et de concepteur de très grands systèmes. De plus, elle accélère le temps nécessaire pour apporter une valeur ajoutée à l'entreprise et leur permet de prendre des décisions à un niveau beaucoup plus élevé.

Parallèlement, les professionnels IT devront développer des compétences en matière d'IA et d'apprentissage machine pour utiliser ces outils efficacement et superviser leur mise en œuvre. Même si une grande partie du travail est effectuée par la machine, il est important de pouvoir lire le résultat, le comprendre, l'adapter et le modifier.

Changements dans la structure organisationnelle

Les gains d'efficacité et de rapidité dans le développement d'applications entraîneront un changement de la structure de votre équipe IT. La collaboration transversale sera davantage mise en avant, les spécialistes de l'IA travaillant en étroite collaboration avec les experts du domaine et les parties prenantes de l'entreprise. Il en résultera une approche IT plus collaborative et davantage axée sur l'entreprise, avec une plus grande importance accordée à la valeur ajoutée pour l'utilisateur. En parallèle, une structure de gouvernance centralisée devra être mise en place pour superviser l'utilisation des outils d'IA générative et s'assurer qu'ils sont utilisés correctement, en particulier par l'entreprise.

Zoom sur l'agilité et l'itération

Les équipes IT devront être encore plus agiles et itératives qu'elles ne le sont actuellement dans ce nouveau monde piloté par l'IA générative. La capacité à prototyper et à tester rapidement des idées impliquera également d'adopter une approche plus expérimentale du développement, en mettant encore plus l'accent sur l'amélioration continue et l'innovation.

Gestion de l'automatisation

L'IA générative prendra en charge de nombreuses tâches répétitives et chronophages, automatisant ainsi les services IT au-delà de toute attente. Bien que l'automatisation permette de se consacrer à des initiatives plus stratégiques et à l'innovation, il est probable que la gestion de ce changement nécessitera de renforcer et de mettre à niveau les compétences des membres de votre équipe.

Apprentissage et amélioration continus

Votre service IT devra continuer à apprendre, à s'adapter et à s'améliorer pour rester à jour sur l'IA générative. Les leaders IT devront être régulièrement informés des dernières avancées en matière d'IA générative et veiller à ce que leurs équipes aient accès à des opportunités de formation et de développement continus. Ils devront également être encouragés à améliorer continuellement leurs performances en matière d'IA générative, qu'il s'agisse de code, de contenu ou des deux.

Éthique et IT

Loin d'être uniquement du ressort du service juridique, vos départements IT seront confrontés à des considérations éthiques liées à l'utilisation de l'IA générative. Il faut donc vous préparer à élaborer des lignes et principes directeurs pour un développement et un déploiement de l'IA responsables et à garantir la transparence et la responsabilité dans l'utilisation de ces outils.

Sans oublier que les leaders IT ont beaucoup d'éléments à prendre en compte lorsqu'ils envisagent d'utiliser l'IA générative pour le développement d'applications et les processus SDLC. Tout d'abord, voyons ce qu'implique le codage traditionnel.

L'IA générative et le code traditionnel

L'IA générative offre aux personnes qui ne sont ni écrivains, ni concepteurs, ni vidéastes, ni animateurs, ni artistes la possibilité de créer des œuvres impressionnantes à partir d'une simple invite. Mais comme les modèles d'IA générative sont également entraînés à partir de grandes quantités de code, il est évident que les développeurs les utiliseront pour créer des applications. Ces changements ne se produiront pas dans un avenir incertain, ils ont déjà lieu.

Utiliser le langage naturel pour créer des applications

Ce n'est qu'une question de temps avant que le langage naturel ne remplace le codage de syntaxes complexes par un langage clair. La combinaison des invites d'IA générative et de l'automatisation basée sur l'IA permettra de prendre en charge la gestion du SDLC grâce à des boucles de feedback en temps réel, à une assistance intuitive et à des capacités d'autoréparation, et ce dans le but d'améliorer la fiabilité et l'efficacité opérationnelle.

Alors, où en est le codage en général ? Dans une situation précaire. Selon une prévision tirée d'un récent article d'InfoWorld, les IDE deviendront des plateformes d'assemblage où les développeurs se concentreront sur l'intégration de composants prédéfinis plutôt que sur l'écriture de code personnalisé à partir de zéro.²¹

L'essor du développement visuel complet

L'IA générative ayant un potentiel encore plus grand pour générer des applications complètes ou une quantité massive d'applications, il sera nécessaire de procéder à une rétro-ingénierie pour s'assurer qu'un humain les comprend. Par conséquent, des outils seront bientôt disponibles pour expliquer le code qui a été généré. Le code ne fera donc plus partie de la conversation et sera simplement dissimulé dans l'interface.

¹⁹ Survey reveals AI's impact on the developer experience, 2023. Github.

²⁰ Lucas Mearian, Here's why half of developers will soon use AI-augmented software, 2023. Computerworld, 6 décembre.

²¹ Isaac Sacolick, « 10 ways generative AI will transform software development », 2024. Infoworld, 12 février.