Selon une enquête menée par Microsoft en 2023, 87 % des CEO pensent que l'intégration accrue de l'IA et de l'automatisation aux plateformes Low-Code peut les aider à mieux utiliser l'ensemble des fonctionnalités de la technologie.15 Les experts du secteur, quant à eux, constatent que l'essor de l'IA générative rend encore plus cruciale la nécessité de disposer de plateformes Low-Code. Par exemple, la principale société d'études de marché indépendante, Forrester, dépeint une situation dans laquelle les plateformes Low-Code deviennent la base d'une nouvelle catégorie de plateformes : les plateformes de génération d'applications.
« Les plateformes de génération d'applications (AppGen) représentent l'évolution de l'ingénierie pratique des plateformes, permettant de tirer pleinement parti de l'IA (en particulier de l'IA générative) tout en limitant ses inconvénients. Les plateformes AppGen intégreront les étapes d'analyse, de développement, de sécurité, de test et de livraison des logiciels en fournissant des TuringBots pour le développement Low-Code et High-Code couvrant chaque étape, et ce tout en incorporant les principes Agile et DevOps. » 16
— John Bratincevic, Principal Analyst, et Diego Lo Giudice, VP, Principal Analyst, Forrester Research
Les plateformes Low-Code regorgent de fonctionnalités d'IA et sont parfaitement équipées pour tirer parti des nouvelles fonctionnalités de l'IA générative avec l'ajout de fonctions de gouvernance, de définition et de sécurité. Actuellement, les outils d'IA générative ne peuvent produire que des suggestions de code, des blocs de code et de petits modules. Par conséquent, les développeurs doivent toujours évaluer le code généré pour ajuster les interfaces, comprendre les conditions limites et évaluer les risques de sécurité. Avec les plateformes Low-Code, ces tâches sont automatisées, et lorsque génération et vérification du code sont combinées, le travail du développeur s'en trouve allégé. De plus, une plateforme Low-Code permet de se familiariser plus facilement avec l'IA générative, car elle prend en charge une grande partie du travail de développement dès le départ, ce qui évite aux humains d'avoir à le faire.
Voyons comment les plateformes Low-Code peuvent aider à exploiter la puissance du code produit par l'IA générative sans prendre de risques, tout en fournissant le soutien dont votre équipe a besoin tout au long du cycle de développement logiciel.
Bénéficiez de capacités d'IA générative, ainsi que d'une infrastructure et des outils requis pour l'ensemble du processus de création de logiciels
Même si le code produit par l'IA générative était parfait, il ne suffirait toujours pas à fournir une application fonctionnelle, validée et sécurisée. D'une part, le code produit par l'IA générative est une boîte noire, de sorte que vous ne savez pas d'où vient le code ni ce qu'il contient. D'autre part, il ne connaît pas votre infrastructure, vos systèmes, vos bases de données, ni la façon dont tout est intégré. Le code produit par l'IA générative ne disposera d'aucune information sur les modifications ou les extensions relatives à votre paysage. Certes, il peut vous orienter dans une direction, mais vous avez besoin d'un contexte spécifique pour votre infrastructure.
« La réalité, c'est que l'écriture de code pour créer une application n'est qu'une petite partie du processus de développement. Tout ce qui vient ensuite est beaucoup plus difficile, et l'IA générative ne peut pas encore gérer à elle seule le cycle de vie complet du logiciel ni son développement continu. »
— Elton Escaleira, Product and Service Manager, Bosch
Si vous commencez à chercher un outil d'IA générative capable de gérer la production et la post-production, vous découvrirez rapidement que vous devrez utiliser un ensemble d'outils, dont certains sont propriétaires. Eh oui, c'est toujours la même rengaine : les outils sont nombreux, ce qui oblige les développeurs à passer de l'un à l'autre.
Mais ce n'est pas une fatalité. Grâce au Low-Code, vous pouvez intégrer l'IA générative dans une seule et même plateforme afin de produire des applications, puis gérer tout le reste, de la création aux tests, en passant par le déploiement et la maintenance. Vous disposez également de l'infrastructure fondamentale nécessaire au fonctionnement d'un portefeuille d'applications modernes, dont la mise en place coûte des millions d'euros. Vous pouvez utiliser le code produit par l'IA générative et développer des applications qui s'intègrent aux systèmes et bases de données existants. Le suivi des versions, la vérification des dépendances et l'analyse d'impact font partie du package.
« Les fonctionnalités DevOps, telles que le déploiement en un clic et la surveillance des performances, permettent de réduire les coûts de mise à jour et de maintenance des applications que nous fournissons. »
— Tony O'Halloran, Total Produce
Mise en œuvre du code produit par l'IA générative avec des garde-fous pour la sécurité et la gouvernance
L'intelligence artificielle peut facilement reproduire les problèmes de sécurité à partir des bases de code des utilisateurs et des projets open-source, et peut extraire des bibliothèques de code appartenant à d'autres entités, violant ainsi la propriété intellectuelle. Toutefois, lorsque l'IA générative est intégrée à une plateforme Low-Code, des garde-fous stricts sont mis en place et des contrôles de sauvegarde sont effectués par le service IT central afin de limiter le risque de non-conformité des applications. Une approche globale garantit que tout code produit par l'IA générative présentant des problèmes est rapidement identifié et corrigé, garantissant ainsi sa sécurité inhérente.
« En 2022-2023, la montée en puissance du nombre d'assistants IA est étroitement corrélée à l'introduction de « code d'erreur » dans le référentiel... Si la tendance se poursuit en 2024, plus de 7 % de toutes les modifications de code seront annulées en deux semaines, soit le double du taux de 2021. » 17
Parce qu'elles intègrent une suite d'outils de sécurité et de conformité, les plateformes Low-Code fournissent des validations automatisées et permettent aux applications de répondre aux normes mondiales telles que ISO et SOC. Les évaluations de sécurité automatisées permettent de s'assurer que les applications respectent des protocoles d'assurance qualité stricts, tandis que les fonctionnalités d'IA analysent constamment le code pour détecter les problèmes. En outre, des solutions contre les attaques par déni de service distribué, les vulnérabilités de code nouvellement identifiées, les menaces mobiles et autres menaces sont automatiquement intégrées à vos applications.
« Les développeurs utilisent l'IA générative aux côtés d'outils tels que le Low-Code pour créer des applications à une vitesse record et pour en faire plus avec les mêmes ressources. Les garde-fous intégrés à ces technologies favorisent l'expérimentation tout en éliminant les risques liés à la confidentialité et à la sécurité inhérents aux modèles d'IA publics. »
— Sílvia Rocha, Vice President of Engineering, OutSystems
L'IA générative augmente également la probabilité que les non-développeurs multiplient le nombre d'applications qui n'ont pas été vérifiées ou qui reproduisent celles qui existent déjà. Les plateformes Low-Code résolvent ce problème de deux manières. D'une part, elles proposent des outils permettant de gérer le contrôle des versions, les éditions et les dépendances entre les composants afin que les non-développeurs ne puissent pas créer d'applications similaires ou en conflit avec des applications existantes. D'autre part, elles permettent aux développeurs d'utiliser les mêmes outils et processus depuis un lieu unique.
« Nous voulions une plateforme sécurisée nous permettant de concevoir les fonctionnalités dont nous avions besoin - rapidement et efficacement - et c'est là que réside tout l'intérêt de travailler avec le low-code. »
— Karel Nouwen, Medtronic
Création et gestion prévisibles et cohérentes du code produit par l'IA générative
Lorsque l'IA génère du code, on se retrouve avec une sorte de boîte noire dont les propriétaires ne sont pas clairement définis. Nous ne savons pas vraiment pourquoi elle a choisi d'écrire le code de telle ou telle manière. Elle puise son inspiration dans le vaste répertoire de logiciels imparfaits existants, qui ont été écrits, copiés et collés par des humains, lesquels commettent de nombreuses erreurs. À titre d'exemple, citons le copilote de codage, un outil d'IA générative qui aide les développeurs à générer du code qui est, en réalité, 50 % plus long qu'il ne le serait s'il était écrit manuellement. Générer du code qui ne devrait pas être écrit augmente la dette technique.
« Dans le domaine du développement logiciel, les gens veulent comprendre le pourquoi. Quand ils écrivent le code eux-mêmes, ils comprennent le pourquoi, mais lorsqu'ils le génèrent, ils ne le comprennent pas nécessairement. Le pourquoi est donc primordial. »
— Paulo Rosado, Founder and Chairman of the Board, OutSystems
Mais les problèmes ne s'arrêtent pas là. Un copilote peut générer une application qui ne respecte pas les normes définies visant à simplifier la maintenance, et vous ne pouvez pas facilement réutiliser et modifier le code existant. Il est donc difficile de s'assurer que le code respecte les règles et les bonnes pratiques. Il peut également être difficile de déboguer et de transformer le code produit par l'IA générative lorsque cela est nécessaire.
« Les humains ont du mal à faire confiance à une boîte noire, et c'est compréhensible. L'IA n'a pas toujours réussi à produire des décisions et résultats impartiaux ». 18
— Donncha Carroll, Lotis Blue Consulting
En utilisant une plateforme Low-Code avec du code produit par l'IA générative, vous gagnez en rapidité et en simplicité tout en garantissant que votre base de code reste gérable et que vous pouvez la consulter. La plateforme Low-Code fournit un environnement structuré permettant de contrôler la manière dont le code généré par l'IA est intégré, afin de faciliter sa compréhension, son débogage et son évolution selon les besoins. Vous pouvez ainsi exploiter le potentiel de l'IA générative tout en limitant certains de ses risques et problématiques inhérents.
Une plateforme Low-Code intègre des fonctionnalités pour les outils de test, le CI/CD, la surveillance et la gestion du feedback des utilisateurs. Les fonctionnalités de débogage visuel sont capables d'interrompre le fonctionnement à chaque point de rupture et d'exécuter une logique étape par étape afin d'identifier les erreurs. L'analyse de qualité, l'automatisation et l'IA permettent de concevoir des applications et une architecture robustes. La surveillance, les tests et le feedback en temps réel améliorent les performances et l'expérience. Une plateforme Low-Code permet également d'exécuter facilement les restaurations, de surveiller l'infrastructure et les applications, ainsi que d'ajuster le code en fonction de l'évolution de la technologie et des préférences des clients.
« Nous constatons que les entreprises qui souhaitent élaborer de nouveaux projets et les mettre en œuvre en quatre mois sont confrontées à différents niveaux de pression, ce qui s'avère assez complexe. Or, tout à coup, il est possible de le faire avec un nombre relativement restreint de personnes et beaucoup d'aide de l'IA générative. »
— Paulo Rosado, Founder and Chairman of the Board, OutSystems
Ce ne sont là que quelques-unes des raisons pour lesquelles l'avenir du Low-Code est plus prometteur que jamais, et pourquoi l'associer à l'IA générative est une évolution naturelle.
Mais quelle que soit la méthode que vous prévoyiez d'utiliser, vous avez besoin d'une stratégie tournée vers l'avenir lorsque vous commencez à créer des applications d'IA générative.
15 Richard Riley, Low-code signals 2023. Microsoft, 13 avril.
16 John Bratincevic et Diego Lo Giudice, « The Rise Of Application Generation Platforms », 2024. blogs Forrester, 7 mai.
17 Coding on Copilot: 2023 Data Shows Downward Pressure on Code Quality, 2024. GitClear, 26 janvier.
18 George Lawton, AI transparency: What is it and why do we need it?, 2024. TechTarget, 25 janvier.