Comment l'IA va affecter le développement logiciel ?

Parmi tous les secteurs qui peuvent être potentiellement impactés par l’intelligence artificielle, le développement logiciel fait partie des secteurs les plus intéressants à suivre.

Si le développement logiciel (ou Software Development) est intéressant à suivre pour estimer l’impact de l’IA, c’est parce que ce secteur peut rapidement s’approprier des nouvelles technologies, et le potentiel disruptif de l’IA y est élevé.

Plus de 18 mois après l’avènement de ChatGPT, il est temps de constater comment l’IA va affecter le développement logiciel.

Les avantages de l'IA

Dans le cadre du développement logiciel, il y a de nombreux domaines dans lesquels l’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’avoir un avantage décisif.

Pour commencer, l'IA excelle dans l'automatisation des tâches répétitives et chronophages, dont voici une liste d’exemples :

• Configuration automatique des environnements de développement
• Analyse de vastes ensembles de données
• Optimisation du code

L’IA accélère considérablement le processus de prototypage, car il peut générer du code pour diverses plateformes, ou encore suggérer les modèles/frameworks les plus adaptés.

Pour reprendre l’exemple de l’optimisation du code mentionnée ci-dessus, l’IA peut proposer des segments de code complets, identifier les bugs, voire suggérer des améliorations pour rendre le code plus efficient.

L’IA a également un rôle à jouer dans les pratiques DevOps et l’intégration continue. En effet, elle peut optimiser l’intégration du code ainsi que son déploiement, elle peut analyser l’impact des modifications de code et ainsi optimiser les performances et les coûts.

On peut aussi utiliser l’IA pour traduire le code entre différents langages de programmation. Cela aide à préserver la logique et l’intention originale du code, et ça facilite grandement la migration.

Pour finir, l’IA simplifie grandement le processus de documentation en la générant directement à partir du code. Ainsi, il est plus facile pour les développeurs de créer une documentation de qualité et la maintenir à jour au fil des modifications.

Les limites de l'IA

En dépit du fait que les avantages sont nombreux à utiliser l’IA dans le développement logiciel, nous sommes déjà en train de constater certaines limites dans son utilisation.

La limite la plus évidente est qu’elle ne peut pas remplacer les ingénieurs logiciels. En règle générale, les modèles d’IA se basent principalement sur les données qui lui ont permis de s’entraîner. Par conséquent, l’IA est très efficace pour créer un système qui existe déjà, mais devient beaucoup moins efficace pour sortir des sentiers battus.

De plus, le développement logiciel implique des problématiques complexes telles que l’éthique ou l’expérience utilisateur. Ce type de problématique ne peut pas être résolu simplement avec des IA.

Une autre limite est le processus d’apprentissage. Non seulement il est nécessaire d’avoir des compétences dans le domaine du développement logiciel, mais en plus il faut comprendre comment les modèles d’IA fonctionnent pour s’en servir au mieux.

Cet apprentissage ne poserait pas de problème si ce dernier était rapide et durable. Mais c’est tout le contraire qui se passe à l’heure actuelle : il existe toute une diversité de modèles d’IA qui répondent différemment en fonction des prompts, et de nouveaux modèles d’IA sont déployés régulièrement.

En résumé, le processus d’apprentissage est difficile, et la veille technologique doit être constante. Donc l’utilisation de l’IA nécessite une importante disponibilité, que la plupart des équipes de développement n’ont pas forcément.

L'impact de l'IA est déjà tangible

Malgré les limitations auxquelles font face les modèles d’IA en ce moment, leur impact est déjà tangible dans le développement logiciel en général.

Un utilisateur sur Reddit a témoigné qu’en tant que fondateur de projet, l’utilisation de Claude 3.5 Sonnet améliore considérablement sa productivité.

Bien qu’il doive toujours prendre des décisions sur l'architecture et l’infrastructure des logiciels, la programmation des composants tels que l’interface utilisateur se déroule 10 fois plus vite, ce qui accélère fortement l’itération.

Certaines entreprises pensent même que grâce aux modèles d’IA, le coût du développement logiciel va considérablement baisser.

Le graphique ci-dessus provient d’un article de SK Ventures qui représente l’évolution du prix à l'unité de certaines ressources informatiques, ainsi que l'ingénierie logicielle.

Au fil des décennies, les prix à l'unité du stockage de données, de la puissance de calcul et de la bande passante ont baissé continuellement. Pendant ce temps, le prix de l'ingénierie logicielle avait augmenté au fil des décennies.

La thèse de SK Ventures est la suivante : même si l'IA ne sera jamais vouée à remplacer les ingénieurs logiciels, le pourcentage de code réalisé par l'IA augmentera, à un tel point que l'humain ne ferait qu'une minorité du code.

Avec une démocratisation de l'IA en tant qu'outil de développement et des modèles de plus en plus puissants au fil des ans, la barrière à l'entrée pour créer des logiciels va considérablement baisser, et le prix du développement logiciel baissera également.

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