Quel est l’impact de l’IA sur le développement de logiciels ?

Depuis la popularisation fulgurante de ChatGPT ces deux dernières années, le concept de l’intelligence artificielle ou l’IA ne cesse d’attiser la curiosité des adeptes des technologies avancées. Il est donc tout à fait normal d’entendre parler de l’IA dans le développement de logiciels.

A cette ère numérique où innovation et adaptation sont de rigueur, l’industrie du logiciel n’échappe pas aux règles. Ainsi, plusieurs outils IA spécialement conçus pour les développeurs et programmeurs ont commencé à fleurir de tous horizons. Mais quels sont réellement les enjeux de l’IA dans le développement de logiciels ? Comment intégrer l’assistance IA dans le processus de développement et quelles sont les bonnes pratiques à adopter pour allier productivité et efficacité sans remettre en cause les performances du développeur ?

Nous répondrons à ces questions dans cet article axé sur l’impact de l’IA sur le développement de logiciels. Utiliser l’IA dans le développement de logiciel en 2024, oui. Se contenter entièrement des prouesses de ces outils, non.

1.Définition de l’IA ou Intelligence Artificielle

Avant toute chose, il convient de définir proprement ce qu’est réellement l’IA.

Commençons par la définition donnée par John McCarthy, chercheur à l’origine du terme. John McCarthy définit l’intelligence artificielle comme « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes, en particulier de programmes informatiques intelligents. Elle est liée à la tâche similaire qui consiste à utiliser des ordinateurs pour comprendre l’intelligence humaine, mais l’IA ne doit pas se limiter aux méthodes qui sont biologiquement observables»

Cette définition maintes fois répétée dans chaque introduction à l’IA est parue dans sa publication “Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?” en novembre 2007. Revenons toutefois en arrière car le concept de l’IA ne date pas des années 2000.

En effet, plusieurs personnes ont tendance à penser que l’IA concerne principalement les robots intelligents japonais, les véhicules Tesla et l’outil ChatGPT. Apprécions ensemble l’évolution des bases fondamentales de l’intelligence artificielle à travers les années.

L’histoire de l’intelligence artificielle

1956, l’une des années clés de l’histoire de l’intelligence artificielle. C’était l’année où plusieurs chercheurs avaient validé l’expression de l’intelligence artificielle lors de

la conférence de Dartmouth. L’IA ne date donc pas d’hier. Cette appellation existe depuis le 20è siècle.

En effet, selon Wikipedia, l’idée de “créer un cerveau artificiel” s’est développée dans les années 1940 et 1950. Grâce aux avancées technologiques de l’époque avec notamment l’apparition des ordinateurs, certains scientifiques ont rapidement compris que les “machines pensantes” pouvaient surpasser l’homme dans certains domaines. C’est ainsi que le domaine de recherche de l’intelligence artificielle voit le jour. Les pères fondateurs de cette nouvelle discipline sont alors Marvin Minsky et John McCarthy.

Après quelques décennies de recherche, de tests et d’échecs suite à une ambition surréaliste par rapport aux moyens disponibles, les financements et subventions pour des projets d’IA s’amoindrissent. Ces limites financières ne feront pas pour autant obstacle aux chercheurs déterminés à relever des défis impressionnants.

C’est finalement dans les années 1990 que les chercheurs en intelligence artificielle parviennent à atteindre des objectifs plus concrets. Une augmentation des performances des ordinateurs a donné un coup de souffle aux projets en IA. En 1997, la machine Deep Blue a remporté la victoire face au champion du monde d’échecs Garry Kasparov. Plusieurs machines et outils IA se sont développés depuis les années 2000 et le plus populaire d’entre eux à ce jour reste ChatGPT, lancé en 2022.

A l’affût des nouveautés et soucieux de jouir des bienfaits de l’intelligence artificielle, de nombreuses entreprises dans le secteur numérique dont le développement de logiciels, ont rapidement misé sur cette technologie avancée.

IA: révolution dans l’industrie du logiciel ?

Avant d’énumérer quelques outils IA pour les développeurs, il est primordial de s’interroger s’il s’agit bel et bien d’une révolution dans le secteur ou non. Le développement de logiciels et d’applications est un travail méticuleux nécessitant une précision aiguë et un savoir-faire reconnu.

Une simple erreur dans une ligne de code peut remettre en cause de longues heures de travail. Les développeurs utilisent principalement l’intelligence artificielle pour optimiser l’efficacité opérationnelle et maximiser leur productivité. Dans un sens, nous pouvons donc affirmer que l’exploitation de l’IA est une véritable nécessité pour les développeurs car elle surpasse aisément les limites humaines dans certaines tâches.

Y avait-il possibilité d’automatiser ces tâches avant l’apparition de l’IA ? Certainement oui. De nombreux logiciels traditionnels existent sur le marché depuis l’émergence des ordinateurs personnels. L’un des principaux avantages des applications IA se résume dans leur puissance. Ces outils n’ont pas de limite et sont nettement plus performants que les modèles traditionnels.

L’intelligence artificielle peut donc être décrite comme une révolution marquante dans l’industrie du logiciel comme l’affirment nos confrères dans le secteur tels que Alter Solution ou encore Dirox. La majorité des entreprises spécialisées dans la transformation digitale rejoignent le même point de vue.

2.L’assistance IA dans le processus de développement de logiciel

L’intégration de l’IA dans le développement de logiciel n’est plus un sujet à débattre en 2024. Il faut cependant être sélectif dans le choix des outils et technologies adaptés aux besoins de l’entreprise. D’autant plus que l’IA n’est pas encore réellement accessible à tous: les solutions personnalisées nécessitent un budget assez conséquent.

L’intelligence artificielle permet d’améliorer le processus de création de logiciel à plusieurs niveaux. Du débogage ou la détection d’erreurs à la génération de code en passant par l’automatisation de tests, coopérer avec ces outils intelligents contribue considérablement à la productivité des développeurs.

Outils IA pour les développeurs

Choisir les bons outils d’IA est une étape cruciale dans la mise en œuvre de l’IA dans une entreprise. Il existe une panoplie de technologies IA spécifiquement conçues pour les développeurs. C’est la raison pour laquelle la définition des besoins techniques s’accompagne généralement d’une évaluation des différentes options disponibles. Plusieurs critères devront être pris en compte tels que la performance et la facilité d’utilisation de l’application.

Voici une liste d’outils IA populaires capables de réduire les délais de développement tout en assurant un travail de qualité, selon le fameux site LearnThings. Prenez note si vous êtes étudiant.e dans une école informatique pour devenir développeur car ces outils vont révolutionner la création de logiciels dans les années à venir.

GitHub Copilot

GitHub Copilot est un assistant de codage proposant du code en temps réel. Comme son nom l’indique GitHub sert de copilote et suggère des lignes de code au développeur.

Code Llama par Meta

Code Llama permet de générer du code selon l’usage souhaité. Trois versions sont disponibles: le modèle de base Code Llama pour la génération de code, Code Llama Python pour le développement Python et Code Llama Instruct pour les requêtes en langage naturel.

DeepCoder de Microsoft

Toujours dans l’optique de faciliter le développement de logiciel, DeepCoder créé par Microsoft s’inspire de codes préexistants pour ensuite proposer de nouveaux programmes.

Diffblue Cover

Pour ce qui est de l’automatisation de tests de logiciel, Diffblue fait partie des meilleurs dans le domaine. Cette solution de test unitaire, ne nécessitant aucune intervention du développeur, est très pratique en cas de surcharge de travail.

Projets IA chez Ingenosya

Ingenosya a récemment entamé des projets d’intelligence artificielle pour appuyer certains services locaux dans leur démarche de modernisation. L’un de nos projets d’IA en cours concerne la détection de plaques d’immatriculation de voiture à partir du modèle YOLO permettant d’identifier les véhicules ainsi que la technologie OCR Tesseract pour convertir l’image de la plaque en caractères numériques.

Toujours dans ce thème de l’automobile, nous sommes aussi impliqués dans l’interprétation automatisée d’images en vue de déterminer le processus industriel de maintenance, sans avoir à recourir à l’intervention d’un spécialiste. L’innovation faisant partie de nos mots d’ordre, nous participons activement au développement de l’IA en accompagnant les entreprises désirant automatiser certaines parties de leur processus.

Nous travaillons également sur un projet de pointage par caméra visant à gérer les entrées et sorties des employés. Nous avons recours à:

OpenCV pour détecter les visages,
FaceNet pour extraire les embeddings pour la reconnaissance faciale,
un modèle SVM pour reconnaître chaque employé.

Et pour finir, une équipe de développeurs en charge d’un projet d’assistance de conversation pour créer un chatbot intelligent, utilise actuellement le modèle de langage Llama 3.1 ainsi que le framework Spring Boot AI pour simplifier la création de l’application. Ce chatbot pourra répondre aux questions les plus complexes des internautes. Dans la même optique, nous serions ravis de développer un outil de chat automatisé lors de la conception de votre site web.

Opportunités et limites de l’IA

L’intégration de l’IA dans le développement de logiciel présente de nombreux avantages. L’automatisation de nombreuses tâches grâce à l’intelligence artificielle a radicalement transformé les méthodes de développement logiciel.

L’utilisation des technologies basées sur l’IA en tant qu’assistant de codage ne représente que l’iceberg de leur potentiel. La majorité des outils de codage IA propose plusieurs fonctions dans l’aide à la programmation dont la détection et la correction de bugs par exemple.

Le monde de la programmation avec ses lignes de code à foison peut facilement se heurter à l’adage: “l’erreur est humaine”. Repérer les erreurs de codage, rectifier le tir tout en essayant de respecter les deadlines n’est pas chose facile. L’IA vient alors au secours des programmeurs en identifiant les bugs d’une manière assez impressionnante. Miser sur les outils IA compensera certainement des heures de débogage.

Cette détection d’anomalies hors-norme bien que très utile, n’est pas la seule mission à confier à ces systèmes intelligents. Les assistants de programmation standards opérant à partir de l’intelligence artificielle, permettent également dans la plupart des cas, de réduire le temps de cycle de tests. Plusieurs d’entre eux sont capables de détecter des erreurs de manière très précise pour les tests de logiciel. En d’autres termes, plusieurs heures de tests manuels se transforment soudain en quelques secondes de labeur grâce aux systèmes d’analyse d’IA. Cet aspect de l’intelligence artificielle permet largement d’accélérer le cycle de développement. D’ailleurs l’automatisation de ces tests fonctionnels est souvent mise en avant par les sociétés spécialisées dans l’IA.

Malgré ces performances inégalées, les applications de l’IA sont loin d’être parfaites et plusieurs critiques et craintes à leur sujet émergent constamment. Nous ne sommes pas encore arrivés au stade de l’autonomie complète des applications basées sur l’IA. Cela implique que la qualité des données traitées et disponibles ne sont pas sans faille. Traiter une grande quantité de données complexes en se basant uniquement sur ces outils n’est pas très recommandé. La résolution de problèmes complexes nécessite la participation active du développeur.

Un autre point à ne pas négliger: les questions éthiques quant à la relation interface homme-machine suscitent souvent des débats. Il s’agit ici d’un sujet sensible qui touche malheureusement plusieurs secteurs d’activité. L’homme finira-t-il par être remplacé par la machine ? Pour l’instant, nulle raison de s’inquiéter selon la majorité des acteurs. Les développeurs et programmeurs apportent une touche humaine que les machines ne peuvent pas encore reproduire. Les étudiants en développement en dernière année d’attitude n’ont rien à craindre à ce sujet. Les applications IA servent d’assistants à la programmation. Il faut savoir les utiliser à bon escient sans tomber dans l’excès.

La protection des données privées et la propriété intellectuelle soulèvent également des interrogations sur leur usage. S’ajoute à cela le fait que les outils disponibles à moindre coût sont souvent produits par des startups en pleine ascension. Ces détails plus ou moins importants selon la taille de l’entreprise doivent être pris en compte avant de penser à la stratégie d’IA.

3.L’intelligence artificielle au service des développeurs

Malgré l’impact prépondérant des applications intelligentes dans le développement de logiciels, il ne faut pas remettre en cause la capacité et l’ingéniosité des développeurs. Dépendre entièrement de ces outils peut devenir addictif du fait de leur performance. Ce qui pose parfois des problèmes d’éthique au sein des entreprises. L’idéal serait donc d’intégrer petit à petit l’IA dans le processus de développement. Une approche collaborative entre l’homme et la machine permettra d’optimiser votre productivité.

Coopération entre l’homme et la machine

Notons également que l’intelligence artificielle telle qu’on la connaît aujourd’hui est dite générative dans le sens où ses algorithmes reposent sur une base de données existante. L’IA s’inspire de contenus déjà disponibles pour en générer de nouveaux. La création à proprement parler se calque sur des modèles mathématiques en constante évolution (machine learning ou apprentissage automatique).

Ainsi, plusieurs secteurs jouissant des progrès en IA dont le développement de logiciels dépendent du machine learning. Les systèmes d’intelligence artificielle sont encore loin de fonctionner de manière indépendante en 2024. Ce qui signifie qu’une supervision du développeur et un suivi minutieux sont totalement indispensables pour mener à bien les projets. Laisser la machine opérer d’elle-même n’est pas très judicieux. Toute action pilotée par l’IA nécessite une révision humaine. Une dépendance avérée à cette technologie impactera d’une manière ou d’une autre votre structure interne. Une discussion préalable avec votre équipe de développeurs devrait avoir lieu pour clairement définir les besoins techniques avant d’anticiper votre budget.

L’IA au service des développeurs repose sur un principe de coopération dont l’objectif principal est de prêter assistance aux développeurs dans les tâches répétitives et chronophages. Le développeur peut par exemple confier des tâches simples à une application d’IA tout en surveillant de près ses opérations. Quoi de mieux qu’un gain de temps précieux pour résoudre des problèmes plus complexes ?

Véritables assistants de programmation

En termes de développement de logiciels et d’applications, l’IA est censée alléger la charge de travail des programmeurs. Chaque fonction a été pensée pour améliorer leur expérience et productivité.

Assistance au codage

Exploiter l’IA s’illustre par l’automatisation de certaines parties du codage, la suggestion de nouvelles lignes de code ainsi que le refactoring automatisé (améliorer la qualité du code pour faciliter sa maintenance). Vous l’aurez compris, les algorithmes d’IA analysent le code et recommandent des améliorations adaptées.

Génération de document

Les systèmes avancés de l’IA générative peuvent également générer des documents à la demande. Les outils utilisant l’intelligence artificielle génèrent automatiquement une documentation descriptive des modules. Cette tâche fastidieuse pour les développeurs peut être rayée de la liste si vous investissez dans un outil de ce genre.

Débogage

Comme mentionné précédemment, une majorité des applications d’IA sur le marché détectent facilement les erreurs et les corrigent avec aisance. Le développeur n’aura plus qu’à réviser et vérifier les ajustements apportés par l’IA.

Tests automatisés

Et pour finir, les tests automatisés lancés par les systèmes d’application intelligentes visent à perfectionner le déroulement du projet. De cette façon, les testeurs QA peuvent tirer parti des cycles de tests rapides grâce à l’intelligence artificielle.

L’IA dans le développement de logiciels ne doit pas être prise à la légère dans la mesure où elle offre des possibilités remarquables à tout niveau. Grâce à l’intelligence artificielle, la gestion et le déploiement d’un projet logiciel prennent une toute autre forme. Les systèmes d’intelligence artificielle proposent du code, détectent les erreurs tout en suggérant des réajustements, génèrent automatiquement des documents et lancent des tests précis.

Pensez à adopter la voie de l’intelligence artificielle le plus tôt que possible car nous ne sommes qu’au commencement d’une nouvelle ère technologique. Cependant n’oubliez pas de l’utiliser avec modération. L’intelligence artificielle soutient le développeur dans ses tâches. L’outil IA ne remplace pas l’homme.

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