Des assistants intelligents comme Siri et Google Now aux haut-parleurs intelligents et aux assistants virtuels intégrés aux appareils comme Alexa, nous pouvons dire en toute sécurité que l’intelligence artificielle (IA) fait partie de nos vies. D’un point de vue commercial, Gartner prédit que près de 37 % de toutes les organisations ont mis en œuvre une forme d’IA dans leurs opérations commerciales. En plus de nombreuses avenues destinées aux consommateurs, l’IA est également un outil très efficace pour améliorer l’efficacité et la productivité dans le développement de logiciels.

L’IA a apporté des niveaux de modernisation inattendus au développement et au déploiement de logiciels . Du codage aux tests et au prototypage, les domaines dans lesquels l’IA peut apporter sa contribution sont nombreux. Ceux qui investissent judicieusement pour intégrer les meilleurs outils et suivent les meilleures pratiques tout en utilisant les outils obtiendront un avantage significatif sur la concurrence. Avec l’apprentissage automatique (ML), l’IA exploite les données et les analyses pour améliorer intelligemment l’efficacité, rationaliser les processus et travailler sans relâche pour aider à concevoir, développer et déployer des logiciels. Cette révolution est encore encouragée par une puissance de calcul élastique et des clouds publics qui permettent aux sociétés de développement de logiciels d’exécuter des charges de travail d’analyse plus lourdes.

Selon IDC, les dépenses d’infrastructure basées sur le cloud atteindront 60 % de toutes les infrastructures informatiques d’ici 2020. Grâce à l’amélioration de la puissance de traitement, les principales sociétés informatiques investissent dans une meilleure collecte et utilisation des données.

Discutons plus en détail de la manière dont l’IA aidera les entreprises de développement de logiciels grâce à l’analyse des données, aux capacités de prédiction, etc.

L’IA dans le développement de logiciels

Tests logiciels automatisés

Les tests de logiciels sont essentiels pour garantir la qualité des produits. Mais les tests d’assurance qualité (AQ) traditionnels sont une tâche très longue, fastidieuse et imparfaite et sont sujets aux erreurs humaines et aux retards. Cela signifie que toutes les erreurs et bogues dans le code ou dans l’une des couches logicielles peuvent apparaître après la publication et même le déploiement du produit. L’IA est un allié puissant pour l’équipe de test QA. Cela peut aider à améliorer le processus de test pour s’assurer que ces problèmes sont découverts et corrigés avant la publication. Les tests de logiciels sont peut-être là où le développement de logiciels a le plus bénéficié des technologies d’IA. Les entreprises informatiques ont été en mesure de créer des processus de test automatisés robustes qui nécessitent un effort manuel minimal. Les outils de test alimentés par l’IA sont plus précis que les testeurs humains et peuvent gérer de gros volumes de code. Ils peuvent facilement évoluer à la hausse ou à la baisse selon les besoins et peuvent être formés pour corriger automatiquement les bogues ou les erreurs dans le code.

Selon Forbes, “Cela contribue déjà à améliorer la qualité globale des logiciels, car l’utilisation de l’apprentissage automatique pour tester les logiciels est la prochaine étape naturelle après les tests d’automatisation. Nous voyons déjà des testeurs utiliser des robots pour trouver des bogues logiciels. Pendant ce temps, un domaine émergent implique de tester des outils qui peuvent utiliser l’IA pour aider les testeurs à trouver des failles dans leur logiciel, puis à corriger automatiquement le code après avoir trouvé un bogue.

Améliorer le développement de logiciels

Les développeurs de logiciels passent beaucoup de temps à parcourir la documentation sur les spécificités du projet et le code de débogage créé. Des assistants intelligents alimentés par l’IA (comme les bots) peuvent aider les développeurs en permettant l’accès à des recommandations en temps réel sur des documents spécifiques au code, aux meilleures pratiques ainsi qu’à des exemples de code qui peuvent parfaitement s’adapter à des cas d’utilisation particuliers. Les développeurs de logiciels peuvent également utiliser des outils d’IA pour rationaliser les processus et améliorer la qualité du code. En automatisant les tâches simples et répétitives du développement logiciel, l’IA permettra aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus complexes et de trouver des solutions créatives aux problèmes logiciels.

Automatisation de la gestion des erreurs

Traditionnellement, lorsqu’il y avait un bogue dans le logiciel créé, un développeur devait enquêter sur le problème, puis corriger l’erreur. Ce processus était simple mais chronophage et sujet aux erreurs humaines. Mais en utilisant des outils d’intelligence artificielle, une erreur peut être facilement détectée et réparée sans nécessiter d’intervention humaine, ce qui permet de réduire les coûts tout en augmentant l’efficacité. Bien que les développeurs effectuent un travail de routine consistant à réviser régulièrement leur propre code, les risques qu’ils sautent des erreurs sont élevés. C’est là que l’IA peut changer la donne. Les bots d’IA intelligents peuvent être formés pour rechercher d’éventuelles erreurs commises par les développeurs et déduire des informations sur la façon dont les erreurs potentielles sont produites dans les blocs de code. Les robots IA peuvent examiner et capturer les comportements erronés dans les blocs de code plus rapidement et plus efficacement que les codeurs humains. Ils peuvent analyser les journaux système, vérifier avec une syntaxe prédéfinie ou des guides de code documentés pour signaler les erreurs avant qu’elles ne soient envoyées pour la prochaine phase de compilation ou d’assurance qualité. À l’avenir, l’objectif est de permettre aux systèmes de gestion des erreurs activés par l’IA d’identifier, de retracer la racine et de réécrire le code ou les blocs de code erronés sans intervention humaine.

Transformer l’interaction utilisateur

La mise en œuvre de l’IA dans le logiciel changera radicalement la façon dont le logiciel est utilisé car il aura la capacité d’apprendre le comportement de l’utilisateur et de répondre en servant un contenu variable, en ajustant automatiquement la taille de la police, en ajustant le placement des icônes et des boutons, etc. Les utilisateurs bénéficieront d’une expérience dynamique personnalisée en fonction de leur historique.

Prototypage intelligent

La plupart des projets de développement de logiciels commencent comme une exigence commerciale, et la traduire en technologie et en un produit logiciel n’est pas une tâche facile. En outre, l’incapacité des entreprises informatiques à démontrer la solution proposée et à convaincre les clients de leurs capacités est l’une des principales raisons du retard du lancement des projets et de la signature des contrats. Le prototype dont ils ont besoin pour étayer leurs réclamations peut avoir retardé le temps de mise en œuvre et peut éventuellement entraîner une perte d’intérêt des clients en raison d’un retard excessif. L’IA permet un prototypage intelligent et plus rapide, c’est-à-dire la construction d’un produit minimum viable. Cependant, les technologies d’IA aident à raccourcir l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), réduisant ainsi à la fois le temps et les efforts nécessaires en facilitant le développement de logiciels pour les développeurs de tous niveaux.

Les outils d’intelligence artificielle intelligents peuvent aider les architectes de solutions à mapper les fonctionnalités métier dans des prototypes techniques en quelques minutes ou quelques heures au lieu de semaines ou de mois. Cela permet de raccourcir les cycles de vente et de créer un point de référence critique pour l’équipe de développement lorsqu’elle doit créer le produit réel. Les algorithmes d’IA et les ensembles de données sont utilisés pour former les développeurs, tandis que ML aide à l’analyse des données de conception et de mise en page, et les algorithmes ML peuvent créer rapidement des prototypes haute fidélité à partir d’esquisses basse fidélité.

Refactorisation automatique du code

Plusieurs projets de développement impliquent également la transformation du code pour répondre à l’évolution du paysage technologique d’une entreprise. La transformation des applications héritées et la refactorisation à grande échelle est une tâche colossale facilitée par ML qui analyse le code et l’optimise automatiquement pour l’interprétabilité et les performances.

Meilleure gestion de projet

Les avantages de l’IA vont au-delà du codage. Nous savons tous que les projets de développement de logiciels dépassent souvent le budget ainsi que les délais de livraison. Pour donner un calendrier précis, il est crucial de comprendre le contexte, de cartographier les ressources et de comprendre les forces de l’équipe de mise en œuvre. L’IA peut corréler les dates des projets antérieurs concernant l’expérience utilisateur, les fonctionnalités, les estimations de coûts et les chiffres réels pour garantir une planification appropriée et une planification budgétaire précise. Il aide à hiérarchiser les fonctionnalités et à trier les détails qui peuvent être éliminés. L’IA permet également une évaluation pratique des applications existantes et guide les développeurs pour identifier les méthodes qui maximiseraient l’impact et minimiseraient les risques. Les sociétés de développement de logiciels peuvent tirer parti de l’IA pour créer un modèle de livraison concis, car l’analyse basée sur l’IA et le ML peuvent analyser des projets similaires et fournir des apprentissages et des informations utiles.

Dernières pensées

L’IA et le développement de logiciels du futur iront de pair, et il est important que les organisations comprennent comment l’IA modifiera le développement de logiciels et les applications afin qu’elles puissent répondre de manière adéquate à la nouvelle technologie et garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Nous pouvons nous attendre à ce que l’IA effectue plusieurs routines et tâches non cognitives, aidant les développeurs de logiciels à avoir plus de temps pour se concentrer sur la résolution de problèmes complexes et la prise de décision, améliorant ainsi le processus de développement de logiciels. L’IA peut également être utilisée pour mettre en évidence les domaines existants qui peuvent être améliorés par les développeurs de logiciels. Ce qui est certain, c’est que l’IA et le développement de logiciels vont grandir ensemble.