L'IA est depuis quelque temps déjà la technologie disruptive la plus prometteuse, et son application sera bientôt omniprésente dans l'industrie.
L'étude mondiale de PwC sur l'IA le confirme : l'IA devrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l'économie mondiale en 2030.
L'intelligence artificielle est appelée à être la clé de la transformation dans pratiquement tous les secteurs. Elle continuera à évoluer et à combler les lacunes en matière d'efficacité, de précision et de productivité.
Les équipes de développement logiciel peuvent elles aussi tirer parti des outils basés sur l'IA pour gagner en productivité et en efficacité.
L'IA peut réaliser l'automatisation de tâches répétitives telles que la génération de code, les tests et le débogage pour les fonctions courantes. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur les aspects créatifs de la résolution de problèmes et de la conception de solutions innovantes.
L'IA peut également analyser de grandes bases de code afin d'identifier les erreurs potentielles, les problèmes de sécurité ou les domaines à améliorer, ce qui permet aux développeurs de gagner un temps précieux et d'économiser leurs efforts. Poursuivez votre lecture pour découvrir d'autres cas d'utilisation et exemples illustrant comment l'IA peut faciliter le développement de logiciels.
Comprendre l'IA dans le développement logiciel
Non, l'IA ne va pas remplacer les ingénieurs logiciels ! Elle n'est pas non plus la solution miracle qui permettra de surmonter tous les défis actuels du développement logiciel.
Au contraire, elle est utilisée comme un outil puissant qui façonne l'avenir du domaine. Les leaders technologiques qui adoptent les outils de codage IA et l'apprentissage profond peuvent améliorer la productivité et l'efficacité de leurs équipes, ce qui se traduit par un avantage concurrentiel dans un paysage technologique en constante évolution.
Dès la phase de conception initiale, les systèmes d'IA peuvent aider les équipes à élaborer des solutions efficaces et durables. Les outils d'IA accélérant la prise de décision, le codage, la documentation et la livraison, l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel s'en trouve fluidifié.
Le débogage devrait devenir obsolète, car l'IA aide à identifier et à analyser le code afin de corriger les problèmes plus rapidement. Cela permet de déployer plus rapidement les fonctionnalités, d'éliminer plus rapidement les bugs et d'accélérer le cycle de développement.
Pour comprendre les applications pratiques de l'IA, examinons les tendances et les cas d'utilisation en matière d'ingénierie logicielle.
Comment utiliser l'IA dans le développement de logiciels pour différents cas d'utilisation
L'IA offre plusieurs opportunités pour le développement de logiciels, mais pour utiliser efficacement ces outils, il faut savoir quand et comment les intégrer dans votre flux de travail. Penchons-nous sur les applications les plus prometteuses de l'IA et de l'apprentissage automatique, qui façonneront l'avenir du processus de codage et du développement de produits.
1. Révision et test automatisés du code
Avant l'ère de l'IA, l'assurance qualité reposait sur un processus très répétitif de révisions fréquentes du code et de vérifications manuelles. L'IA rend ce processus plus efficace en effectuant l'automatisation d'une grande partie des tests.
Par exemple, les outils de révision de code basés sur l'IA, tels que Codacy, constituent un excellent moyen d'améliorer la qualité du code et de rationaliser le processus de développement. Ils s'intègrent aux plateformes de développement populaires telles que GitHub, GitLab et Bitbucket.
Ces outils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique entraînés sur des ensembles de données de code massifs pour analyser votre base de code afin de détecter divers problèmes tels que les odeurs de code, l'identification de bugs potentiels et la résolution des failles de sécurité liées à la sécurité.
En substance, l'IA complète les tests humains afin d'obtenir la couverture la plus complète possible. Elle peut également effectuer des tests A/B, en comparant les variations du programme afin d'identifier la solution optimale.
2. Génération de documentation
Générez une documentation claire, telle que des rapports visuels, afin d'aider les développeurs à identifier les problèmes et à garantir la cohérence tout au long du cycle de vie du projet.
Par exemple, DocuWrite.ai est un outil alimenté par l'IA qui aide les développeurs à générer rapidement et facilement une documentation API complète directement à partir de leur base de code. Il analyse votre code à la recherche de définitions de fonctions, de commandes de code et de structures de données ; puis, sur la base de cette analyse, il génère une documentation API qui comprend des descriptions claires, des exemples de code, des détails sur les paramètres et les valeurs de retour.
3. Débogueurs
Les débogueurs sont des outils puissants qui permettent aux programmeurs d'analyser et de dépanner leur code, d'éliminer les bugs et de garantir le bon fonctionnement d'un programme. Cependant, ils peuvent également prendre beaucoup de temps, en particulier dans les bases de code complexes.
SinCode, un outil d'IA, peut vous aider à analyser les traces d'exécution du code et à identifier la ligne exacte à l'origine d'un comportement inattendu. Il utilise l'apprentissage automatique pour corréler les modifications du code avec les erreurs qui en découlent, aidant ainsi les développeurs à comprendre plus efficacement la cause profonde, en particulier pour les bugs intermittents ou difficiles à reproduire.
4. Refactorisation
Améliorez la lisibilité, la maintenabilité et les performances du code grâce à la refactorisation. La refactorisation n'ajoute pas de nouvelles fonctionnalités et ne modifie pas le fonctionnement du programme. Elle vise à rendre le code existant plus propre, plus efficace et plus facile à gérer à long terme.
En tant que développeur de logiciels, vous pouvez utiliser Sourcery, qui analyse votre code et suggère des possibilités de refactorisation basées sur les bonnes pratiques et les modèles courants. Il peut identifier les zones où la duplication de code peut être éliminée, les fonctions peuvent être simplifiées ou les noms de variables peuvent être rendus plus descriptifs. Sourcery fournit aux développeurs des explications claires et des exemples de code pour les refactorisations suggérées, leur permettant d'améliorer efficacement la qualité du code.
5. Maintenance du code hérité
La maintenance du code hérité désigne le processus continu consistant à maintenir une base de code ancienne fonctionnelle et à jour. Cette base de code peut être écrite dans un langage de programmation obsolète, utiliser des bibliothèques désuètes ou simplement manquer de l'organisation et de la clarté que les pratiques de codage modernes mettent en avant.
Pour la maintenance du code hérité, les développeurs de logiciels peuvent utiliser DeepCode, un outil basé sur l'IA conçu pour aider les développeurs à maintenir et à améliorer les bases de code héritées. Il exploite des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur de vastes ensembles de données de code pour analyser votre code à la recherche de code suspect, de bugs et de vulnérabilités dans le code open source. Il fournit également des informations contextuelles pour chaque problème, y compris des références de code et des corrections potentielles.
Par exemple, Synk utilise un processus unique dans le secteur pour créer la base de connaissances DeepCode /IA qui alimente Snyk Code. En combinant l'IA symbolique et générative, plusieurs méthodes d'apprentissage automatique et l'expertise des chercheurs en sécurité de Snyk, ils garantissent un haut niveau de précision sans hallucinations.
6. Intégration du traitement du langage naturel (NLP)
Grâce à l'IA, vous pouvez écrire du code en décrivant simplement ce que vous voulez qu'il fasse ! Les outils NLP comblent le fossé entre le langage humain et le code. Les développeurs peuvent tirer parti de ces outils pour convertir les exigences du langage naturel en code fonctionnel, réduisant ainsi le besoin de codage manuel et abaissant la barrière à l'entrée pour les nouveaux développeurs de langages de programmation.
Par exemple, l'intégration du NLP pourrait vous permettre de décrire une fonctionnalité souhaitée, comme un écran de connexion, qui nécessite un nom d'utilisateur et un mot de passe pour l'authentification, et l'outil pourrait traduire cette description en code correspondant pour créer cet écran de connexion.
Les développeurs de logiciels peuvent tirer parti de Microsoft Copilot (à ne pas confondre avec GitHub Copilot), un outil alimenté par l'IA qui intègre le traitement du langage naturel (NLP) pour devenir le meilleur compagnon d'écriture des développeurs. Il comprend le code que vous écrivez. Il ne se contente pas d'analyser les lignes et les fonctions, mais saisit la logique et l'intention derrière votre création.
L'outil utilise sa puissance NLP pour traduire vos explications en une documentation claire, concise et bien structurée. Imaginons que vous refactorisez une section du code et que vous souhaitiez vous assurer que tout est resté intact.
Copilot peut analyser vos modifications et prédire les effets secondaires potentiels. Il utilise sa compréhension des relations et des dépendances du code pour mettre en évidence les domaines où des conséquences imprévues pourraient survenir.
7. Outils Copilot
Les outils de copilotage IA agissent comme des assistants de codage intelligents. Ils sont comme un collaborateur qui comprend votre style de codage, se souvient du contexte de votre projet et peut prédire ce dont vous pourriez avoir besoin ensuite.
Les copilotes analysent votre code existant, la structure de votre projet et votre style de codage pour vous suggérer des extraits de code, des appels de fonction et des noms de variables pertinents au fur et à mesure que vous tapez. Cette intelligence contextuelle réduit considérablement les risques d'erreurs et les tâches de codage répétitives.
Ces outils peuvent comprendre l'objectif de votre code et proposer des lignes, voire des blocs de code, qui s'intègrent parfaitement à votre projet. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des bibliothèques ou des frameworks que vous ne connaissez pas bien, car un outil copilote peut suggérer la syntaxe et l'utilisation correctes en fonction de sa compréhension du contexte.
Voici quelques outils de copilotage populaires que vous pouvez utiliser :
- GitHub Copilot (basé sur OpenAI Codex)
- USP : intégration transparente avec GitHub, complétion de code contextuelle et prise en charge multilingue
- Avis : « La plupart du temps, elle me suggère du code que je devrais de toute façon écrire moi-même. Si la suggestion est erronée, je commence simplement à taper ce que je veux et elle comprend généralement assez rapidement. » – MasterEvanK, Reddit
- Tabnine
- USP : suggestions de code personnalisées en fonction de votre style de codage et du contexte du projet, fonctionnalité hors ligne et intégration avec divers IDE.
- Avis : « S'adapte rapidement à mon style et à mes formats de code, se met à jour pour prendre en compte les variables et les fonctions que j'ai définies. Extrapoler rapidement la direction que prend votre code et propose des suggestions contextuelles. Cela a accéléré mon temps de développement et m'a aidé à apprendre de nouveaux langages. J'apprécie également le fait qu'il fonctionne avec tous les IDE. » – David C, G2
- Codeium
- USP : se concentre sur la qualité et la maintenabilité du code ; analyse le code à la recherche de problèmes potentiels, suggère des possibilités de refactorisation et génère automatiquement de la documentation.
- Avis : « Codeium est très facile à utiliser et fournit des suggestions vraiment utiles. Comme tout est sur site, c'est super rapide, même en tant que télétravailleur, on ne remarque aucune différence. »– Eric Y. , G2
8. Bots IA spécialisés
Les modèles d'IA et les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être entraînés à partir des données spécifiques de votre organisation : référentiels de code, systèmes de contrôle de version, plateformes de gestion des connaissances, etc. Vous créez des « bots » IA personnalisés qui comprennent votre système unique.
Par exemple, en démocratisant l'IA pour les développeurs, des plateformes telles que ChatGPT Playground et Hugging Face suppriment les barrières à l'entrée. Ces plateformes proposent des modèles et des outils d'IA pré-entraînés que les développeurs peuvent utiliser pour créer leurs propres modèles personnalisés. Cela permet aux développeurs d'aller au-delà des solutions pré-construites et d'adapter les fonctionnalités de l'IA aux besoins spécifiques de leurs applications.
Ces robots peuvent accéder à des informations en langage naturel et les analyser. Les nouvelles recrues, et même les ingénieurs chevronnés, peuvent poser des questions et obtenir des conseils précieux.
Vous êtes bloqué par des suggestions de code ? Le bot peut analyser votre base de code et vous suggérer des solutions ou de la documentation pertinente. Vous êtes confronté à un problème de performance de production ? Le bot peut vous orienter vers les ingénieurs ou les ressources appropriés pour résoudre le problème.
Les bots d'IA générative comblent le manque de connaissances laissé par une documentation obsolète et la perte de savoir institutionnel afin d'aider les ingénieurs de tous niveaux d'expérience à naviguer dans leurs systèmes, à trouver des réponses et à être plus productifs.
Alibaba, la plus grande entreprise de commerce électronique de Chine, utilise cinq chatbots IA pour gérer les interactions avec les clients sur Taobao, qui représentent environ 75 % des consultations en ligne d'Alibaba et 40 % des consultations par téléphone. Les premiers résultats montrent que les chatbots ont augmenté la satisfaction des clients de 25 % et permis à l'entreprise d'économiser plus de 150 millions de dollars par an.
Alibaba reconnaît que l'IA, malgré ses progrès, ne peut pas remplacer complètement le service client humain. Pour les questions simples, l'IA peut répondre sans difficulté aux utilisateurs.
Cependant, dans des situations complexes telles que les litiges, l'IA intervient en automatisant les tâches manuelles (collecte des détails relatifs aux recours/bons et proposition de solutions préliminaires). Les humains examinent ensuite les conclusions de l'IA ainsi que des informations supplémentaires afin de rendre des jugements définitifs.
Pour optimiser cette collaboration, Alibaba investit en permanence dans une interaction homme-machine fluide. Ses robots IA surveillent en permanence les interactions, identifiant les problèmes des clients et les limites de l’assistance IA.
9. Analyse prédictive et gestion de projet
Jongler entre les tâches, les ressources et les délais serrés ressemble souvent à un numéro de funambule. Une planification stratégique et une exécution sans faille sont donc primordiales. Heureusement, l'IA fait son entrée à l'étape de la gestion de projet, offrant des outils puissants pour rationaliser le flux de travail et augmenter les profits.
L'IA peut analyser l'allocation des ressources et les données historiques des projets, agissant comme une boule de cristal pour prédire les échéanciers futurs, les besoins en ressources et les obstacles potentiels. Forts de ces informations, les chefs de projet peuvent prendre des décisions éclairées, allouer efficacement les ressources et atténuer les risques de manière proactive.
Par exemple, Odin est un outil de productivité d'entreprise basé sur l'IA générative qui s'intègre à ClickUp et simplifie la collaboration sur les projets et la gestion des ressources.
L'IA peut identifier les tâches répétitives qui ralentissent votre équipe. En automatisant ces tâches, elle libère un temps précieux que les développeurs peuvent consacrer à des initiatives de codage essentielles.
Voyons comment la vie d'un développeur de logiciels peut changer grâce à une solution de gestion de projet basée sur l'IA !
Utilisation d'un logiciel d'IA pour le développement de logiciels (avec ClickUp)
Les logiciels IA changent de plus en plus la donne dans le domaine du développement logiciel, et ClickUp est l'un des logiciels qui peut fournir une solution tout-en-un aux développeurs !
Voyons comment ClickUp et sa technologie d'IA propriétaire, ClickUp Brain, améliorent les capacités des équipes de développement logiciel :
1. Plateforme centralisée alimentée par l'IA
La plateforme de gestion de projet pour logiciels ClickUp offre une gamme d'outils innovants pour améliorer l'efficacité du développement :
- Collaborez de manière transparente avec votre équipe à l'aide de feuilles de route, de sprints et de backlogs, le tout au sein d'une plateforme unique et intuitive.
- ClickUp Dashboards est votre centre de rapports centralisé, offrant une visibilité complète sur vos projets.
- ClickUp Sprints facilite votre flux de travail grâce à la hiérarchisation et à l’automatisation de la gestion des tâches. Suivez facilement la progression et visualisez les réalisations de votre équipe grâce à des diagrammes Burndown et Burnup clairs.
- Les diagrammes de Gantt dynamiques ClickUp organisent vos sprints, suivent les jalons importants et s'adaptent sans effort aux obstacles ou aux changements d'échéancier grâce à des mises à jour rapides.
Combinée à ClickUp Brain, la plateforme répond aux besoins de tous les développeurs, qu'il s'agisse de fonctionnalités d'automatisation des tâches, de contrôles de qualité du code, de modèles de suivi des bogues ou d'outils d'IA pratiques.
ClickUp Brain vous libère du travail fastidieux lié à vos mises à jour hebdomadaires de sprint. Cet assistant intelligent va encore plus loin : il peut simplifier considérablement l'ensemble de votre processus de développement logiciel :
- Documentation automatisée : générez instantanément des documents de spécifications techniques, ce qui vous fera gagner un temps précieux.
- Révision plus rapide du code : accélérez la révision et les tests du code grâce à la génération rapide de cas de test.
- Gagnez en efficacité : libérez du temps pour votre équipe en laissant les outils d'IA se charger des tâches routinières (génération de mises à jour pour les comptes rendus, réponse aux commentaires et résumé des notes) en quelques secondes seulement.
2. Une automatisation de l’efficacité pour un meilleur développement des projets
Augmentez votre efficacité et hiérarchisez les tâches importantes à l'aide des automatisations ClickUp. Choisissez parmi plus de 100 automatisations prédéfinies pour simplifier les flux de travail, gérer les tâches routinières et faciliter les transitions entre les projets.
Vous pouvez même créer des automatisations personnalisées en anglais courant via ClickUp Brain.
Utilisez les intégrations ClickUp pour réaliser une connexion transparente avec des outils externes tels que GitHub, GitLab et Bitbucket et centraliser le développement de logiciels au sein d'une seule plateforme.
Vous pouvez collecter les demandes relatives aux bogues et aux problèmes à l'aide des formulaires ClickUp, puis les convertir en tâches traçables que votre équipe pourra classer par ordre de priorité. Vous pouvez également lier les problèmes connexes, ajouter des étiquettes et gérer votre backlog à l'aide de champs personnalisés, de statuts et de champs de cumul.
En plus des fonctionnalités ci-dessus, utilisez le modèle de projet logiciel ClickUp pour mieux gérer votre prochain projet.
Les projets logiciels peuvent rapidement devenir complexes. Mais que se passerait-il s'il existait un moyen de simplifier le processus et d'atteindre la réussite ? Ce modèle vous permet de :
- Établissez une structure de projet claire de bout en bout, en veillant à ce que tout le monde soit sur la même longueur d'onde.
- Suivez facilement la progression et assurez-vous que tous les jalons sont atteints dans les délais impartis.
- Optimisez le travail d'équipe entre les coéquipiers et les parties prenantes grâce à des statuts personnalisés, des outils d'IA et des vues flexibles.
3. Modèles prédéfinis pour simplifier les flux de travail
Utilisez ClickUp Brain pour générer des modèles pour divers projets de développement logiciel ou utilisez des modèles prédéfinis issus d'une bibliothèque de modèles de développement logiciel. Simplifiez et accélérez la planification des sprints, les évènements de sprint, l'agilité scrum, les feuilles de route, les récits d'utilisateurs, le développement d'applications, et plus encore.
Modèle de développement logiciel ClickUp
Par exemple, le modèle de développement logiciel ClickUp simplifie la gestion de projet du début à la fin, le tout en un seul endroit.
Vous avez besoin d'aide pour gérer plusieurs outils pour vos équipes Produit, Conception, Ingénierie, Assurance qualité et DevOps ? Ce modèle tout-en-un fournit tout ce dont votre équipe a besoin pour être immédiatement opérationnelle dans ClickUp.
Utilisez-la pour :
- Élaborez et maintenez une feuille de route claire pour vos produits, en veillant à ce que tout le monde soit aligné sur la vision du produit.
- Fournissez efficacement les fonctionnalités des produits grâce à des flux de travail rationalisés et des vues flexibles.
- Adoptez des méthodologies agiles (Scrum ou Kanban) pour résoudre les bugs et relever les défis liés au développement en tant qu'équipe unifiée.
Modèle de journal des modifications du logiciel ClickUp
Et si vous avez besoin d'aide pour soumettre les modifications du journal et les organiser dans un seul espace ? Le modèle de journal des modifications logicielles ClickUp simplifie ce processus et vous permet de garder un contrôle total en créant un hub central pour toutes vos activités logicielles.
Cela aidera votre équipe à :
- Conservez une trace claire de chaque modification logicielle, afin de garantir la transparence et un processus d'évolution fluide dans une vue Tableur.
- Créez et attribuez des tâches liées à chaque changement et suivez la progression en temps réel grâce à un échéancier clair.
- Réfléchissez et affinez vos idées avec les parties prenantes à l'aide des outils Documents et Tableaux blancs intégrés.
- Classez les tâches pour faciliter leur suivi et visualiser leur progression grâce à une organisation claire dans Scrum ou ClickUp Kanban View.
- Automatisez les notifications pour vous tenir informé de chaque étape du processus de changement, éliminant ainsi les lacunes en matière de communication.
- Discutez des progrès et abordez les problèmes lors de réunions en toute transparence à l'aide de ClickUp Chat View ou des intégrations avec Google Workspace ou Zoom.
- Surveillez et analysez les tâches pour identifier les goulots d'étranglement et maximiser la productivité globale de votre équipe à l'aide d'un tableau de bord.
L'avenir de l'IA dans le développement de logiciels (et ClickUp)
L'IA est en passe de devenir un puissant collaborateur pour les ingénieurs logiciels, et non un concurrent. Si l'IA excelle dans l'automatisation des tâches et la gestion des aspects répétitifs du codage, la touche humaine reste irremplaçable dans la conception, la résolution créative de problèmes et la prise de décisions éthiques.
L'avenir de l'IA dans le développement de logiciels est prometteur. Elle promet de simplifier les flux de travail, d'améliorer la qualité des logiciels et de créer des expériences utilisateur exceptionnelles.
Vous vous demandez par où commencer ? Renforcez les superpouvoirs de votre équipe de développement logiciel grâce à des outils basés sur l'IA et à des logiciels de gestion de projet tels que ClickUp.
Inscrivez-vous dès aujourd'hui à ClickUp!