Le développement de logiciels n’est plus ce qu’il était. Le rôle du développeur est aujourd’hui plus difficile qu’avant la pandémie, et il est exponentiellement plus difficile qu’au début de l’ère mobile il y a plus de 10 ans.
Pourquoi ? L’appétit apparemment insatiable du monde pour les logiciels. Pour mettre les chiffres en perspective, Google Play ajoute environ 1 270 nouvelles applications par jour, et en moyenne, une entreprise utilise plus de 1 000 applications à tout moment. Le fardeau de la création, de la maintenance et de la modernisation de tout ce code ne cesse de croître.
La combinaison des avancées technologiques et de la concurrence féroce entre les entreprises a créé le besoin de développer plus d’applications plus rapidement. Les développeurs sont chargés de créer et de maintenir ces applications, tout en faisant face à leur complexité croissante, tout en gérant un pool croissant de dette technique accumulée au fil du temps.
Le dernier élément contribuant à cet environnement nouveau et exigeant est la pénurie de talents. Selon une étude, “la pénurie de développeurs aux États-Unis dépassera 1,2 million”. Cette pénurie de talents est si grave que “l’économie américaine [est] menacée d’une production de PIB non réalisée de 162 milliards de dollars”. Les développeurs sont sous pression pour livrer une production plus élevée que jamais, et beaucoup d’entre eux font le travail de plusieurs développeurs de logiciels.
L’IA à la rescousse – ou juste plus de risques ?
Des solutions alimentées par l’IA générative ont émergé comme une voie prometteuse pour aider les développeurs à travailler plus efficacement (et donc à suivre la demande) et à réduire la dette technique. La technologie a déjà démontré sa valeur pour automatiser de nombreuses tâches répétitives des développeurs (pensons à l’écriture de nouveaux codes, à la maintenance des codes existants, à l’écriture de tests, etc.), libérant ainsi du temps pour se concentrer sur un travail plus créatif et à plus forte valeur ajoutée.
Cependant, il existe actuellement plusieurs obstacles à l’adoption efficace de l’IA. Trois principales préoccupations des CIO incluent :
1. Résistance au changement : Les humains ont naturellement peur du changement et y sont donc très réticents. L’automatisation représente toujours un changement majeur dans les processus commerciaux et une menace pour la façon dont les gens font leur travail. Les équipes d’ingénierie et les professionnels de l’informatique sont susceptibles de considérer l’IA comme une menace pour la façon dont ils travaillent actuellement et confortablement, et craignent comment ils pourraient être censés travailler à l’avenir.
2. Préoccupations relatives à la vie privée et à la conformité : La vie privée est généralement la principale préoccupation des CIO en matière d’adoption de l’IA générative, et ils ont raison de s’inquiéter. Pour l’instant, les grandes entreprises technologiques parlent des deux côtés de leur bouche, affirmant qu’elles protègent la vie privée et respectent le droit d’auteur et la propriété intellectuelle, tout en ne se comportant pas de cette manière. Comment une entreprise peut-elle savoir avec certitude que ses données protégées ne sont pas capturées et utilisées d’une manière qu’elle n’a pas prévue ?
3. Limitations techniques : L’un des plus grands obstacles à l’adoption de l’IA par les organisations est les limitations de la technologie de l’IA elle-même – ou, plus précisément, la compréhension limitée que ces organisations ont des limites de la technologie. L’IA générative a été surestimée comme un remplaçant des œuvres qu’elle crée, et cette surestimation s’applique également à la perception des assistants en matière de codage par IA. Mais la réalité est plus nuancée. L’état actuel des outils IA génératifs offre des gains de productivité massifs pour de nombreuses tâches, mais ils doivent être manipulés par des experts qui connaissent leur métier. Savoir où et comment déployer les outils AI pour un effet maximal est critique.
Ces obstacles sont certes élevés, mais pour débloquer les gains de productivité dont nous avons besoin, les organisations doivent trouver un moyen de les surmonter. Les équipes d’ingénierie doivent se transformer ou être transformées.
Comment ? Voici trois moyens de faciliter l’adoption de l’IA.
1. Comprendre comment les conditions générales d’un fournisseur peuvent affecter l’entreprise.
Il est essentiel de consulter les conditions générales des plateformes que vous envisagez (comment utiliseront-elles vos données ? Quelles informations sont conservées ?) et de comprendre comment elles ont formé leur code (le code sur lequel elles se sont formées est-il autorisé pour une utilisation par votre entreprise ?).
2. Comprendre le paysage et ne pas avoir peur d’expérimenter.
Il sera également crucial de développer une culture de compréhension et d’éducation continue autour de l’IA et de rechercher des outils qui aideront les développeurs et les équipes d’ingénierie à utiliser puissamment et en toute sécurité l’IA.
Par exemple, des assistants de codage alimentés par IA générative tels que Github Copilot et AWS CodeWhisperer peuvent augmenter la productivité et aider les développeurs à créer, tester, documenter et corriger le code plus rapidement. Les agents de chat activés par IA contribuent aux connaissances des développeurs et servent de coachs pratiques pour les nouveaux développeurs et les développeurs expérimentés ayant besoin d’un rappel sur des langages, des frameworks ou des techniques spécifiques.
3. Considérez l’IA comme un moyen de mettre en avant les forces actuelles.
L’IA générative n’est pas une solution “réglée et oubliée” ou un remplacement parfait pour les tâches quotidiennes d’un développeur (du moins pas encore). Malgré le battage médiatique autour de l’IA, ces outils restent des assistants et des recommandations, pas des remplacements de la pleine capacité d’un ingénieur logiciel qualifié.
Pour profiter au maximum des outils de développement logiciel AI, les équipes d’ingénierie devraient les considérer moins comme des machines autonomes et plus comme des costumes Iron Man pour l’esprit. Attendez-vous à apporter des changements subtiles mais importants dans votre approche pour demander des conseils, générer du code et du contenu de manière autonome et examiner les recommandations de l’IA. Vous serez alors beaucoup plus rapide et efficace.
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