L’apport surprenant de l'IA générative au développement logiciel

Explorez l'impact de l'IA générative sur le développement logiciel. Découvrez comment elle change la donne pour les développeurs et les entreprises.

Publié le 9 novembre 2023

Comme mentionné dans les premiers articles de notre série dédiée à l'intelligence artificielle générative (GenAI), nous vivons un tournant dans la capacité de la technologie à générer du contenu, qu'il s'agisse d'articles, d'images, de musique, voire même de code.

Dans ce quatrième volet, nous nous intéressons à la capacité de la GenAI à produire du code, et en particulier à la manière dont, avec une bonne maîtrise des risques, elle est en passe de devenir la plus précieuse alliée que les développeurs aient jamais connue.

 

Un nouveau type d'intelligence artificielle émergente promet de révolutionner le développement de logiciels

Fin 2022, l’IA générative était sur toutes les lèvres, avec notamment les débuts de ChatGPT. Cinq jours après son lancement, l’outil avait déjà atteint le million d'utilisateurs, devenant ainsi l'une des plateformes technologiques les plus rapidement adoptées de l'histoire.

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Dans ce contexte, le développement de logiciels est sur le point de connaître des avancées majeures, avec des changements significatifs dans la façon dont les développeurs opèrent ainsi que dans la manière dont les entreprises gèrent les développements effectués.

Un changement de paradigme aussi important que le Cloud et le DevOps

Les développeurs utilisent à ce jour des plateformes comme GitHub Copilot et Tabnine pour soutenir la création de logiciels. Malgré leurs limites actuelles, ces technologies offraient déjà aux développeurs la possibilité de se libérer de tâches répétitives et d’améliorer considérablement leur productivité. 

L’IA Générative commence déjà à révolutionner les pratiques, en se positionnant comment un outil précieux pour l'explication et la génération de code. Si elle tient ses promesses, son impact pourrait être aussi important que celui du Cloud, du DevOps ou de la méthode Agile. 

En dépit des doutes liés à son mode d’utilisation et au coût lié à son intégration, particulièrement pour les entreprises souhaitant l’adapter à leur propre code source, l'IA générative recèle un potentiel immense. 

  1. Expliquer un développement qu'ils n'ont pas écrit mais doivent maintenir ou mettre à jour
  2. Orienter vers des librairies permettant de répondre à certaines problématiques spécifiques
  3. Améliorer la cohérence du code
  4. Simplifier le code en suggérant des alternatives moins complexes
  5. Aider le développeur à identifier de nouvelles solutions sur des problèmes complexes
  6. Générer des tests unitaires
  7. Traduire le code d'un langage à un autre
  8. Ecrire de la documentation, par exemple des « user stories » ou des critères de succès
  9. Accélérer le débogage et l'identification d'erreurs de code
  10. Générer une première version personnalisée d'un développement informatique

Faire des choses autrefois impossibles

L'IA générative permettra également aux entreprises de réaliser des choses qui étaient auparavant difficiles voire impossibles, telles que :

  • L’intégration rapide de grands groupes de développeurs pour accélérer la mise en place de nouveaux logiciels, ou des mises à jours majeurs de logiciels existants
  • Permettre aux développeurs d’intervenir sur une plus grande variété de projets et de technologies, ce qui facilitera le recrutement et la planification des ressources pour les entreprises.
  • Rendre les entreprises moins dépendantes des développeurs vis-à-vis de leurs codes développés
  • Rendre l'achat ou la vente de propriété intellectuelle liée aux logiciels moins dépendants de la rétention de leurs développeurs. Un modèle IA génératif existant et bien ajusté améliorerait également la qualité de la due diligence pour l'acquisition.
  • Utiliser de manière plus efficace les ressources offshore

Nous manquons encore de recul pour pleinement évaluer la difficulté et le coût de mise en œuvre de solutions d’IA Générative sur ces codes propriétaires et pour en mesurer de façon précise les impacts effectifs. Mais la valeur potentielle est si grande que nous pensons que toute grande organisation avec de nombreux développeurs qui n'explore pas activement cette option prend le risque de passer à côté d’une opportunité majeure. 

Challenges et risques

Comme pour toute nouvelle technologie, une adoption rapide de l'IA générative soulève plusieurs enjeux.
En dépit de leurs avancées, les modèles actuels d’IA générative peuvent encore parfois délivrer des résultats erronés. La traçabilité et la transparence des résultats ne sont pas encore toujours garantis. 

Cela peut pousser les dirigeants à rester encore prudents. Mais l’IA générative est amenée à devenir de plus en plus précise et fiable avec le temps et, d’ores et déjà, le travail produit par l’IA peut être revu au même titre qu’un travail produit par des développeurs. 

Les enjeux de sécurité ou de respect de la propriété intellectuelle ne sont pas non plus encore parfaitement pris en compte. Une gouvernance solide et une utilisation responsable seront nécessaires pour réaliser tout le potentiel de l’IA Générative dans le développement informatique. 

Changer la donne

L’apport surprenant de l'IA générative au développement logiciel

Auteurs :

Romain Lamotte

Associé, Advisory, Connected Tech

KPMG en France

Bertrand Aubry

Associé, Advisory, Connected Tech

KPMG en France

Vincent Maret

Associé, Responsable du pôle Cybersécurité et Protection des données personnelles

KPMG en France

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