Changer la donne

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.

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.

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. 

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. 

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.