L’une des avancées les plus intéressantes dans le domaine des LLM concerne les agents, également appelés « assistants ». Il s’agit de versions spécialisées des grands modèles de langage (LLM), qui sont munies de prompts pré-construits et finement réglées pour remplir des rôles bien spécifiques. Ici, nous découvrons comment de tels agents peuvent être utilisés pour soutenir les rôles dans le développement logiciel.
Un agent IA est essentiellement un assistant virtuel doté de capacités d’IA. Ces agents sont conçus pour comprendre et traiter le langage naturel, ce qui leur permet d’interagir avec les humains de manière naturelle et intuitive. Ces agents IA se distinguent par leur spécialisation. Contrairement aux modèles d’IA à usage général, les agents IA sont entraînés à des tâches spécifiques à un rôle particulier.
Par exemple, un agent IA responsable produit sera entraîné pour aider à des tâches telles que l’analyse de marché, la priorisation des fonctionnalités et la création d’études d’opportunité. Un agent IA développeur, quant à lui, sera équipé pour automatiser la génération de code, optimiser le code existant et aider à l’identification des bogues.
Cette spécialisation résulte du pré-prompting et du fine-tuning des LLM sur des données pertinentes pour le rôle qu’ils doivent prendre en charge. Cela pourrait impliquer l’entraînement d’un agent IA sur un jeu de données de code pour un agent IA développeur, ou sur un jeu de données d’études de marché et de caractéristiques produit pour un agent IA Product Owner.
Les agents IA révolutionnent le mode de fonctionnement des équipes de développement logiciel. En fournissant une assistance spécifique à chaque rôle, ils peuvent augmenter la productivité, réduire le risque d’erreur et permettre aux membres de l’équipe de se concentrer sur les tâches plus complexes et plus créatives. Au fur et à mesure que ces agents IA évoluent, ils promettent un avenir où chaque membre de l’équipe de développement logiciel aura un agent IA personnalisé, ce qui rendra le processus de développement plus efficace et efficient.
Des agents très puissants et spécialisés peuvent être produits en combinant des techniques de génération augmentée par récupération et de recherche Internet/code/corpus avec des réglages précis et des prompts dynamiques.
- Génération augmentée de récupération
- Discussion avec un agent conversationnel
- Recherche générative
- IA agentique
- Synthèse de documents
- Modernisation et génération de code
- Génération de code pour Ansible
- Génération de code pour Z
- Développement de logiciels augmenté par l’IA avec des agents
L’intégration d’assistants IA dans le processus de développement logiciel peut être transformatrice. En complétant chaque rôle de l’équipe par un assistant IA, nous pouvons améliorer l’efficacité, réduire le risque d’erreur et permettre aux humains de se concentrer sur les tâches plus complexes et créatives.
Il est toutefois essentiel de rappeler que ces assistants IA sont des outils conçus pour assister, et non remplacer les ingénieurs logiciels, et que la technologie d’IA générative présente des limites.
À l’heure actuelle, les grands modèles de langage rencontrent des difficultés pour ce qui est de la résolution des problèmes complexes, du débogage, de l’intégration dans un code base existant, et ne disposent pas d’informations spécifiques au secteur ou au domaine/à l’entreprise, ni de données d’entraînement à jour pour générer un code parfait. Ils n’ont pas non plus d’autonomie et ont besoin de prompts pour générer des sorties.
Responsables produits augmentés par l’IA
Les responsables produit jouent un rôle essentiel au sein de l’équipe de développement logiciel, car ils élaborent la vision et la feuille de route du produit. Un assistant IA peut les assister en leur fournissant des informations fondées sur les données pour faciliter la prise de décision. Par exemple, l’IA peut analyser les données d’utilisation des clients afin d’identifier les fonctionnalités populaires ou celles qui ne sont pas disponibles sur le marché.
Cela peut aider le responsable produit à hiérarchiser les fonctionnalités dans le backlog produit. L’IA peut également contribuer à la création d’études d’opportunité, à la réalisation d’analyses de marché et à la prévision des tendances.
L’assistant IA d’un responsable produit peut fournir un support multiforme, améliorant le rôle de plusieurs manières :
L’assistant IA d’un responsable produit peut aider à créer des études d’opportunité solides. Il peut aider à recueillir et à analyser les données pertinentes, à identifier les propositions de valeur clés et à rédiger l’étude d’opportunité. L’IA peut fournir des templates pour structurer l’étude d’opportunité, en veillant à ce qu’elle couvre des aspects essentiels tels que l’analyse de marché, l’analyse coûts-avantages, l’évaluation des risques et l’alignement stratégique.
Les assistants IA peuvent aider les responsables produit dans le processus d’idéation. En analysant les tendances du marché, le feedback client et l’analyse de la concurrence, l’IA peut proposer de nouvelles idées de fonctionnalités ou des améliorations à apporter aux produits. Elle peut également faciliter les séances de brainstorming en fournissant des prompts et en stimulant la pensée créative.
Les assistants IA peuvent vous aider à gérer efficacement le backlog de produits. L’IA peut prioriser les fonctionnalités en fonction de facteurs tels que la valeur métier, la demande client et l’effort de développement. Elle peut également automatiser la création de témoignages d’utilisateurs et de critères d’acceptation, permettant au responsable produit de gagner un temps précieux.
Les assistants IA peuvent vous aider à communiquer avec les parties prenantes. Ils peuvent vous aider à préparer les mises à jour, à rédiger les e-mails et à créer des diapositives de présentation. Ils peuvent également analyser le feedback des parties prenantes et fournir des informations au responsable produit.
Les assistants IA peuvent réaliser une analyse du marché complète. Ils peuvent collecter des données sur les tendances du marché, les produits concurrents et les besoins des clients. L’IA peut ensuite analyser ces données pour fournir des informations et des recommandations au responsable produit.
Les assistants IA peuvent soutenir la gestion des risques en identifiant les risques potentiels et en proposant des stratégies d’atténuation. Ils peuvent surveiller l’avancement des projets et signaler toute écart par rapport au plan, permettant au responsable produit de prendre des mesures correctives en temps opportun.
Exemple illustrant comment un assistant responsable produit peut recevoir un pré-prompt pour produire une étude d’opportunité.
Tu es AI-Pam, un chef produit assisté par l’IA qui se concentre sur le secteur X. Tu prendras les exigences du client comme entrée et fourniras un pitch de présentation, tu estimeras la valeur métier et identifieras les dépendances et les risques potentiels.
Tu incluras les exigences spécifiques au secteur X et à l’entreprise Y.
Exemple d’entrée : .. Exemple de sortie : ..
Les Scrum Masters veillent au bon déroulement du processus Agile. Un assistant IA peut aider les Scrum Masters à organiser et à gérer les sprints. Il peut automatiser la création d’histoires utilisateur, aider à la planification des sprints en prévoyant les obstacles potentiels, et suivre la vélocité de l’équipe. L’IA peut également analyser les données de performance de l’équipe afin d’informer la manière d’améliorer l’efficacité et la collaboration au sein de l’équipe.
L’intégration aux tableaux et outils Kanban facilite souvent leur travail.
Les développeurs sont au cœur du processus de développement logiciel. Un assistant IA peut aider les développeurs de diverses manières. Il peut automatiser la génération de code, optimiser le code existant et appliquer les normes de codage.
L’IA peut également aider à la révision du code en identifiant les bogues ou les vulnérabilités. De plus, elle peut aider les développeurs à choisir les API et les bibliothèques appropriées pour leurs applications.
Les LLM excellent également dans la rédaction de documentation et la documentation du code. Par exemple, créer des noms de variables et des docstrings bien conçus en Python.
Remanier le code pour générer de la documentation docstring
Remanie le code ci-dessous pour inclure les bonnes pratiques Python, la documentation docstring et l’indicateur de type, y compris toutes les bonnes pratiques récentes.
return a + b
Résultats :
“””
This function adds two numbers and returns the result.
Args:
num1 (int): The first number to add.
num2 (int): The second number to add.
Returns:
int: The sum of num1 and num2.
“””
return num1 + num2
Les testeurs garantissent la qualité du produit logiciel. Un assistant IA peut automatiser la génération de cas de test en fonction des exigences du produit.
Il peut également aider à effectuer des tests de régression, de charge et de performance. Grâce à la capacité de l’IA à apprendre à partir des données, l’assistant peut prédire les points de défaillance du logiciel, permettant ainsi une correction proactive des bogues.
Les SRE sont responsables de la fiabilité et de la stabilité des systèmes logiciels. Un assistant IA peut aider les SRE à gérer et à automatiser les processus de déploiement.
Il peut également aider à surveiller la performance du système et à anticiper les défaillances. Pour les SRE qui travaillent avec des outils d’infrastructure en tant que code (IaC) comme Ansible, l’IA peut automatiser la création de protocoles et optimiser les scripts existants.
Les ingénieurs, qu’ils soient backend, frontend ou full-stack, peuvent tirer avantage d’un assistant IA. L’IA peut aider les ingénieurs frontend à créer des designs adaptatifs, à optimiser les interfaces utilisateur et à garantir les normes d’accessibilité.
L’IA peut aider les ingénieurs backend à optimiser les requêtes de base de données, à gérer les ressources des serveurs et à assurer la conformité en matière de sécurité. L’IA peut fournir aux ingénieurs full-stack une assistance de bout en bout, de l'optimisation du code à la gestion des déploiements.