9 façons dont l’IA générative améliore la productivité des développeurs

Le développement de logiciels est un domaine dans lequel nous constatons déjà des impacts significatifs des outils d'IA générative. Les avantages sont nombreux et les entreprises qui adoptent ces outils peuvent actuellement réaliser des gains de productivité considérables. Une étude de M. McKinsey affirmeque les développeurs de logiciels peuvent effectuer des tâches de codage jusqu'à deux fois plus rapidement avec l'IA générative.

L'étude du cabinet de conseil a révélé, sans surprise, que les tâches de codage complexes n'étaient pas gravement affectées par l'utilisation de l'IA générative, de sorte que les inquiétudes concernant le remplacement des développeurs par l'IA peuvent être mises en repos en toute sécurité. Cependant, il existe des cas d’utilisation « à portée de main » où l’IA peut considérablement accélérer la productivité des équipes et améliorer l’ expérience des développeurs.

Mais avant de voir comment les outils d'IA générative peuvent avoir un impact, parlons plus généralement de l'amélioration de la productivité des développeurs grâce à des méthodologies, des cadres des exigences et des bonnes pratiques. L’IA générative n’est qu’un outil de la boîte à outils.

Mesurer la productivité des développeurs, un sous-ensemble de la productivité des employés, représente un défi à multiples facettes. Les indicateurs traditionnels, tels que les lignes de code écrites ou les heures travaillées, ne parviennent souvent pas à capturer les complexités des workflows complexes. Ils peuvent ne pas refléter de manière adéquate la qualité ou l'impact plus large du travail d'un développeur, et une évaluation correcte peut nécessiter l'incorporation de facteurs externes tels que la satisfaction du client. Il est essentiel de reconnaître que la productivité des développeurs va au-delà de la simple génération de code ; elle englobe la production de résultats de haute qualité qui satisfont constamment les clients, tout en réduisant le risque d'épuisement professionnel. Un développeur burn-out n'est généralement pas productif.

Les indicateurs de recherche et d’évaluation DevOps (DORA), qui comprennent des indicateurs tels que la fréquence de déploiement, le délai d’exécution et le délai moyen de récupération, servent de critères d’évaluation pour évaluer l’efficacité de la livraison de logiciels. Ces indicateurs de la productivité des développeurs permettent aux responsables d'ingénierie et aux directeurs techniques d'évaluer avec précision les performances individuelles et d'équipe.

Les outils de gestion de projet, comme Jira, largement adopté, permettent de suivre les progrès, de gérer les tâches et de faciliter l'analyse des contributions. La mise en œuvre du cadre Space (ingénierie logicielle, productivité, analytique, collaboration et efficacité) offre une approche holistique du développement logiciel. Les indicateurs clés de performance (KPI), tels que les story points et les outils de productivité en temps réel, servent de points de référence pour mesurer et améliorer régulièrement la productivité des développeurs de logiciels.

Diversifier la mesure de la productivité au-delà des performances individuelles nécessite une compréhension globale de la dynamique d'équipe. Les plateformes de collaboration comme GitHub agissent comme catalyseurs pour une culture de communication ouverte, de revues de code collaboratives et de demandes de fusion facilitées. Ces plateformes permettent non seulement aux membres de l'équipe d'apprendre les uns des autres, mais fournissent également un espace collectif pour améliorer leurs compétences. L’introduction stratégique de nouvelles fonctionnalités et la livraison constante de code de haute qualité renforcent non seulement la compétitivité du produit, mais contribuent également de manière significative à la satisfaction des utilisateurs finaux.

DevOps est apparu comme une méthodologie transformatrice qui intègre harmonieusement les pratiques de développement et d’opérations, optimisant l’efficacité du cycle de vie du développement logiciel. En favorisant la collaboration entre les développeurs et les équipes Opérations, DevOps vise à rationaliser les processus, minimiser les délais d’exécution et augmenter la fréquence de déploiement. Ce faisant, elle ouvre la voie à un environnement propice à l'innovation et à l'amélioration continues. DevOps aide à adresser les goulets d'étranglement et à gérer de manière proactive la dette technique, ce qui permet de créer un environnement de travail qui rend les développeurs heureux et les fait avancer.

Les responsables de l’ingénierie peuvent effectuer régulièrement des analyses de contributions et utiliser ces informations pour intégrer de nouveaux outils et répondre aux préoccupations liées à l’expérience des employés, créant ainsi un environnement propice à la productivité des développeurs. L'adoption du modèle YES (Your Engineering Success) souligne l'importance de cultiver une culture positive et solidaire au sein de l'équipe, favorisant une atmosphère propice à l'innovation et à la créativité. Cette approche globale garantit que la productivité des développeurs est mesurée et optimisée de manière à améliorer non seulement la performance individuelle et d’équipe, mais aussi à favoriser le bien-être global du personnel.

L'IA peut rationaliser les workflows de développement de plusieurs manières. Voici quelques cas d’utilisation plus courants :

Éliminer les tâches répétitives

Le codage implique souvent des tâches simples, parfois fastidieuses, et c’est là que les outils d’IA générative excellent. Les tâches répétitives et routinières, telles que la saisie de fonctions standard, peuvent être accélérées grâce aux fonctionnalités d’auto-complétion. Des outils comme le Codex d’OpenAI peuvent suggérer des lignes de code ou des fonctions entières basées sur des descriptions en langage naturel. La documentation du code peut être accélérée en aidant les développeurs à respecter automatiquement les formats de documentation requis.

Interfaces en langage naturel

L’IA générative facilite les interfaces en langage naturel pour les outils de développement logiciel. Les développeurs sont en mesure d’interagir avec les environnements de développement, les systèmes de débogage et de contrôle de version à l’aide de commandes en langage naturel, ce qui les rend accessibles aux personnes qui n’ont pas de compétences approfondies en programmation.

Suggestion de code

L’IA générative aide également les débutants en fournissant des suggestions, des explications et des conseils contextuels lorsqu’ils écrivent du code. Cela permet d’accélérer la courbe d’apprentissage des nouveaux développeurs et de démocratiser l’accès au développement logiciel.

Amélioration du code

L’IA générative peut suggérer des améliorations du code existant en identifiant les parties redondantes ou inefficaces. Cela permet d’assurer la qualité et la performance du code au fil du temps. Les problèmes jusque-là difficiles à identifier peuvent être détectés et corrigés beaucoup plus rapidement en mettant en œuvre les solutions suggérées par l’IA, ce qui peut même être fait automatiquement.

Traduction de code

L’IA générative peut également traduire le code d’un langage à l’autre, rationalisant ainsi les projets de conversion de code et de modernisation des applications, comme la mise à jour des applications héritées en transformant COBOL en Java.

Tester le code

L’IA générative peut être utilisée automatiquement pour créer des cas de test. Elle peut analyser le code et générer des entrées de test, ce qui permet d’améliorer la couverture des tests et d’identifier les problèmes dès le début du processus de développement.

Détection des bogues

En analysant les codebases volumineux, l’IA générative aide les équipes de développement logiciel à identifier, voire à corriger automatiquement les bogues. Cela permet de créer des logiciels plus robustes et plus fiables,et d’accélérer le cycle de développement.

Environnements de développement personnalisés

L’IA générative aide à créer des environnements de développement personnalisés, adaptés aux préférences et styles de codage individuels des développeurs. Cela améliore la productivité et rend l’expérience de codage plus confortable pour les programmeurs.

Documentation améliorée

L’IA générative aide les équipes d’ingénierie à générer de la documentation en résumant les fonctionnalités du code, en expliquant les algorithmes et en fournissant un contexte. Cela permet de garantir une documentation de projet claire et à jour.

L’IA générative utilisée à des fins de codage fonctionne en tirant parti des modèles de machine learning entraînés sur de vastes jeux de données de code. Ces modèles sont capables de comprendre la structure et la syntaxe des langages de programmation.

Pré-entraîner le modèle

Les modèles d’IA générative sont pré-entraînés sur d’immenses jeux de données contenant divers exemples de code écrit dans différents langages de programmation. Lors du pré-entraînement, le modèle apprend à prédire le mot ou le token suivant dans une séquence de code en s’appuyant sur le contexte des mots précédents. Ce processus permet au modèle de capter la syntaxe, la sémantique et les schémas inhérents aux différents langages de programmation.

Comprendre le contexte

Lorsqu’on lui présente un prompt ou une requête de codage, le modèle d’IA générative traite l’entrée et utilise les connaissances acquises pour comprendre le contexte et l’intention. Le modèle prend en compte les relations entre les différents éléments du code tels que les variables, les fonctions et les structures de contrôle, afin de générer un code pertinent et syntaxiquement correct.

Génération de code

À l’aide des schémas appris et de la compréhension contextuelle, le modèle d’IA générative génère des extraits de code en sortie. Le code généré repose sur le prompt et suit la structure et le style des langages de programmation dans lesquels le modèle a été entraîné.

Adapter au feedback utilisateur

Les modèles d’IA générative disposent souvent de mécanismes pour s’adapter et s’améliorer en fonction du feedback utilisateur. Les développeurs peuvent donner leur avis sur le code généré, ce qui permet au modèle d’affiner sa compréhension et d’améliorer ses sorties ultérieures. Cette boucle de rétroaction itérative contribue à la capacité du modèle à générer un code plus précis et plus adapté au contexte au fil du temps.

Bien que l’IA générative soit un outil de codage puissant, elle ne remplace pas la créativité, la capacité à résoudre les problèmes ni le savoir-faire des développeurs. Elle sert d’outil d’augmentation qui aide les développeurs à effectuer des tâches de codage, fournit des suggestions et potentiellement accélère certains aspects du processus de développement. Les développeurs doivent utiliser l’IA générative de manière responsable, vérifier minutieusement le code généré et compléter ses sorties par leur propre savoir-faire et leur propre compréhension.

Prenons l’exemple d’une programmeuse chargée de mettre en œuvre une fonctionnalité complexe pour un projet d’application Web. Confrontée au défi de manipuler des données complexes et d’assurer un rendu dynamique du contenu, elle décide d’intégrer l’IA générative à son workflow afin d’accélérer le codage. Elle commence par définir soigneusement les exigences de la nouvelle fonctionnalité, en incluant la logique et la structure de base dans un prompt de codage. En s’appuyant sur un outil d’IA générative entraîné sur un jeu de données de code de développement Web, elle saisit son prompt de codage demandant au modèle de générer de manière autonome un extrait de code préliminaire conforme aux exigences spécifiées. Le code généré comprend des fonctions pour le traitement de données, la gestion d’événements et le rendu dynamique du contenu.

Elle entame un processus itératif pour affiner et optimiser le code généré. Grâce à cette interaction, elle s’assure que le code généré par l’IA respecte les conventions de codage et les nuances architecturales du projet. Le code généré lui convenant désormais, elle l’intègre dans le codebase de l’application Web. Malgré l’accélération du processus de développement facilitée par l’IA générative, elle reconnaît le rôle indispensable de l’humain lors des tests approfondis visant à garantir l’exactitude, l’adaptabilité et la fiabilité de la fonctionnalité.

L’intégration de l’IA générative dans son workflow accélère le codage et lui permet de consacrer plus de temps aux aspects de conception de haut niveau, à l’expérience utilisateur et aux tests complets. Ce cas d’utilisation démontre que l’IA générative est un allié précieux qui augmente les capacités des développeurs et contribue à l'efficacité, ainsi qu’à la qualité du cycle de développement logiciel.

IBM watsonx Code Assistant s’appuie sur l’IA générative pour accélérer le développement tout en maintenant les principes de confiance, de sécurité et de conformité. Les développeurs et les opérateurs informatiques peuvent accélérer les efforts de modernisation des applications et générer une automatisation pour faire évoluer rapidement les environnements informatiques. watsonx Code Assistant est alimenté par les modèles de base IBM Granite qui incluent de grands modèles de langage de pointe conçus pour le code et destinés à aider les équipes informatiques à créer du code de haute qualité en utilisant des recommandations générées par l’IA basées sur des requêtes en langage naturel ou sur le code source existant.