Qu’est-ce que le SDLC (cycle de développement logiciel) ?

Le SDLC décompose le développement logiciel en phases distinctes, reproductibles et interdépendantes. Chaque phase du SDLC a ses propres objectifs et livrables qui guident la phase suivante.

Ensemble, les phases du SDLC constituent une feuille de route qui aide les équipes de développement à créer des logiciels qui répondent aux besoins des parties prenantes, aux exigences du projet et aux attentes des clients.

Il existe différents modèles SDLC, et chacun aborde les phases du SDLC à sa façon. Dans certains modèles, comme celui en cascade, les phases sont réalisées de manière séquentielle. Dans d’autres processus plus itératifs, comme les processus Agile, les phases peuvent être traitées en parallèle. 

Le développement logiciel exige de concilier de nombreux facteurs dont les différents besoins des parties prenantes, la disponibilité des ressources et l’environnement informatique dans lequel le logiciel s’intègre. Le SDLC fournit un cadre pour gérer et aligner ces facteurs, afin de rationaliser le processus de développement.

Le SDLC aide les parties prenantes à estimer les coûts et les délais du projet, à identifier les défis potentiels et à gérer les facteurs de risque dès le début du cycle de développement. Il permet également de mesurer l’état d’avancement, d’améliorer la documentation, de renforcer la transparence et de mieux aligner les projets logiciels sur les objectifs de l’entreprise.

Si la mise en œuvre du SDLC diffère d’une équipe à l’autre, les spécialistes s’accordent sur le fait que le cycle de développement logiciel comporte sept phases clés.

Chaque phase du SDLC comprend des tâches et des objectifs distincts. Ensemble, les différentes phases fournissent une feuille de route standardisée pour le développement logiciel.

Lors de la phase de planification, on définit les objectifs et la portée du projet de développement logiciel.

L’équipe de développement logiciel commence par réfléchir aux principaux détails du projet. Il peut s’agir d’aspects tels que le problème ou le cas d’utilisation que le logiciel va résoudre, les personnes qui l’utiliseront et la manière dont il interagira avec d’autres applications et systèmes.

Les développeurs peuvent également solliciter l'avis d’autres parties prenantes comme les analystes métier, les business managers ou encore les clients internes et externes. Les développeurs peuvent également utiliser des outils de recherche et de codage alimentés par l’IA générative pour identifier les exigences ou expérimenter de nouvelles fonctionnalités produit.

Dans l’ensemble, la phase de planification vise tant à définir les objectifs du projet qu’à déterminer ce dont il n’a pas besoin, afin d’éviter qu’il ne devienne trop lourd.

À l’issue de la phase de planification, on produit généralement un document de spécification des exigences logicielles (SRS). Le document SRS détaille les fonctions du logiciel, les ressources requises, les risques possibles et le calendrier du projet. 

Pendant la phase d’analyse, l’équipe de développement collecte et examine les informations relatives aux besoins du projet. L’analyse permet de poursuivre le travail amorcé lors de la phase de planification, en passant d’une idée générale à un plan de mise en œuvre concret.   

Cette analyse consiste généralement à recueillir les besoins des utilisateurs, à réaliser des études de marché et des tests de faisabilité, à évaluer les prototypes et à allouer les ressources. Les parties prenantes peuvent partager des données sur la performance de l’entreprise et des données client, des informations sur les développements antérieurs, les exigences en matière de conformité et de cybersécurité, ainsi que les ressources informatiques disponibles.

Les développeurs logiciels peuvent utiliser l’IA générative pour traiter l’ensemble de ces informations. Par exemple, les outils d’IA générative peuvent aider à identifier des tendances dans les retours utilisateurs ou à signaler des problèmes potentiels de conformité dans les fonctionnalités proposées. 

À la fin de la phase d’analyse, les chefs de projet et les équipes de développement comprennent pleinement la portée du projet, ses spécifications fonctionnelles et techniques, ainsi que la manière d’organiser les tâches et les workflows du projet.

La phase de conception consiste à définir l’architecture du projet. Les étapes clés incluent la définition de la navigation du logiciel, des interfaces utilisateur, de la conception de la base de données, et plus encore.

Les ingénieurs logiciels examinent les exigences pour déterminer la meilleure façon de créer le logiciel. Ils prennent en compte la manière dont le logiciel s’intègre dans l’environnement d’applications et de services actuel de l’entreprise, tant en amont qu’en aval, et à toute autre dépendance dont il dispose.

L’équipe de développement peut également commencer à traiter les questions liées à la cybersécurité pendant la phase de conception, en utilisant des exercices de modélisation des menaces pour identifier les risques potentiels pour le logiciel. Par exemple, si l’usurpation d’identité est identifiée comme un risque important, l’équipe saura intégrer de solides mesures d’authentification dans la conception. 

De nombreuses nouvelles applications logicielles utilisent une architecture à microservices, une approche cloud-native dans laquelle une application unique est composée de nombreux composants ou services plus petits, faiblement couplés et déployables indépendamment.

Afin d’organiser le flux de développement, les développeurs logiciels peuvent recourir à une conception modulaire. Les modules logiciels sont des unités de code autonomes qui remplissent une fonction particulière. Ces modules peuvent être connectés pour créer un logiciel plus complexe. La conception modulaire permet aux développeurs de réutiliser les modules existants et de travailler simultanément sur plusieurs parties du logiciel, afin de réduire les goulots d’étranglement.

La phase de conception aboutit souvent à la création d’un prototype préliminaire, voire de plusieurs prototypes, qui peuvent être présentés aux parties prenantes et aux utilisateurs finaux pour recueillir des retours. L’IA générative peut potentiellement accélérer la création de prototypes. Par exemple, les développeurs peuvent fournir à un outil d’IA des conceptions fonctionnelles et des exigences détaillées, et obtenir en retour une première version du code logiciel.

Les travaux réalisés pendant la phase de conception sont regroupés dans un document de conception logicielle (SDD), qui est transmis aux développeurs comme feuille de route à suivre pendant le codage. 

La phase de codage, ou phase de développement, correspond au moment où l’équipe commence à écrire le code et à créer le logiciel, conformément aux directives élaborées au cours des phases précédentes (par exemple, SDD et SRS).

Ces documents aident les développeurs à choisir le bon langage de programmation, tel que Java ou C++, et permettent aux chefs de projet de diviser le projet en tâches de codage plus petites et distinctes.

Cette phase inclut également la création de tout système ou interface supplémentaire nécessaire au bon fonctionnement du logiciel, comme des pages web ou des interfaces de programmation des applications (API).

En fonction du modèle de cycle de vie de développement logiciel (SDLC) suivi, certaines équipes peuvent réaliser des revues de code et d’autres tests pendant la phase de développement. Ces tests peuvent aider à identifier plus tôt les bogues et autres vulnérabilités dans le cycle de vie du développement logiciel.

Certains développeurs utilisent désormais l’IA générative pour écrire le code, ce qui accélère le développement. Par exemple, avec le « codage d’ambiance », les développeurs décrivent en texte brut ce qu’ils attendent du logiciel, et l’outil d’IA crée les extraits de code appropriés. Souvent, ce code sert de point de départ que les développeurs affinent par la suite. 

La phase de test commence une fois que l’équipe de développement a créé une version fonctionnelle du logiciel. Au cours de cette phase, l’équipe cherche à éliminer les bogues et à améliorer le produit final.

Une équipe d’assurance qualité peut réaliser différents types de tests: tests unitaires, tests d’intégration, tests système, tests d’acceptation, et autres, afin de vérifier que toutes les parties du logiciel fonctionnent comme prévu. Ces tests permettent de s’assurer que le logiciel répond aux besoins des utilisateurs et aux exigences métier, et qu’il fonctionne correctement dans l’environnement informatique global de l’entreprise.

Les testeurs examinent également le logiciel pour détecter ses vulnérabilités, déterminent quand et comment elles surviennent, et consignent leurs conclusions.

Les développeurs utilisent les résultats des tests pour corriger les bogues et apporter des améliorations, puis renvoient le logiciel pour qu’il soit de nouveau testé.

Les équipes de développement logiciel associent souvent des méthodes de test manuelles et automatisées. Les outils d’IA permettent de rationaliser les tests en grande partie, par exemple, en générant des cas de test et en analysant les schémas d’échec pour en découvrir les causes racines.

De nombreux modèles SDLC intègrent le test continu. Cette approche signifie que le test n’est pas limité à une seule phase du SDLC, mais que le code est testé tout au long du processus de développement logiciel.  

Au cours de la phase de déploiement, le logiciel optimisé est installé dans l’environnement de production, où les utilisateurs peuvent y accéder.

L’objectif de cette phase ne se limite pas à mettre le logiciel entre les mains des utilisateurs. Les développeurs veulent s’assurer que les utilisateurs comprennent comment utiliser le nouveau logiciel et qu’il puisse être déployé avec un minimum de perturbations pour l’expérience utilisateur ou les workflows.

Les développeurs peuvent choisir un déploiement progressif – par exemple, une version bêta, dans laquelle un groupe limité d’utilisateurs teste une version préliminaire – avant la mise à disposition générale (general availability ou GA). Cette approche permet à l’équipe d’observer le fonctionnement du logiciel dans des conditions réelles avant sa diffusion à l’ensemble des utilisateurs. Les équipes de développement peuvent également rédiger des manuels, organiser des sessions de formation ou proposer un support sur site pour les utilisateurs.

Le SDLC ne s’arrête pas au déploiement. La phase de maintenance couvre les activités post-déploiement que mènent les équipes de développement pour garantir le bon fonctionnement continu du logiciel : publication de mises à jour et d’optimisations, modifications imprévues, tests de correctifs, adaptation à de nouveaux cas d’utilisation, et correction des bogues signalés par les utilisateurs.

Une maintenance et un support continus sont nécessaires pour assurer la pérennité de tout logiciel. On peut la comparer à l’entretien d’une maison : avec le temps, certains éléments peuvent être mal utilisés ou se détériorer. Ils doivent alors être remplacés, et si possible améliorés.

Dans certains modèles de développement, comme les modèles DevOps, les équipes de développement (Dev) et des opérations informatiques (Ops) utilisent l’intégration continue et le déploiement continu (CI/CD). Le code est continuellement ajouté à la base de code au fur et à mesure de son écriture, testé en continu, puis automatiquement déployé dans l’environnement de production. Dans un environnement DevOps, la maintenance est une activité continue plutôt qu’une phase distincte. 

Il existe de nombreux modèles de développement logiciel. Voici quelques-uns des modèles SDLC les plus utilisés :

• Cascade
• Modèle en V
• Agile
• Lean
• Intéractivité
• En spirale
• Big Bang
• Développement rapide d’applications (RAD)

Le choix du modèle SDLC dépend de plusieurs facteurs. Les exigences du projet sont-elles clairement définies, et sont-elles susceptibles de changer au cours du processus de développement ? Quel est le degré de complexité du projet ? L’équipe de développement est-elle expérimentée ? Répondre à ces questions permet aux parties prenantes de choisir le modèle le plus adapté au projet.

Le modèle en cascade (waterfall model) est un modèle de développement logiciel linéaire et séquentiel, dans lequel chaque étape est terminée avant que la suivante ne commence. Il offre un processus structuré et prévisible, adapté aux projets bien définis et stables, où les parties prenantes souhaitent intervenir uniquement lors de la révision des jalons majeurs.

Ce modèle est peu flexible, car il impose de finaliser chaque phase avant d’en entamer une nouvelle. Cela peut rendre la correction du travail difficile et longue dans les phases précédentes une fois celles-ci terminées.

Bien que le modèle en cascade soit moins courant aujourd’hui qu’autrefois, il a servi de base à de nombreux modèles ultérieurs du SDLC.

Le modèle en V, ou modèle en forme de V, est une variante du modèle en cascade et est parfois appelé modèle de « vérification et de validation ». Dans le modèle en V, chaque phase du SDLC dispose de sa propre phase de test correspondante.

Des tests fréquents permettent d’éliminer les bogues plus tôt, mais, en raison de sa structure linéaire, le modèle en V (comme le modèle en cascade) reste moins flexible que d’autres méthodologies. Cependant, il convient bien aux logiciels aux exigences stables qui nécessitent des tests fréquents.

Le modèle Agile repose sur l’amélioration continue et des cycles de développement – souvent appelés « sprints » – au cours desquels les développeurs effectuent et publient régulièrement de petits changements incrémentiels. Il est bien adapté aux projets où les clients sont disposés et capables de participer à des discussions et revues fréquentes de l’avancement.

Le développement Agile est réactif face aux demandes ou exigences changeantes, ce qui permet aux équipes d’identifier plus facilement les problèmes au cours du processus de développement. Cette réactivité constitue l’un des principaux avantages du développement logiciel Agile : les équipes peuvent traiter les problèmes avant qu’ils ne prennent de l’ampleur.

Des variantes de la méthodologie Agile – parfois appelées « frameworks » – définissent des rôles au sein de l’équipe de développement afin de rendre le processus encore plus fluide. Deux des frameworks Agile les plus courants sont scrum et kanban. (Pour plus d’informations, consultez « SDLC, Agile et scrum ») 

Le modèle Lean applique au développement logiciel les principes et pratiques issus du secteur manufacturier afin de réduire le gaspillage à chaque étape du SDLC.

L’approche lean vise à améliorer continuellement les processus métier pendant le développement. Les équipes fixent régulièrement des objectifs à court terme, avec des exigences élevées en matière d’assurance qualité à chaque étape.

Pour réduire les lourdeurs et accélérer le processus, le lean privilégie l’itération et des boucles de retour d’information plus rapides. Le modèle supprime les processus bureaucratiques de prise de décision et reporte leur mise en œuvre jusqu’à ce que des données précises soient disponibles.

Dans le modèle itératif, une première version du logiciel, ou minimum viable product (MVP), est créée rapidement, puis améliorée de manière continue à travers des versions successives. Ce modèle consiste à partir d’un objectif restreint, puis à développer progressivement le logiciel à partir de cette base.

Dans le modèle en spirale, quatre phases – définition des objectifs, analyse des ressources et des risques, développement et tests, et planification de l’itération suivante – s’enchaînent dans un cycle répété, d’où le nom de « spirale ».

Grâce à la répétition régulière de ces quatre phases, les occasions de correction sont multiples, ce qui rend ce modèle idéal pour les projets à haut risque ou complexes, où des changements fréquents sont attendus. 

Le Big Bang est une approche informelle et non structurée du développement logiciel, dépourvue de la définition rigoureuse des modèles généralement associés au SDLC.

Comme dans la théorie du Big Bang, ce modèle part de zéro, sans planification ni analyse des besoins. Il est considéré comme à haut risque, mais le modèle Big Bang peut convenir à de petits projets dont les paramètres sont évidents, rendant inutile une planification et une gestion détaillées. Il repose essentiellement sur les retours des testeurs et des utilisateurs pour apporter des mises à jour ponctuelles au logiciel pendant le développement.

Comme son nom l’indique, le développement rapide d’applications (rapid application development ou RAD) s’appuie sur le prototypage rapide et les retours des utilisateurs, plutôt que sur une longue phase de planification. Cette structure permet à l’équipe RAD de s’adapter rapidement aux nouveaux besoins et demandes des utilisateurs.

Bien que similaire au développement Big Bang, le RAD suit plus régulièrement l’avancement et offre des occasions fréquentes de recueillir l’avis des utilisateurs et des clients. Cette structure supplémentaire rend le RAD applicable à des projets plus vastes et plus complexes. 

DevOps est une méthodologie de développement logiciel qui combine et automatise le travail des équipes de développement logiciel et des équipes d’opérations informatiques. Le cycle de vie DevOps comporte ses propres étapes, similaires à celles du SDLC. Cependant, DevOps reconfigure les étapes du SDLC pour créer un cycle continu de développement et d’amélioration logicielle.

Les principes fondamentaux d’une approche DevOps sont la collaboration, l’automatisation et l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD). Comme DevOps couvre l’ensemble du processus de développement logiciel, il peut être considéré comme un cycle de vie du développement logiciel à part entière. 

Mais DevOps dépasse ce cadre : il implique également un changement culturel et organisationnel vers une responsabilité partagée et une collaboration accrue. Il est important de souligner que DevOps n’est pas un modèle unique, mais une combinaison de pratiques, d’outils et de philosophies culturelles.

DevOps répond à la rigidité du SDLC en rendant chaque phase du processus de développement logiciel continue tout au long du projet. Au lieu d’être limité à des étapes distinctes, la planification, le codage, le test, le déploiement, la maintenance et la supervision se poursuivent en permanence durant tout le cycle de vie du produit. Le résultat est un pipeline de livraison continue dans lequel le logiciel est amélioré par des mises à jour fréquentes.

DevSecOps, parfois appelé « DevOps sécurisé », intègre des tests de sécurité automatisés et des pratiques de sécurité au modèle DevOps. Alors que le développement logiciel traditionnel considère le test de sécurité comme une phase distincte, DevSecOps intègre les considérations de sécurité à chaque phase du SDLC.

En intégrant tout au long du cycle de développement des tests de sécurité, comme les revues de code et les tests d’intrusion, les équipes peuvent éviter certains retards dus, par exemple, à la découverte tardive de vulnérabilités. Elles peuvent ainsi traiter plus tôt les questions liées à la gestion des risques, créer des programmes plus sécurisés, accélérer la correction des vulnérabilités et livrer un logiciel plus rentable. 

Le modèle Agile est l’un des modèles SDLC les plus populaires, car il met l’accent sur la collaboration, la livraison continue et les retours des clients. Cette méthodologie itérative décompose les grands projets en « sprints » à durée fixe : des tâches plus petites, avec des objectifs précis, destinées à être accomplies dans de courts délais. L’objectif est de maintenir l’équipe concentrée sur les fonctionnalités tout au long du développement et de lui permettre d’identifier rapidement les problèmes et de répondre à l’évolution des besoins des utilisateurs.

Scrum est un cadre des exigences de gestion de projet Agile que certaines équipes de développement appliquent à leur processus de développement de logiciels. Son nom provient du rugby. Au rugby, une mêlée (ou scrum) est un moyen de relancer le jeu après une perte de possession du ballon, qui repose sur une communication claire entre les joueurs travaillant à l’unisson. Dans le cadre Agile, scrum invite les membres de l’équipe à agir comme une unité cohésive qui privilégie le travail en équipe et la collaboration ouverte.

Dans le cadre de scrum, les équipes de développement sont divisées en unités plus petites, chacune dirigée par un « scrum leader ». Le scrum leader rend compte au responsable du produit, qui est également le point de contact entre les équipes scrum. Chaque petite équipe assume l’entière responsabilité de la tâche qui lui est assignée dans chaque sprint. Cette responsabilité donne à l’équipe scrum la possibilité de s’adapter et de faire preuve de créativité, sans devoir s’interrompre pour attendre le retour d’autres parties prenantes.

Kanban, qui signifie « tableau » en japonais, est un autre cadre Agile courant. Alors que scrum fonctionne par périodes à durée fixe, kanban repose sur un flux de travail continu. Toutes les tâches à réaliser sont affichées visuellement sur un tableau kanban, accessible à tous les membres de l’équipe, qui peuvent ainsi voir le travail restant et hiérarchiser leurs prochaines étapes. Ce tableau facilite le passage immédiat à l’étape suivante à mesure que chaque tâche est livrée.

Le SDLC offre aux équipes de développement une structure normalisée et un processus reproductible, ce qui facilite la création régulière de logiciels de haute qualité. Les avantages du SDLC comprennent :

• Un meilleur logiciel
• Productivité accrue
• Un risque réduit
• Une meilleure transparence des projets
• Une collaboration renforcée
• Une gestion plus efficace des ressources
• Satisfaction des clients accrue

Le SDLC fournit une feuille de route qui aide les équipes à mener à bien des projets complexes de développement logiciel dans les délais et budgets prévus. Il met également l’accent sur les tests et l’assurance qualité, ce qui améliore la qualité globale du produit et du code. 

La structure du SDLC permet de rationaliser les projets et d’éliminer les incertitudes. Grâce à une documentation claire pour guider la progression entre les phases, le SDLC peut réduire le temps de production des logiciels et accroître la productivité du développement. 

Le SDLC aide les entreprises à anticiper et à gérer les risques liés aux projets. Dans certains modèles SDLC, l’évaluation des risques est effectuée en continu tout au long du processus de développement. Les équipes peuvent ainsi identifier et atténuer les risques plus tôt dans le cycle de vie du développement logiciel, avant que de petits problèmes ne deviennent majeurs.

Le SDLC favorise la transparence grâce à une documentation standardisée et à des canaux de communication ouverts.

La plupart des modèles SDLC prévoient des processus définis pour informer les parties prenantes de ce qui a déjà été accompli, de ce qui reste à faire et de leurs responsabilités propres. Grâce à ces informations, les parties prenantes comprennent le travail déjà réalisé et peuvent exécuter leurs propres tâches plus efficacement.

La transparence du SDLC peut également favoriser une meilleure collaboration. Les parties prenantes peuvent s’accorder sur les objectifs et communiquer ouvertement sur les difficultés rencontrées. Dans certains modèles et méthodologies, les membres de l’équipe sont encouragés à former de petits groupes très collaboratifs pour trouver des solutions créatives aux problèmes de développement.

L’estimation des coûts globaux du développement est un élément clé du processus SDLC. Les parties prenantes connaissent les ressources nécessaires pour mener à bien le projet avant même que le développement ne commence. Planifier ces besoins à l’avance peut aider à réduire les excès et à maintenir les projets sur la bonne voie et dans les limites du budget prévu.

Le SDLC sert de feuille de route pour planifier, développer et tester les logiciels de manière rigoureuse. Cette approche permet un cycle de développement plus ciblé, ce qui peut aider à réduire l’ajout inutile de fonctionnalités, à rendre le logiciel plus facile à utiliser et à garantir qu’il s’intègre dans le paysage informatique existant de l’entreprise.

Un logiciel testé de manière approfondie devrait également présenter moins de bogues lors de sa mise en production.

Voici quelques-uns des défis qui peuvent compliquer, voire mettre en péril, la réussite des projets SDLC :

• Respect du périmètre du projet
• Exigences mal définies
• Détermination du niveau de test optimal
• Sécurisation des mises à jour et de la maintenance logicielle

Lorsque les exigences d’un projet vont au-delà du plan initial, on parle de « dérive des objectifs ». Celle-ci peut amener les équipes de développement logiciel à dépasser les budgets et à fournir des efforts supplémentaires pour peu de bénéfices réels. Souvent, ces exigences ajoutées ne servent pas l’objectif principal du logiciel et peuvent même détourner le projet de la meilleure orientation de développement.

Une quête incessante de perfection peut également déformer le périmètre d’un projet. Certaines applications logicielles très sensibles doivent certes s’approcher de la perfection, mais pour la plupart des cycles de développement logiciel, le parfait est l’ennemi du bien. Une version fonctionnelle, même imparfaite, peut être mise sur le marché plus rapidement et être améliorée par itérations lors de la maintenance après le déploiement. 

Si une équipe n’analyse pas et ne comprend pas en profondeur les exigences d’un projet dès le départ, elle risque de passer par de nombreux cycles de travail inutiles avant d’identifier les besoins réels du logiciel. Cela peut retarder considérablement la mise en production et augmenter les coûts du projet. 

Les tests de logiciels peuvent représenter jusqu’à 33 % des coûts de développement d’un système. Pour accélérer la livraison et réduire les coûts, certaines entreprises peuvent être tentées de limiter les tests – et d’en payer le prix plus tard, lorsque des bogues ou des problèmes de performance non détectés provoquent de sérieux problèmes pour les utilisateurs finaux.

L’excès inverse peut également poser problème : soumettre un logiciel à plus de tests que nécessaire avant son lancement. En cherchant à éliminer absolument tous les bogues, les équipes de développement risquent de retarder la sortie d’un logiciel avec plusieurs séries de tests superflus. 

Selon IBM X-Force Threat Intelligence Index, les attaques de chaîne d’approvisionnement – dans lesquelles les cybercriminels ciblent stratégiquement des prestataires tiers pour affecter plusieurs entreprises – sont en hausse.

Un vecteur d’attaque courant chez les fournisseurs de logiciels consiste à détourner le processus de mise à jour afin de diffuser un logiciel malveillant à la place d’une mise à jour légitime.

Par exemple, en 2020, le fournisseur de logiciels SolarWinds a été piraté et des acteurs de la menace ont distribué des logiciels malveillants à ses clients sous couvert d’une mise à jour logicielle. Ce logiciel malveillant a permis d’accéder aux données sensibles de diverses agences gouvernementales américaines utilisant les services de SolarWinds, notamment les départements du Trésor, de la Justice et de l’État.

Les équipes de développement doivent intégrer des mesures de sécurité des applications dans le cadre de la maintenance et des mises à jour après déploiement. Entre de mauvaises mains, ces processus peuvent devenir des armes redoutables.

Selon l’IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), 35 % des entreprises, tous secteurs confondus, utilisent déjà l’intelligence artificielle (IA) pour faciliter ou accélérer le développement de logiciels. Cependant, intégrer l’IA dans le SDLC peut également poser certains défis.

De nombreuses équipes de développement intègrent désormais des outils d’IA générative à toutes les étapes du SDLC, pour aller bien au-delà d’une simple automatisation. Par exemple, les outils de génération de code par IA peuvent créer des prototypes de logiciels, produire des extraits de code réutilisables et aider les développeurs à améliorer leur propre code. Ils peuvent également signaler et expliquer les erreurs dans le code, ainsi qu’analyser les données de test pour identifier des tendances et des schémas dans les performances ou les défaillances logicielles.

Pourtant, malgré toutes les promesses de ces outils, ils ne sont pas sans risques. Ils peuvent commettre des erreurs et produire du code non optimisé. Si les développeurs ne passent pas soigneusement en revue l’ensemble du code généré par l’IA, ces outils risquent d’introduire des bogues coûteux qui ne seront détectés que bien plus tard dans le cycle de vie. 

L’équilibre entre la qualité et la rapidité peut également poser problème. Avec les outils d’IA, les développeurs peuvent écrire du code beaucoup plus rapidement, ce qui accélère potentiellement le SDLC. Cependant, garantir la qualité de ce code généré peut exiger une supervision humaine et une validation importantes, susceptibles d’annuler ces gains de temps.

Le défi consiste donc à trouver le juste équilibre entre la rapidité offerte par l’IA et le maintien de normes élevées en matière de qualité logicielle.