Qu’est-ce que le développement de logiciels ?

Le logiciel lui-même est l’ensemble des instructions ou des programmes qui indiquent à un ordinateur ce qu’il doit faire. Il est indépendant du matériel et rend les ordinateurs programmables.

L’objectif du développement logiciel est de créer un produit qui répond aux besoins des utilisateurs et aux objectifs des entreprises de manière efficace, reproductible et sécurisée. Les développeurs de logiciels, les programmeurs et les ingénieurs en logiciel développent des logiciels en suivant une série d’étapes appelées cycle de développement logiciel (SDLC). Les outils alimentés par l’intelligence artificielle et l’IA générative sont de plus en plus utilisés pour aider les équipes de développement logiciel à produire et à tester le code.

Les entreprises modernes suivent souvent un modèle DevOps : un ensemble de pratiques, de protocoles et de technologies destinés à accélérer la livraison d’applications et de services de meilleure qualité. Les équipes DevOps combinent et automatisent le travail des équipes de développement logiciel et d’opérations informatiques. Les équipes DevOps se concentrent sur l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD), à savoir des processus qui utilisent l’automatisation pour déployer de petites mises à jour fréquentes et améliorer en permanence la performance des logiciels.

Une grande partie de la vie moderne, professionnelle ou autre, repose sur des solutions logicielles. Qu'il s'agisse des téléphones et ordinateurs utilisés pour des tâches personnelles ou pour effectuer notre travail, ou des systèmes logiciels utilisés par les entreprises de services publics qui fournissent des services aux particuliers, aux entreprises et plus encore. Les logiciels sont omniprésents et le développement de logiciels est le processus crucial qui donne vie à ces applications et systèmes.

Il existe des logiciels système, des logiciels de programmation, des logiciels d’application et des logiciels embarqués :

• Les logiciels système fournissent des fonctions essentielles telles que les systèmes d’exploitation, la gestion des disques, les utilitaires, la gestion du matériel et d’autres éléments opérationnels.
  
  
• Les logiciels de programmation fournissent aux programmeurs des outils tels que les éditeurs de texte, les compilateurs, les éditeurs de liens et les débogueurs pour créer du code.
  
  
• Les logiciels applicatifs (ou applications) tels que les suites bureautiques, les logiciels de gestion des données, les lecteurs multimédias et les programmes de sécurité, aident les utilisateurs à accomplir certaines tâches. Les applications peuvent également être Web ou mobiles, comme celles utilisées pour faire des achats en ligne ou pour interagir avec le contenu des réseaux sociaux.
  
  
• Les logiciels embarqués servent à contrôler des appareils qui ne sont généralement pas considérés comme étant des ordinateurs, notamment les réseaux de télécommunications, les voitures, les robots industriels, etc. Ces appareils, ainsi que leurs logiciels, peuvent être connectés dans le cadre de l’Internet des objets (IdO).

Le logiciel peut être conçu sous forme de logiciel personnalisé ou de logiciel commercial. Le développement de logiciels personnalisés est le processus de conception, de création, de déploiement et de maintenance d’un logiciel pour un ensemble spécifique d’utilisateurs, de fonctions ou d’organisations.

En revanche, les logiciels commerciaux prêts à l’emploi (COTS) sont conçus pour répondre à un large éventail d’exigences, ce qui leur permet d’être packagés, commercialisés et distribués.

Les programmeurs, les ingénieurs logiciels et les développeurs de logiciels se consacrent principalement au développement de logiciels. Ces rôles interagissent, se chevauchent et ont des exigences similaires, telles que l'écriture de code et le test de logiciels. La dynamique entre eux varie grandement selon les départements de développement et les entreprises.

Les programmeurs, aussi appelés codeurs, écrivent du code source pour programmer des ordinateurs afin qu’ils effectuent des tâches spécifiques telles que la fusion de bases de données, le traitement des commandes en ligne, le routage des communications, la réalisation de recherches ou l’affichage de texte et de graphismes. Ils déboguent et testent également les logiciels pour s'assurer qu'ils ne contiennent pas d'erreurs.

Les programmeurs interprètent généralement les instructions des développeurs et ingénieurs en logiciel, et utilisent des langages de programmation tels que C++, Java™, JavaScript et Python pour les mettre en œuvre.

Les ingénieurs logiciel conçoivent, développent, testent et gèrent les applications logicielles. En tant que manager, l’ingénieur logiciel participe à la résolution des problèmes avec les chefs de projet, les chefs de produit et les autres membres de l’équipe, afin de prendre en compte les scénarios concrets et les objectifs de l’entreprise. Les ingénieurs logiciel prennent en compte l’ensemble des systèmes lors du développement, en veillant à ce que les systèmes d’exploitation répondent aux exigences et que les différents logiciels puissent interagir les uns avec les autres.

Outre la création de nouveaux logiciels, les ingénieurs surveillent, testent et optimisent les applications après les avoir déployées. Les ingénieurs en logiciel supervisent la création et le déploiement des correctifs, des mises à jour et des nouvelles fonctionnalités.

Comme les ingénieurs en informatique, les développeurs de logiciels conçoivent, développent et testent des logiciels. Contrairement aux ingénieurs, ils se concentrent généralement sur un projet spécifique.

Un développeur peut être chargé de corriger une erreur identifiée, de travailler avec une équipe de développeurs sur une mise à jour logicielle ou de développer un aspect spécifique d’un nouveau logiciel. Les développeurs logiciels nécessitent beaucoup des mêmes compétences que les ingénieurs, mais ne sont pas souvent chargés de gérer des systèmes complets.

Le cycle de développement logiciel (SDLC) est un processus étape par étape que les équipes de développement utilisent pour créer des logiciels de qualité, rentables et sécurisés. Les étapes du SDLC sont les suivantes :

• Planification
• Analyse
• Concevoir
• Mise en œuvre
• Tests
• Déploiement
• Maintenance

Ces étapes sont souvent interconnectées et peuvent être réalisées séquentiellement ou en parallèle, selon le modèle de développement utilisé par l’organisation, le projet logiciel et l’entreprise. Les chefs de projet adaptent les workflows de l'équipe de développement en fonction des ressources disponibles et des objectifs du projet.

Le SDLC comprend les tâches suivantes, qui peuvent être associées à différentes phases du SDLC selon le mode de fonctionnement de l’entreprise.

La première étape de la planification et de l’analyse consiste à comprendre les besoins auxquels le logiciel devra répondre et comment le logiciel permettra d’atteindre les objectifs de l’entreprise. Lors de la gestion des exigences, de l’analyse ou de la collecte des exigences, les parties prenantes partagent des études et des connaissances telles que la performance et les données clients, les informations tirées des développements antérieurs, les exigences de conformité et de cybersécurité, ainsi que les ressources disponibles.

Ce processus permet aux chefs de projet et aux équipes de développement de comprendre l’étendue du projet, les spécifications techniques ainsi que la manière dont les tâches et les workflows sont organisés.

Après avoir défini les exigences du projet, les ingénieurs, les développeurs et les autres parties prenantes Découvrent les exigences techniques et simulent des modèles d'applications potentiels. Les développeurs déterminent également quelles interfaces de programmation d'applications (API) connecteront l'application à d'autres applications, systèmes et interfaces utilisateur. Parfois, les API existantes peuvent être utilisées, d'autres fois de nouvelles API sont nécessaires.

Dans cette étape, les équipes élaborent un modèle initial du logiciel afin de réaliser des tests préliminaires et de détecter les éventuels bugs évidents. Les équipes DevOps peuvent utiliser un langage de modélisation tel que SysML ou UML pour effectuer la validation précoce, le prototypage et la simulation de la conception.

Grâce aux connaissances acquises grâce à la modélisation, les équipes de développement de logiciels commencent à écrire le code qui transforme les conceptions en un produit fonctionnel. L'écriture de code est traditionnellement un processus manuel, mais les entreprises ont de plus en plus recours à l'intelligence artificielle (IA) pour aider à générer du code et accélérer le processus de développement.

L'assurance qualité (QA) est exécutée pour tester la conception du logiciel. Les tests recherchent des failles dans le code ainsi que des sources potentielles d’erreurs et de vulnérabilités de sécurité. Les équipes DevOps utilisent des tests automatisés pour tester en continu du nouveau code tout au long du processus de développement.

Par intégration, déploiement ou publication d’un logiciel, on entend qu’il est mis à la disposition des utilisateurs. Le déploiement implique la configuration des bases de données et des serveurs, la mise à disposition des ressources cloud nécessaires et la surveillance de l’environnement de production. Les équipes de développement utilisent souvent des solutions d’infrastructure en tant que code (IaC) pour automatiser le provisionnement des ressources. Ces automatisations permettent de simplifier la mise à l'échelle et de réduire les coûts.

Les entreprises ont souvent recours à des versions préliminaires, telles que les tests bêta, avant de lancer un nouveau produit auprès du public. Ces tests permettent à un groupe d’utilisateurs sélectionnés de tester le produit et de donner leur feedback. Ils permettent aux équipes d’identifier et de résoudre les problèmes imprévus liés au logiciel avant de le rendre public.

Après le déploiement, les équipes DevOps continuent de surveiller et de tester les performances du logiciel et d’effectuer la maintenance et l’optimisation autant que possible. Grâce à un processus appelé déploiement continu, les équipes DevOps peuvent automatiser le déploiement des mises à jour et des correctifs sans provoquer de perturbations de service.

La tenue d’un compte rendu détaillé du processus de développement de logiciels aide les développeurs et les utilisateurs à dépanner et à utiliser les applications. Il contribue également à la maintenance du logiciel et à l'élaboration de protocoles d'essai.

Les modèles de développement logiciel correspondent à l’approche ou à la technique adoptée par les équipes pour assurer le développement logiciel. Ils déterminent le workflow du projet, la manière dont les tâches et les processus sont accomplis et vérifiés, dont les équipes communiquent, et plus encore.

Pour choisir le modèle de développement, les chefs de projet tiennent compte de la portée du projet, de la complexité des exigences techniques, des ressources disponibles, de la taille et de l’expérience de l’équipe, de la date limite de publication et du budget.

Voici les modèles de développement logiciel les plus courants :

Waterfall est un modèle de développement logiciel traditionnel qui définit une série d'étapes linéaires en cascade, depuis la planification et la collecte des exigences jusqu'au déploiement et à la maintenance. Les modèles Waterfall sont moins flexibles que les méthodologies agiles. Le développement peut être retardé si une étape n'est pas terminée et il est souvent coûteux et chronophage de revenir aux étapes précédentes si un problème est découvert. Ce processus peut être utile pour des logiciels simples avec peu de variables.

Ce modèle crée un cadre des exigences en forme de V dont l'une des branches suit les étapes du SDLC et l'autre est dédiée aux tests. Comme l'approche en cascade, les modèles en V suivent une série linéaire d'étapes.

La principale différence réside dans le fait que le développement en V comporte des tests associés intégrés à chaque étape qui doivent être réalisés pour que le développement puisse se poursuivre. Les tests de logiciels robustes peuvent aider à identifier rapidement les problèmes dans le code, mais ils présentent certains des mêmes défauts que l'effet de cascade : ils sont moins flexibles et il peut être difficile de revenir à une étape antérieure.

Le modèle itératif se concentre sur des cycles de développement répétés, chaque cycle répondant à des exigences et des fonctions spécifiques. Chaque cycle ou itération de développement ajoute et affine des fonctions et s’appuie sur les cycles précédents. Les principes du modèle itératif, principalement la nature cyclique du travail, peuvent être appliqués à d'autres formes de développement.

Cette approche itérative du développement logiciel divise les projets de grande envergure en « sprints » ou fonctions consommables plus petites et permet de livrer rapidement ces fonctions grâce à un développement incrémental. Une boucle de commentaires constants aide à trouver et à correctifs les défauts et permet aux équipes de déplacer plus facilement dans le processus de développement logiciel.

L'approche DevOps est une évolution du modèle agile. DevOps combine le travail des équipes de développement et des opérations informatiques et utilise l'automatisation pour optimiser la fourniture de logiciels de haute qualité. DevOps accroît la visibilité entre les équipes et privilégie la collaboration et l'entrée de toutes les parties prenantes tout au long du cycle de vie du développement logiciel.

Il utilise également l’automatisation pour tester, surveiller et déployer de nouveaux produits et mises à jour. Les ingénieurs DevOps adoptent une approche itérative, ce qui signifie que les logiciels sont testés et optimisés en permanence pour améliorer les performances.

Ce processus est un type de développement agile qui met moins l'accent sur la phase de planification que sur un processus adaptatif influencé par des conditions de développement spécifiques. RAD donne la priorité à la réception des commentaires des utilisateurs et à la mise à jour des logiciels après le déploiement plutôt que d'essayer de se préparer à tous les scénarios possibles.

Un modèle en spirale combine des éléments d'approches en cascade et itératives. Comme le modèle en cascade, un modèle de développement en spirale délimite clairement une série d’étapes. Mais il décompose également le processus en une série de boucles ou « phases » qui donnent aux équipes de développement plus de flexibilité pour analyser, tester et modifier les logiciels tout au long du processus.

La représentation visuelle de ces modèles prend la forme d'une spirale, dont le point central est l'étape initiale de planification et de collecte des exigences. Chaque boucle ou phase représente le cycle de livraison complet du logiciel. Au début de chaque nouvelle phase, les équipes peuvent modifier les exigences, passer en revue les tests et ajuster tout code selon les besoins. Le modèle en spirale offre des avantages en matière de gestion des risques et est idéal pour les projets complexes et de grande envergure.

Type de développement agile, le développement allégé reprend les principes et les pratiques du monde de la fabrication et les applique au développement de logiciels. L'objectif du Lean Development est de réduire le gaspillage à chaque étape du SDLC. Pour ce faire, les modèles lean fixent une norme élevée d’assurance qualité à chaque étape de développement, privilégient des commentaires plus rapides, éliminent les processus bureaucratiques pour la prise de décision et retardent la mise en œuvre des décisions jusqu’à ce que des données précises soient disponibles.

Alors que le développement agile traditionnel est largement axé sur l'optimisation des logiciels, le développement allégé se préoccupe également de l'optimisation des processus de développement pour atteindre cet objectif.

Contrairement à tous les autres modèles de développement, le développement big band ne commence pas par une phase de planification robuste. Elle repose sur le temps, les efforts et les ressources, ce qui signifie que le travail commence lorsque le temps, le personnel et le financement sont disponibles. Les développeurs créent des logiciels en intégrant les exigences qui leur parviennent tout au long du processus.

Le développement big bang peut être un processus rapide, mais en raison de la phase de planification limitée, il risque de créer un logiciel qui ne répond pas aux besoins des utilisateurs. C'est pourquoi le modèle du big bang est mieux adapté aux petits projets qui peuvent être mis à jour rapidement.

L’utilisation du développement logiciel pour différencier les marques et obtenir un avantage concurrentiel nécessite de maîtriser les techniques et la technologie capables d’accélérer le déploiement, la qualité et l’efficacité des logiciels.

Il existe différents types de développement logiciel, adaptés à différentes parties de la pile technologique ou à différents environnements de déploiement. Ces types incluent :

Le développement cloud natif est une approche permettant de créer et de déployer des applications dans les environnements cloud. Une application cloud native est constituée de composants discrets et réutilisables appelés microservices. Ces microservices servent de blocs de construction pour compiler les applications volumineuses et sont souvent empaquetés dans des conteneurs.

Le développement cloud natif et les pratiques telles que le DevOps et l’intégration continue fonctionnent ensemble pour favoriser l’agilité et l’évolutivité. Les applications cloud natives permettent aux entreprises de profiter des avantages du cloud computing tels que le provisionnement automatisé par le biais de l’infrastructure as code (IaC) et une utilisation plus efficace des ressources.

Le low code est une approche visuelle du développement de logiciels qui permet une distribution plus rapide des applications grâce à un codage manuel minimal. Les plateformes de développement logiciel low-code proposent des fonctionnalités visuelles qui permettent aux utilisateurs ayant une expérience technique limitée de créer des applications et de contribuer au développement de logiciels.

Les développeurs expérimentés bénéficient également du développement low code en utilisant des interfaces de programmation d’application intégrées et des composants préconstruits. Ces outils permettent d'accélérer le développement de logiciels et peuvent éliminer certains obstacles qui se produisent, par exemple lorsque des chefs de projet ou des analystes commerciaux ayant une expérience minimale en matière de codage participent au processus de développement.

Le développement frontal est le développement de l'aspect utilisateur d'un logiciel. Elle comprend la conception de mises en page et d'éléments interactifs et joue un rôle important dans l'expérience de l'utilisateur. Un développement frontal médiocre qui entraîne une expérience utilisateur frustrante peut ruiner un logiciel, même s'il est techniquement fonctionnel.

Le développement back-end concerne les aspects que l'utilisateur ne voit pas, tels que la construction de la logique et de l'infrastructure côté serveur dont le logiciel a besoin pour fonctionner. Les développeurs back-end écrivent le code qui détermine comment le logiciel accède aux données, les gère et les manipule ; ils définissent et maintiennent les bases de données pour s'assurer qu'elles fonctionnent avec le front-end ; ils mettent en place et gèrent les API et bien d'autres choses encore.

Un développeur de la pile complète intervient à la fois dans le développement front-end et back-end. Il est responsable de l’ensemble du processus de développement. Le développement de la pile complète peut permettre d’établir un pont entre les aspects techniques de l’exécution et de la maintenance des logiciels et l’expérience utilisateur, permettant ainsi une approche plus holistique du développement.

Les outils d'intelligence artificielle (IA) jouent un rôle de plus en plus important dans le développement de logiciels. L'IA est utilisée pour générer du nouveau code, revoir et tester le code et les applications existants, aider les équipes à déployer continuellement de nouvelles fonctionnalités et bien plus encore. Les solutions d'IA ne remplacent pas les équipes de développement humain. Au contraire, ces outils servent à améliorer le processus de développement, créant des équipes plus productives et des logiciels plus performants.

L’IA générative peut créer des extraits de code et des fonctions complètes basés sur des prompts en langage naturel ou le contexte du code. En utilisant des technologies de grands modèles de langage (LLM), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et des algorithmes d’apprentissage profond, les professionnels techniques entraînent des modèles d’IA générative sur d’immenses jeux de données de code source existant. Grâce à cette formation, les modèles IA commencent à développer un ensemble de paramètres : une compréhension du codage, des modèles de données et de la relation entre les différents éléments de code. Un générateur de code alimenté par l'IA peut aider les développeurs de plusieurs manières, notamment :

Lorsqu'un développeur écrit du code, les outils d'IA générative peuvent analyser le code écrit et son contexte et suggérer la ligne de code suivante. Le cas échéant, le développeur peut accepter cette suggestion. L'avantage le plus évident est que cela permet au développeur de gagner du temps. Cet outil peut également s'avérer utile pour les développeurs qui travaillent dans des langages de codage qu'ils ne maîtrisent pas ou avec lesquels ils n'ont pas travaillé depuis longtemps.

Les développeurs peuvent demander directement aux outils d'intelligence artificielle de répondre à des questions spécifiques en langage clair. Ces prompts comprennent des spécifications telles que le langage de programmation, la syntaxe et ce que le développeur souhaite que le code fasse. Les outils d'IA générative peuvent alors produire un extrait de code ou une fonction entière ; les développeurs examinent ensuite le code en apportant des modifications si nécessaire. Ces corrections contribuent à entraîner davantage le modèle.

Les outils d’IA générative peuvent traduire le code d’un langage de programmation vers un autre, ce qui permet aux développeurs de gagner du temps et de réduire le risque d’erreur manuelle. Cela est utile pour moderniser les applications, par exemple en traduisant COBOL en Java.

La génération de code alimentée par l’IA permet également d’automatiser le codage répétitif lors de la migration des infrastructures ou logiciels traditionnels vers le cloud.

Les développeurs peuvent demander aux outils d’IA générative de créer et de tester des éléments de code existants. Les outils d’IA peuvent créer des tests pour couvrir davantage de scénarios, et ce plus vite que les développeurs humains. Les outils de surveillance alimentés par l’IA permettent également de connaître en temps réel la performance du logiciel et prédisent les erreurs.

De plus, grâce à leur capacité à analyser de grands jeux de données, les outils d’IA permettent de découvrir les schémas et les anomalies présents dans les données, qui peuvent être utilisés pour identifier les problèmes. Lorsque les outils d’IA découvrent un problème, que ce soit par le biais de tests ou de contrôles, ils peuvent automatiser la correction des erreurs et des bogues. L’IA aide les développeurs à résoudre de manière proactive les problèmes de code et de performance, et à assurer le bon fonctionnement des logiciels.

L’IA générative aide les équipes DevOps à optimiser le pipeline d’intégration continue/ livraison continue (CI/CD). Le pipeline CI/CD permet de fusionner fréquemment les modifications de code dans un référentiel central et d’accélérer la diffusion des mises à jour régulières du code. L’approche CI/CD aide les équipes de développement à contrôler et à assurer en permanence la qualité du code, et l’IA est utilisée pour améliorer tous les aspects de ce processus.

Les développeurs peuvent utiliser les outils d’IA pour gérer les modifications apportées au code tout au long du cycle de développement logiciel et s’assurer que ces modifications sont correctement mises en œuvre. Les outils d’IA peuvent être utilisés pour continuer de surveiller la performance des logiciels après le déploiement et suggérer des axes d’amélioration du code. En outre, les outils d’IA aident les développeurs à déployer de nouvelles fonctionnalités en intégrant de façon fluide le nouveau code dans l’environnement de production sans perturber les services. Ils peuvent également mettre à jour automatiquement la documentation une fois que des modifications ont été apportées au logiciel.