Développement et déploiement de logiciels intelligents : la prochaine frontière de l’IA

Des assistants intelligents comme Siri et Google Now aux haut-parleurs intelligents et aux assistants virtuels intégrés comme Alexa, nous pouvons affirmer avec certitude que l’intelligence artificielle (IA) fait partie de nos vies. D’un point de vue commercial, Gartner prédit que près de 37 % de toutes les organisations ont mis en œuvre une forme d’IA dans leurs opérations commerciales. Outre les nombreuses possibilités destinées aux consommateurs, l’IA constitue également un outil très efficace pour améliorer l’efficacité et la productivité du développement de logiciels.

L’IA a apporté des niveaux de modernisation inattendus au développement de logiciels et au déploiement. Du codage aux tests et au prototypage, les domaines dans lesquels l’IA peut apporter sa contribution sont vastes. Ceux qui investissent judicieusement pour intégrer les meilleurs outils et suivre les meilleures pratiques tout en utilisant les outils obtiendront un avantage significatif sur la concurrence. Avec l’apprentissage automatique (ML), l’IA exploite les données et les analyses pour améliorer intelligemment l’efficacité, rationaliser les processus et travailler sans relâche pour aider à concevoir, développer et déployer des logiciels. Cette révolution est en outre favorisée par une puissance de calcul élastique et des cloud publics qui permettent aux sociétés de développement de logiciels d’exécuter des charges de travail d’analyse plus lourdes.

Selon IDC, les dépenses en infrastructure basée sur le cloud atteindront 60 % de toute l’infrastructure informatique d’ici 2020. L’amélioration de la puissance de traitement est en tête Les sociétés informatiques investissent dans une meilleure collecte et utilisation des données.

Discutons davantage de la manière dont l’IA aidera les entreprises de développement de logiciels grâce à l’analyse des données, aux capacités de prédiction, etc.

L’IA dans le développement de logiciels

Tests de logiciels automatisés

Les tests logiciels sont essentiels pour garantir la qualité des produits. Mais les tests d’assurance qualité (AQ) traditionnels sont une tâche très longue, fastidieuse et imparfaite et sujette aux erreurs humaines et aux retards. Cela signifie que des erreurs et des bogues dans le code ou dans l’une des couches logicielles peuvent apparaître après la publication et même le déploiement du produit. L’IA est un allié puissant pour l’équipe de test QA. Cela peut aider à améliorer le processus de test pour garantir que ces problèmes sont découverts et corrigés avant la sortie. Les tests de logiciels sont peut-être le domaine où le développement de logiciels a le plus bénéficié des technologies d’IA. Les sociétés informatiques ont pu créer des processus de tests automatisés robustes qui nécessitent un minimum d’effort manuel. Les outils de test basés sur l’IA sont plus précis que les testeurs humains et peuvent gérer de gros volumes de code. Ils peuvent facilement augmenter ou diminuer selon les besoins et peuvent être formés pour corriger automatiquement les bogues ou les erreurs dans le code.

Selon Forbes, « Cela contribue déjà à améliorer la qualité globale des logiciels, car l’utilisation de l’apprentissage automatique pour tester les logiciels est la prochaine étape naturelle après les tests d’automatisation. Nous voyons déjà des testeurs utiliser des robots pour trouver des bogues logiciels. Parallèlement, un domaine émergent concerne les outils de test qui peuvent utiliser l’IA pour aider les testeurs à trouver des failles dans leurs logiciels, puis à corriger automatiquement le code après avoir trouvé un bug. »

Améliorer le développement de logiciels

Les développeurs de logiciels passent beaucoup de temps à parcourir la documentation sur les spécificités du projet et le code de débogage créé. Les assistants intelligents basés sur l’IA (comme les robots) peuvent aider les développeurs en permettant d’accéder à des recommandations en temps réel sur des documents spécifiques au code, aux meilleures pratiques ainsi qu’à des exemples de code pouvant parfaitement s’adapter à des cas d’utilisation particuliers. Les développeurs de logiciels peuvent également utiliser des outils d’IA pour rationaliser les processus et améliorer la qualité du code. En automatisant les tâches les plus simples et répétitives du développement logiciel, l’IA permettra aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus complexes et de trouver des solutions créatives aux problèmes logiciels.

Automatisation de la gestion des erreurs

Traditionnellement, lorsqu’il y avait un bug dans le logiciel créé, un développeur devait enquêter sur la zone problématique, puis rectifier l’erreur. Ce processus était simple mais long et sujet aux erreurs humaines. Mais en utilisant des outils d’IA, une erreur peut être facilement détectée et réparée sans nécessiter d’intervention humaine, maintenant ainsi les coûts à un niveau bas.efficacité de l’hébergement. Bien que les développeurs effectuent un travail de routine consistant à réviser régulièrement leur propre code, les chances qu’ils sautent des erreurs sont élevées. C’est là que l’IA peut changer la donne. Les robots IA intelligents peuvent être formés pour rechercher d’éventuelles erreurs commises par les développeurs et déduire des informations sur la manière dont les erreurs potentielles sont produites dans les blocs de code. Les robots IA peuvent examiner et capturer les comportements erronés dans les blocs de code plus rapidement et plus efficacement que les codeurs humains. Ils peuvent analyser les journaux système, vérifier avec une syntaxe prédéfinie ou des guides de code documentés pour signaler les erreurs avant qu’elles ne soient envoyées pour les phases de compilation ou d’assurance qualité suivantes. À l’avenir, l’objectif est de permettre aux systèmes de gestion des erreurs basés sur l’IA d’identifier, de tracer la racine et de réécrire le code ou les blocs de code erronés sans intervention humaine.

Transformer l’interaction utilisateur

La mise en œuvre de l’IA dans le logiciel changera radicalement la façon dont le logiciel est utilisé, car il aura la capacité d’apprendre le comportement de l’utilisateur et de réagir en proposant un contenu variable, en ajustant automatiquement la taille de la police, en ajustant le placement des icônes et des boutons, etc. Les utilisateurs bénéficieront d’une dynamique. une expérience personnalisée pour eux qui fonde leur histoire sur celle-ci.

Prototypage intelligent

La plupart des projets de développement de logiciels commencent comme une exigence commerciale, et la traduire en technologie et en produit logiciel n’est pas une tâche facile. En outre, l’une des principales raisons du retard dans le lancement des projets et dans la signature des contrats est l’incapacité des sociétés informatiques à démontrer la solution proposée et à convaincre les clients de leurs capacités. Le prototype dont ils ont besoin pour étayer leurs réclamations peut avoir retardé le temps de mise en œuvre et peut éventuellement entraîner une perte d’intérêt des clients en raison d’un retard excessif. L’IA permet un prototypage intelligent et plus rapide, c’est-à-dire la création d’un produit minimum viable. Cependant, les technologies d’IA contribuent à raccourcir l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), réduisant ainsi à la fois le temps et les efforts nécessaires en permettant aux développeurs de tous niveaux de développer plus facilement des logiciels.

Les outils d’IA intelligents peuvent aider les architectes de solutions à cartographier les fonctionnalités commerciales dans des prototypes techniques en quelques minutes ou heures au lieu de semaines ou de mois. Cela permet de raccourcir les cycles de vente et de créer un point de référence critique pour l’équipe de développement lorsqu’elle doit créer le produit réel. Les algorithmes et les ensembles de données d’IA sont utilisés pour former les développeurs, tandis que le ML aide à l’analyse des données de conception et de mise en page, et les algorithmes de ML peuvent créer rapidement des prototypes haute fidélité à partir d’esquisses basse fidélité.

Refactorisation automatique du code

Plusieurs projets de développement impliquent également de transformer le code pour répondre à l’évolution du paysage technologique d’une entreprise. La transformation des applications existantes et la refactorisation à grande échelle sont une tâche gigantesque facilitée par le ML qui analyse le code et l’optimise automatiquement pour l’interprétabilité et les performances.

Meilleure gestion de projet

Les avantages de l’IA vont au-delà du codage. Nous savons tous que les projets de développement de logiciels dépassent souvent le budget et les délais de livraison. Pour donner un calendrier précis, il est crucial de comprendre le contexte, de cartographier les ressources et de comprendre les points forts de l’équipe de mise en œuvre. L’IA peut corréler les dates des projets antérieurs concernant l’expérience utilisateur, les fonctionnalités, les estimations de coûts et les chiffres réels pour garantir une planification appropriée et une planification budgétaire précise. Il permet de prioriser les fonctionnalités et de trier les détails qui peuvent être éliminés. L’IA permet également une évaluation pratique des applications existantes et guide les développeurs pour identifier les méthodes qui maximiseraient l’impact et minimiseraient les risques. Les sociétés de développement de logiciels peuvent tirer parti de l’IA pour créer un modèle de livraison concis, car les analyses basées sur l’IA et le ML peuvent analyser des projets similaires et fournir des enseignements et des informations utiles.

Réflexions finales

L’IA et le développement de logiciels du futur iront de pair, et il est important que les organisations comprennent comment l’IA va changer le développement de logiciels et d’applications afin qu’elles puissent répondre de manière adéquate aux nouvelles technologies et garder une longueur d’avance sur la concurrence.

Nous pouvons nous attendre à ce que l’IA effectue plusieurs routines et tâches non cognitives, aidant ainsi les développeurs de logiciels à disposer de plus de temps pour se concentrer sur la résolution de problèmes complexes et la prise de décision, améliorant ainsi le processus de développement logiciel. L’IA peut également être utilisée pour mettre en évidence les domaines existants qui peuvent être améliorés par les développeurs de logiciels. Ce qui est certain, c’est que l’IA et le développement de logiciels vont croître ensemble.