L’émergence d’outils d’IA générative, comme GitHub Copilot, ChatGPT, ou Amazon CodeWhisperer, transforme profondément la manière dont les solutions logicielles sont conçues, produites et maintenues.
Dans cette perspective, nous savons que l’IA est en mesure de remplacer certaines étapes du développement logiciel (automatisation) ou d’augmenter les capacités des développeurs humains (collaboration).
L’objectif recherché est donc d’explorer les impacts réels, les bénéfices projetés, les limites anticipées et les implications éthiques de cette technologie.
Automatisation vers une délégation de tâches
Nous savons que l’IA peut générer des fonctions ou des ensembles de codes à partir de langage naturel. La correction d’erreurs et la suggestion pour des améliorations sont de plus en plus utilisées. À cela s’ajoutent la génération d’essais unitaires et la documentation automatique du code applicatif.
Les principaux avantages qui en ressortent sont d’abord le gain sur les tâches répétitives, une productivité accrue notamment pour les développeurs plus juniors, et le développement très rapide de prototypes.
Mais il y a des limites à considérer, soit des résultats parfois erronés et non sécurisés, un manque de compréhension du contexte pour les intervenants utilisateurs, et le risque de dépendance excessive et d’apprivoisement des compétences.
Collaboration pour assistance aux développeurs
Il faut davantage considérer l’IA comme un «coéquipier» qui peut suggérer, corriger et compléter des interventions. Cela peut favoriser l’exploration de solutions que les développeurs ne pourraient pas nécessairement envisager par défaut. Cela aide aussi à un apprentissage continu en servant de «tuteur» ponctuel en fonction des besoins.
Enjeux et défis
Comme pour tout changement de façon de faire, il faut toujours considérer différents aspects en matière d’éthique comme par exemple le plagiat potentiel de code en open source versus les droits d’auteurs et les responsabilités en cas de malfonctionnement.
Il y a aussi un besoin de repenser la formation en développement de solution applicative pour bien intégrer l’IA comme outil d’appui.
Il y a aussi des enjeux de sécurité pour le code qui peut être généré avec de la vulnérabilité d’où l’importance des revues de codes par les développeurs expérimentés.
Finalement, il y a des soucis de transparence à savoir que l’IA peut être perçue comme une boîte noire, et qu’il est difficile de comprendre pourquoi certaines choses sont suggérées.
L’avenir doit reposer vers un développement collaboratif entre l’humain et la machine pour co-créer la solution applicative. Cela va faire place à des environnements de développement intelligents, contextualisés et interactifs.
Mais il faut se rappeler que l’IA ne remplace pas les développeurs, mais cela change leur manière de travailler. Ces changements exigent de nouvelles compétences notamment pour de l’évaluation critique et constructive, des formulations promptes et des audits pour les résultats obtenus.
Finalement, l’enjeu principal n’est pas de choisir entre automatisation ou collaboration, mais de construire une synergie productive et éthique entre les deux.
Principales références
Voici une sélection de livres, articles et études pour explorer l’impact de l’IA générative sur le développement logiciel, en mettant l’accent sur les dynamiques d’automatisation et de collaboration.
Voici des livres et des guides pratiques intéressants :
1. Gouvernance des systèmes d’information
Auteur : Bernard Espinasse
Éditeur : Hermès Science Publications
Résumé : Cet ouvrage traite de la gouvernance des systèmes d’information, incluant la mesure de la performance et du retour sur investissement des investissements technologiques.
2. Le ROI des projets informatiques
Auteur : Jean-Pierre Vickoff
Éditeur : Dunod
Résumé : Ce livre offre une méthodologie pour évaluer le retour sur investissement des projets informatiques, en abordant les aspects financiers, organisationnels et stratégiques.
Voici des livres et des guides pratiques à consulter :
1. Gouvernance des systèmes d’information
Auteur : Bernard Espinasse
Éditeur : Hermès Science Publications
Résumé : Cet ouvrage traite de la gouvernance des systèmes d’information, incluant la mesure de la performance et du retour sur investissement des investissements technologiques.
2. Le ROI des projets informatiques
Auteur : Jean-Pierre Vickoff
Éditeur : Dunod
Résumé : Ce livre offre une méthodologie pour évaluer le retour sur investissement des projets informatiques, en abordant les aspects financiers, organisationnels et stratégiques.
Voici des articles et des études académiques qui traitent du sujet en question :
1. L’IA générative appliquée au développement logiciel : automatisation ou collaboration ?
Source : Le Monde
Résumé : Cet article explore comment l’IA générative transforme le développement logiciel, en mettant en lumière les aspects d’automatisation des tâches répétitives et l’évolution vers une collaboration homme-machine plus étroite.
2. L’impact de l’IA sur le développement logiciel
Source : Onopia
Résumé : L’article examine l’adoption croissante de l’IA générative dans le développement logiciel, ses effets sur la qualité du code et l’efficacité des développeurs, ainsi que les défis liés à son intégration.
