4 façons dont l’intelligence artificielle améliore le développement de logiciels

Selon un récent, l’IA dans le développement de logiciels change Rapport de Deloitte Les processus de développement de logiciels améliorés en AI pourraient aider le développeur moyen à être 10 fois plus productif qu’ils ne le seraient seuls.

La réalité d’aujourd’hui est que intelligence artificielle (IA) La technologie est activement appliquée dans différentes industries et améliore l’efficacité des entreprises à travers le monde.

En d’autres termes, la technologie de l’IA a déjà, pour de nombreuses industries, apporté une révolution dans la façon dont les choses sont faites, et l’industrie du développement de logiciels ne fait pas exception.

En fait, l’industrie du développement de logiciels peut être l’une des industries où la technologie de l’IA a peut-être déjà lancé une révolution complète. À mesure que de plus en plus d’applications innovantes sont explorées, il est prévu que la technologie de l’IA changera complètement la façon dont les développeurs écrivent et maintiennent du code.

Certains experts, comme Pete Warden, un auteur, un scientifique et un ingénieur de recherche Google, croient que grâce à l’apprentissage automatique et aux technologies de l’IA, la Travaux logiciels du futur n’impliquera même pas la programmation.

Bien que cette notion soit une question de débat, elle donne un aperçu réaliste de l’ampleur de l’impact de la technologie de l’IA sur le développement de logiciels.

Voici quatre pointeurs expliquant le rôle de l’IA dans le développement de logiciels dans l’amélioration des processus de développement de logiciels:

Comment l’IA changera le développement et les applications logicielles et l’impact qu’il a actuellement

Les cycles de vie des logiciels plus courts

Un processus de développement logiciel se compose de plusieurs étapes. Malheureusement, bon nombre de ces étapes prennent beaucoup de temps, ce qui rend le processus de développement du logiciel prêt pour le marché lent.

Maintenant, ce processus n’est pas nécessairement lent, mais les exigences du marché nécessitent souvent que les équipes de développement de logiciels fonctionnent avec des délais presque irréalistes. C’est là que l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur et l’IA dans les logiciels deviennent importants.

Bien qu’il y ait encore un certain temps avant l’intégration de l’IA dans l’ensemble du processus de développement de logiciels, de nombreuses équipes à travers le monde ont déjà commencé à utiliser l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique pour accélérer l’une des étapes les plus importantes pour les plus importantes du processus de développement logiciel: les tests.

Traditionnellement, les tests logiciels visant à trouver des bogues avant la phase de déploiement devaient être exécutés manuellement. Cela ne prenait pas seulement du temps, mais impliquait également une énorme portée d’erreur humaine. En conséquence, de nombreux utilisateurs trouveraient des bogues dans le logiciel après avoir été déployé sur le marché.

De nos jours, les tests de logiciels sont complètement différents. Des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur sont déployés qui effectuent des tests automatisés et continus, libérant de nombreuses heures de valeur dans la journée du développeur typique. Il convient également de noter que l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur permet aux équipes de développement logiciel de tester plus de scénarios et de trouver plus de bogues, minimisant les chances qu’un utilisateur payant trouve un bogue.

En d’autres termes, Ai-compati tests logiciels Permet aux équipes de développement de réduire le temps de développement et de réduire leur taux de défaillance et de produire un produit sans bug.

L’avènement des assistants de programmation

Les assistants virtuels alimentés par l’IA trouvent des applications dans une variété d’industries, y compris le développement. Malheureusement, les développeurs de logiciels modernes doivent lire et rechercher des références à partir de la longue documentation et passer un code de débogage irréaliste à déboguer du temps. Les assistants de programmation peuvent aider à réduire le temps pris pour terminer ces processus.

Les assistants de programmation modernes, tels que Codota pour Java et Kite pour Python, offrent de superbes fonctionnalités économes dans le temps telles que des recommandations et une aide juste à temps, des fonctionnalités de saisie automatique pour le code et même des exemples de code. Un autre assistant de codage AI est Tabnine, un outil de complétion de code alimenté en AI qui prend en charge plus de 30 langages de programmation. Tabnine est peut-être l’un des assistants de développement alimentés par l’IA les plus populaires, avec plus d’un million d’utilisateurs actifs.

Des programmes comme Tabnine et Codota sont même capables d’apprendre des expériences passées. Avec cette capacité, ces outils peuvent identifier les erreurs possibles et les mettre en évidence en temps réel lorsque le processus de développement est en cours. Les experts pensent que la technologie IA peut bientôt être utilisée pour identifier automatiquement les erreurs et apporter les modifications nécessaires sans intervention humaine.

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Produire des estimations précises

Ce n’est un secret pour personne que les technologies d’IA possèdent la capacité de «apprendre» des données qui leur sont alimentées. Cette capacité est activement utilisée pour produire des estimations du budget et du calendrier pour les projets de développement logiciel. Sans surprise, les estimations produites sont incroyablement précises.

Afin de produire une prédiction réaliste, une compréhension approfondie du contexte et de l’expertise en matière. Ces deux choses peuvent être «enseignées» à une IA. En conséquence, les technologies AI peuvent prédire avec précision les barrages routiers qui peuvent émerger pendant la durée du processus de développement logiciel. Il peut également prédire précisément le temps, les efforts et l’argent nécessaires pour effectuer un projet logiciel spécifique.

Cette capacité à produire des estimations précises a de graves implications. Par exemple, cela peut aider les agences de développement à planifier le nombre de projets logiciels qu’ils peuvent prendre et ajuster leurs prix en conséquence. De plus, cela peut entraîner une meilleure expérience pour les clients des agences de développement car ils pourront commencer des projets avec des attentes réalistes qui sont très susceptibles d’être satisfaites à l’avenir.

AI dans le développement de logiciels aidant à refactoring de code

Afin de migrer efficacement vers de meilleures technologies, le maintien d’un code propre est essentiel. Cependant, c’est une tâche difficile dans le paysage du développement d’aujourd’hui, lorsque plusieurs contributeurs collaborent sur les mêmes projets logiciels. En conséquence, la plupart des projets logiciels passent à travers plusieurs mains, même au stade de maintenance.

En conséquence, la refactorisation de code est devenue nécessaire pour les organisations qui souhaitent passer à des technologies plus récentes et meilleures. Cette tâche longue et difficile est rendue plus facile et plus efficace à l’aide de la technologie d’apprentissage automatique. Avec l’application de l’apprentissage automatique, le refactorisation de code peut être automatisé dans une large mesure. Cela optimisera efficacement le code pour les performances et facilitera l’interpréter.

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Défis et limites de l’IA dans le développement de logiciels

Bien que l’IA révolutionne le développement de logiciels, il s’accompagne également de sa part de défis et de limitations qui doivent être abordés pour assurer une intégration responsable et efficace.

Les modèles d’IA héritent souvent des biais des données de formation, conduisant à des prédictions erronées et à des résultats injustes, ce qui a un impact sur la qualité et la fiabilité du code. Alors que l’AI aide à la génération de code, la surveillance humaine reste cruciale pour l’adhésion aux normes, à la sécurité et aux pratiques éthiques. En outre, des demandes de calcul élevées et des défis d’intégration augmentent les coûts et compliquent les flux de travail, en particulier pour les petites organisations. Les experts suggèrent également que la dépassement des risques d’IA peut réduire les compétences des développeurs et créer des vulnérabilités de sécurité.

En relevant ces défis par la mise en œuvre réfléchie, la collaboration et les considérations éthiques, les développeurs et les organisations peuvent entièrement tirer parti du potentiel de l’IA dans le développement de logiciels tout en atténuant ses risques.

Outils et plates-formes d’IA dans le développement de logiciels

L’adoption de l’IA dans le développement de logiciels est largement motivée par la disponibilité d’outils et de plateformes avancés qui rationalisent les processus, améliorent la productivité et permettent des solutions innovantes. De l’aide à la génération de code à l’automatisation des tests, ces outils transforment la façon dont les développeurs abordent la création de logiciels.

Outils et plateformes clés de l’IA soutenant les développeurs

1.Copilote Github

GitHub Copilot, propulsé par le codex d’Openai, agit comme un assistant de codage alimenté par l’IA. Il fournit des suggestions de code contextuelles, des fonctions de complete automatique et génère même du code de chauffeur, ce qui permet aux développeurs de temps pendant le processus de codage.

2. Tabnine

Assistant de codage AI très populaire, Tabnine prend en charge plus de 30 langages de programmation. En apprenant des projets spécifiques à l’utilisateur, il fournit des prédictions de code précises et aide à réduire les tâches de codage répétitives.

3. Assistant de code IBM Watsonx

L’assistant de code IBM Watsonx apporte le support AI de qualité d’entreprise aux développeurs. Il se concentre sur la génération d’extraits de code, l’automatisation de la documentation et l’amélioration de la collaboration d’équipe en offrant des solutions fiables et évolutives.

4. Tensorflow et Pytorch

Tensorflow et Pytorch sont les principaux cadres dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur. Ces outils fournissent des bibliothèques robustes pour la construction et la formation de réseaux de neurones, permettant le développement d’applications axées sur l’IA avec des fonctionnalités complexes.

5. AI génératif pour le codage

Les outils d’IA génératifs exploitent le traitement du langage naturel (NLP) pour aider les développeurs à créer du code à partir de descriptions de langage clair. Ces outils simplifient le processus de développement, ce qui le rend plus accessible aux utilisateurs non techniques.

6. Plateformes de test automatisées

Les plates-formes de tests alimentées par AI permettent des tests continus en générant et en exécutant automatiquement les cas de test. Ces plates-formes peuvent simuler des scénarios utilisateur, identifier les bogues et optimiser la couverture des tests, réduisant le temps requis pour les tests manuels.

7. Plate-formes d’apprentissage machine basées sur le cloud

Des plates-formes comme Google Cloud IA et Amazon Sagemaker fournissent aux développeurs des outils d’évolution de l’IA et de l’apprentissage automatique. Ils permettent aux développeurs de former, de déployer et de surveiller les modèles d’IA dans le cloud, réduisant les coûts et les complexités des infrastructures.

8. Plate-formes sans code / faible code

Les plates-formes sans code et à faible code alimentées par l’IA démocratisent le développement de logiciels. En offrant des interfaces de glisser-déposer et des modèles prédéfinis, ces plates-formes permettent un prototypage et un développement plus rapides sans nécessiter une expertise de codage approfondie.

9. Modèles interprétables

Pour les développeurs travaillant sur des applications critiques, les modèles d’IA interprétables aident à assurer la transparence. Ces modèles expliquent leurs processus décisionnels, améliorant la confiance et la responsabilité dans les systèmes logiciels.

Comment les outils de l’IA façonnent l’avenir du développement

Les développeurs peuvent se concentrer sur les aspects créatifs et stratégiques du développement de logiciels tout en automatisant les tâches répétitives et banales en tirant parti de ces outils et plateformes d’IA. Cela accélère non seulement le processus de développement mais améliore également la qualité et l’évolutivité du produit final.

Des suggestions intelligentes de Github Copilot aux puissantes capacités d’apprentissage automatique de Tensorflow, les outils d’IA deviennent indispensables dans le développement de logiciels modernes. Leur intégration garantit que les développeurs peuvent répondre aux demandes du marché avec la vitesse, la précision et l’innovation.

Conclusion

Tandis que la technologie de l’IA devrait révolutionner la façon dont le code est complètement écrit; Cela ne signifiera pas que les codeurs et les professionnels travaillant en tant que développeurs de logiciels deviendront obsolètes. Cela signifie simplement que les responsabilités fondamentales des développeurs se transformeront pour aider à l’application de l’émergence externaliser AI technologie. À l’avenir, les développeurs de logiciels qui peuvent travailler en collaboration avec la technologie de l’IA devraient être très demandés. La mise en œuvre complète de la technologie d’IA permettra aux entreprises d’accéder à de haute qualité Services de développement de logiciels personnalisés à des coûts inférieurs. De telles collaborations impliqueront beaucoup moins de tracas que la situation actuelle.

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