L’IA générative change la donne pour le codage (partie 2)

Les projets de modernisation font évoluer les systèmes existants pour répondre aux exigences des technologies d’aujourd’hui tout en restant suffisamment agiles pour innover. Les développeurs sont confrontés à une réalité complexe de dette technique, d’inefficacités de code et d’attentes croissantes pour livrer plus rapidement sans compromettre la qualité. Pour de nombreuses organisations, le processus s’apparente à naviguer dans un labyrinthe d’échéances et de coûts croissants.

Lorsque nous discutons avec nos clients, il est très clair que l’IA générative (Gen AI) est rapidement devenue un « game changer » qui redéfinit notre approche de la modernisation. Il transforme l’ensemble du flux de travail du développeur et le libère des tâches fastidieuses pour qu’il se concentre sur la créativité. Cela amplifie leurs compétences.

Pour les organisations, la Gen AI offre un chemin plus intelligent et plus rapide vers la modernisation, et permet aux équipes d’intensifier leurs efforts avec précision et collaboration. Les entreprises de portefeuille d’applications tournées vers l’avenir utilisent l’IA générative afin de permettre aux développeurs d’écrire plus rapidement un code de meilleur qualité, ce qui accélère les efforts de modernisation des applications.

Le décor est planté pour une nouvelle ère de développement plus intelligent.

L’IA générative booste les organisations prêtes à innover

Le succès de l’IA générative se concrétise lorsque les organisations abordent son adoption avec une vision stratégique et l’intègrent dans un parcours de maturité plus large :

• Normalisation : Documenter et définir les meilleures pratiques.
• Industrialisation : Mise en place d’outillages pour améliorer la cohérence.
• Automatisation : Utilisation d’outils avancés pour gérer les tâches répétitives.
• Gen AI : Améliorer les capacités grâce à une automatisation contextuelle qui permet la génération, la transformation et la correction de code à grande échelle.

Atteindre ce niveau de maturité libère le véritable potentiel de la génération de code grâce à la Gen AI, ce qui permet à la modernisation des applications de devenir un avantage concurrentiel, plutôt qu’un goulot d’étranglement.

L’IA générative permet d’automatiser les tâches chronophages, de combler les lacunes en matière de compétences et de simplifier les complexités des systèmes existants, ce qui permet aux équipes de développement d’innover et d’évoluer avec une plus grande efficacité.

Le gain ? Des résultats cohérents et de haute qualité qui suivent le rythme des exigences d’un paysage numérique en constante évolution.

Les défis du codage d’aujourd’hui

Nous codons pour créer, réparer et faire évoluer. Le codage est la façon dont nous maintenons la pertinence et la fiabilité des applications. C’est le moyen par lequel nous innovons avec de nouvelles fonctionnalités et résolvons les problèmes dans les outils et les plateformes que nous utilisons.

Dans la première partie, nous avons examiné le premier des trois objectifs principaux du codage dans le contexte de la modernisation des applications, ainsi que les défis uniques auxquels les équipes de développement sont confrontées dans chaque scénario :

1. Développer une nouvelle fonctionnalité pour répondre aux besoins de l’entreprise ou créer un avantage concurrentiel.
2. Résolution de problèmes : bugs, vulnérabilités ou goulots d’étranglement des performances qui perturbent les opérations.
3. Moderniser les systèmes existants pour tirer parti des évolutions technologiques ou réduire la dette technique.

Pour la partie 2, nous allons explorer comment la Gen AI répond au deuxième objectif principal du codage : résoudre des problèmes tels que les bugs, les vulnérabilités et les goulots d’étranglement des performances qui perturbent les opérations.

Scénario 2 : Correction d’un problème

Lorsque des problèmes surviennent, qu’ils soient signalés par les clients ou identifiés en interne, les développeurs sont confrontés au double défi de corriger le code et de naviguer dans les complexités du processus de remédiation.

Imaginons qu’un client signale un problème lié aux fonctionnalités d’une application ou que l’équipe technique identifie un bug critique affectant les performances. Bien que le développeur puisse utiliser des outils tels que GitHub Copilot pour proposer une solution ou un correctif, le défi s’étend bien au-delà du code lui-même et implique toujours une série de tâches chronophages :

• Qualifier l’enjeu : Comprendre la portée et l’impact du problème.
• Localisation des fichiers : Identification des fichiers et des segments de code spécifiques qui doivent être modifiés.
• Planification de la validation : déterminer qui vérifiera le correctif et comment.
• Mise en place d’environnements de test : Création d’environnements isolés pour mettre en œuvre et tester la solution sans affecter les systèmes de production.
  

Même lorsque la solution est simple, la complexité du processus de correction (qualification des problèmes, validation, tests, etc.) rend la mise en œuvre tout sauf simple.

Pourquoi l’IA générative change la donne

Les outils de Gen IA comme GitHub Copilot révolutionnent le processus de remédiation en simplifiant et en rationalisant chaque étape. Ils fournissent un écosystème autour du code, permettant la création, la qualification et la correction des problèmes au sein du même environnement.

Les développeurs peuvent utiliser l’IA pour identifier les fichiers affectés, proposer des correctifs et suivre les modifications. Les outils montrent des comparaisons du code avant et après les modifications. Ils créent des demandes de tirage pour les modifications avec des commentaires de modification appropriés.

Figure 1 – génération d’un plan pour résoudre un problème avec GitHub Workspace

Figure 2 : examen des modifications de code avec GitHub Workspace

Les modifications peuvent être testées dans des environnements contrôlés et hors production, tout en préservant l’intégrité des systèmes de production. De plus, les tests de régression et les validations automatisées permettent de s’assurer que les modifications s’alignent sur les efforts de développement précédents, en capitalisant sur ce qui est déjà en place.

À mesure que les processus de remédiation évoluent, les organisations bénéficient de la standardisation et de l’intégration des outils Gen AI dans leurs flux de travail.

Les bons outils vous permettront d’identifier et de résoudre les problèmes plus rapidement, d’assurer la cohérence de la mise en œuvre et de la validation des correctifs au sein des équipes, et de réduire les dépendances vis-à-vis des processus manuels qui peuvent retarder les correctifs ou introduire de la variabilité. Cela contribue grandement à apporter la clarté et la responsabilisation nécessaires à une remédiation efficace.

Nos recommandations

Pour rationaliser et faire évoluer le processus de remédiation, tenez compte des bonnes pratiques suivantes pour l’intégration des outils et des flux de travail Gen AI.

Tirez parti des plateformes de bout en bout.

Utilisez des plateformes qui intègrent l’ensemble du cycle de vie de la remédiation, de la création du problème à la validation. Des outils tels que GitHub Copilot proposent non seulement des solutions, mais rationalisent également les flux de travail, ce qui permet aux développeurs de se concentrer sur la correction plutôt que sur les tâches périphériques.

Capitalisez sur les processus existants.

S’appuyer sur les pratiques existantes telles que les tests automatisés et les tests de régression. Intégrez Gen AI dans ces flux de travail établis pour réduire les frictions et assurer la compatibilité entre les nouveaux correctifs et le code précédent.

Gen AI Amplifier de Sogeti pour la qualité logicielle, par exemple, contient des invites prédéfinies pour accélérer les étapes critiques du processus d’ingénierie de la qualité de bout en bout dans le cycle de vie du développement logiciel, ce qui permet d’améliorer les résultats de qualité et l’efficacité dès le départ.

Trouvez l’équilibre entre l’automatisation et la surveillance.

Bien que les outils de Gen IA automatisent une grande partie du processus de remédiation, la validation humaine reste essentielle. Les développeurs doivent rester responsables de l’examen des solutions générées par l’IA, des cas de tests et de l’affinement des correctifs pour les aligner sur les normes organisationnelles.

La résolution des problèmes est rarement aussi simple qu’il n’y paraît, mais l’IA générative simplifie le parcours de l’identification à la résolution des problèmes. Les entreprises doivent

Intégrer des outils basés sur l’IA dans le processus de remédiation afin de résoudre les problèmes plus rapidement, de manière plus cohérente et avec des frais généraux réduits, ce qui signifie que les développeurs fournissent plus de correctifs sans compromettre la qualité.

Dans notre prochaine et dernière partie, nous verrons pourquoi il est urgent de moderniser le code hérité en raison des changements techniques et de la dette technique. La migration vers le cloud à l’aide du PaaS est confrontée à des problèmes de compatibilité et à des risques de sécurité. Et comment l’AI générative simplifie les mises à jour, rendant la modernisation stratégique et efficace.

Vous avez manqué la partie 1 de notre série en 3 parties ? Découvrez comment la Gen IA révolutionne le développement en automatisant les tâches, en comblant les lacunes en matière de compétences et en accélérant l’innovation pour permettre aux entreprises de garder une longueur d’avance.