L’IA générative change la donne pour le codage (partie 1)

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 ressemble 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 tournées vers l’avenir utilisent l’IA générative pour permettre à leurs développeurs de produire 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 également d’automatiser les tâches chronophages, de combler les lacunes en matière de compétences et de simplifier les complexités des systèmes existants permettant 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 cet article, nous allons examiner le premier des trois principaux objectifs du codage dans le contexte de la modernisation des applications, ainsi que les défis uniques rencontrés par les équipes de développement 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.

Il est important de rappeler que l’IA générative permet de puissantes transformations, mais que l’extension de son utilisation à l’ensemble des équipes nécessite plus que des outils techniques : elle nécessite une stratégie délibérée pour assurer la cohérence et minimiser les risques. En l’absence d’une approche unifiée, même des efforts de modernisation bien intentionnés peuvent entraîner des flux de travail fragmentés et une nouvelle dette technique.

Pour réussir à se développer, les organisations doivent se concentrer sur l’alignement des équipes autour de processus partagés, en tirant parti des outils basés sur l’IA pour appliquer les meilleures pratiques et en intégrant des cadres de gouvernance qui garantissent l’uniformité des résultats. Avec une collaboration appropriée et des méthodologies claires, l’IA générative peut devenir le principal moteur d’une stratégie de modernisation évolutive et durable.

Scénario 1 : Développement d’une nouvelle fonctionnalité

Imaginez qu’une équipe commerciale demande une nouvelle fonctionnalité essentielle pour améliorer son application, par exemple l’intégration d’un chat en temps réel ou d’une interface interactive. Ces types de demandes découlent souvent de pressions concurrentielles ou d’attentes changeantes des clients, et nécessitent une exécution rapide et précise pour rester en tête du marché.

La mise en œuvre de telles fonctionnalités pose un ensemble de défis pour les développeurs et les équipes informatiques :

• Les besoins de l’entreprise sont généralement définis à un niveau élevé, et les traduire en user stories exploitables laisse souvent place à des erreurs d’interprétation ou à des désalignements.
• Les développeurs consacrent des efforts considérables aux tâches de codage de routine, ce qui leur laisse moins de temps pour l’optimisation ou la résolution créative de problèmes.
• Le manque de contexte et d’intégration entre les spécifications des exigences et l’environnement de codage entraîne des inefficacités si les développeurs passent du temps à naviguer dans des outils et des flux de travail cloisonnés.

C’est à l’ensemble du cycle de vie que nous devons penser : il est essentiel de rationaliser le parcours, de l’idée à la mise en œuvre.

Pourquoi l’IA générative change la donne

Les outils d’IA générative transforment la façon dont les nouvelles fonctionnalités sont définies, planifiées, développées, testées et publiées.

Les outils Gen AI automatisent le processus de définition des exigences et réduisent les délais entre l’idéation et le développement. Ils peuvent affiner et valider les exigences et les user stories, afin que les besoins de l’entreprise et tous les problèmes liés au contexte soient traduits en spécifications claires et exploitables. Les développeurs peuvent intégrer un contexte riche (par exemple, des exigences et des spécifications détaillées) dans un outil de génération de code Gen AI pour recevoir des extraits de code précis et adaptés au projet.

Par exemple, le Gen AI Amplifier for Software & Quality Engineering, la plateforme d’accélération de Sogeti, fournit un agent pour traduire les exigences en user stories.

Figure 1 – Définition des User Stories à partir des exigences avec Gen AI Amplifier pour l’ingénierie de la qualité logicielle

Atlassian Jira fournit des agents « in-app » pour analyser et trier les commentaires et les problèmes liés à un produit ou un service. De plus, les agents Atlassian peuvent être intégrés à GitHub Copilot pour fournir un contexte riche via les stories Jira et Confluence.

Figure 2 – Identification des thèmes dans les tickets Jira avec l’agent Atlassian Rovo

Nos recommandations

Transformer une idée en une fonctionnalité du monde réel est un parcours qui nécessite clarté, précision et collaboration.

Fournissez un contexte riche.

S’assurer que les exigences et les spécifications détaillées sont documentées et intégrées dans l’environnement de génération de code. Plus les outils d’IA générative sont contextualisés, plus le code généré sera précis et pertinent.A

Acculturer les équipes grâce au coaching.

Allez au-delà de l’acculturation individuelle en intégrant le coaching d’équipe dans vos flux de travail. Les sprints structurés, axés sur l’apprentissage, l’expérimentation et le perfectionnement de l’utilisation des outils d’IA générative, aident les équipes à adopter ces capacités de manière collaborative et cohérente. Quelques cycles dédiés peuvent avoir un impact durable.

Mesurez et itérez.

Suivez la progression grâce à des résultats mesurables tels que la réduction du temps de développement, la réduction du nombre d’itérations pour la livraison des fonctionnalités et la satisfaction des développeurs. Utilisez ces commentaires pour affiner les processus, étendre l’approche à d’autres équipes ou projets et assurer une amélioration continue.

En bref : l’IA générative réduit l’ambiguïté, rationalise les processus et permet aux équipes d’évoluer, ce qui permet aux équipes informatiques de fournir des fonctionnalités percutantes plus rapidement et plus efficacement.

L’IA générative (Gen AI) transforme le paysage du codage en automatisant les tâches répétitives, en comblant les lacunes en matière de compétences et en simplifiant les complexités des systèmes existants. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur l’innovation et la créativité, ce qui rend la modernisation des applications plus rapide et plus efficace.

En travaillant avec notre client, nous voyons les organisations obtenir des résultats cohérents et de haute qualité qui répondent aux exigences d’un paysage numérique en constante évolution. En intégrant la génération IA dans un parcours de maturité plus large, la modernisation des applications devient un avantage concurrentiel.

Dans notre prochaine partie, nous explorerons comment l’IA générative 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.

Cet article est une adaptation de“Gen AI is a Game Changer for Coding (Part 1)”