Développement de logiciels est un domaine dans lequel nous constatons déjà des impacts significatifs de IA générative outils. Les avantages sont nombreux et des gains de productivité significatifs sont actuellement disponibles pour les entreprises qui adoptent ces outils. UN Étude de McKinsey affirme que les développeurs de logiciels peuvent effectuer des tâches de codage jusqu'à deux fois plus rapidement grâce à l'IA générative.

Les recherches du cabinet de conseil ont révélé, sans surprise, que les tâches de codage complexes n'étaient pas gravement affectées par l'utilisation de l'IA générative, de sorte que les inquiétudes concernant le remplacement des développeurs par l'IA peuvent être apaisées en toute sécurité. Cependant, il existe des cas d’utilisation « à portée de main » dans lesquels l’IA peut considérablement accélérer la productivité de l’équipe et améliorer la productivité. expérience développeur.

Mais avant d’aborder l’impact des outils d’IA générative, parlons plus généralement de l’amélioration de la productivité des développeurs grâce à des méthodologies, des frameworks et des bonnes pratiques. L’IA générative n’est qu’un outil parmi d’autres.

Mesurer et améliorer la productivité des développeurs

Mesurer la productivité des développeurs, un sous-ensemble de la productivité des employés, représente un défi à multiples facettes. Les mesures traditionnelles, telles que les lignes de code écrites ou les heures travaillées, ne parviennent souvent pas à saisir les subtilités des flux de travail complexes. Ils peuvent ne pas refléter correctement la qualité ou l'impact plus large du travail d'un développeur, et une évaluation appropriée peut nécessiter l'intégration de facteurs externes tels que la satisfaction du client. Il est crucial de reconnaître que la productivité des développeurs va au-delà de la simple génération de code ; cela englobe la fourniture de résultats de haute qualité qui satisfont constamment les clients, tout en atténuant le risque d'épuisement professionnel. Un développeur épuisé est généralement improductif.

Métriques de recherche et d'évaluation DevOps (DORA), englobant des métriques telles que la fréquence de déploiement, le délai d'exécution et il est temps de récupérer, servent de critères pour évaluer l’efficacité de la livraison de logiciels. Ces mesures de productivité des développeurs permettent aux responsables de l'ingénierie et aux directeurs technologiques (CTO) d'évaluer avec précision les performances individuelles et d'équipe.

Les outils de gestion de projet, comme Jira, largement adopté, suivent les progrès, gèrent les tâches et facilitent l'analyse des contributions. La mise en œuvre du cadre SPACE (ingénierie logicielle, productivité, analyse, collaboration et efficacité) offre une approche holistique du développement logiciel. Les indicateurs de performance clés (KPI), tels que les story points et les outils de productivité en temps réel, servent de référence pour mesurer et améliorer de manière cohérente la productivité des développeurs de logiciels.

Diversifier la mesure de la productivité au-delà de la performance individuelle nécessite une compréhension globale de la dynamique d'équipe. Les plateformes de collaboration comme GitHub agissent comme des catalyseurs pour une culture de communication ouverte, de révisions de code collaboratives et de requêtes d'extraction facilement facilitées. De telles plateformes permettent non seulement aux membres de l’équipe d’apprendre les uns des autres, mais fournissent également un espace collectif pour l’amélioration des compétences. L'introduction stratégique de nouvelles fonctionnalités et la fourniture cohérente d'un code de haute qualité renforcent non seulement la compétitivité du produit, mais contribuent également de manière significative à la satisfaction de l'utilisateur final.

DevOps est apparue comme une méthodologie transformatrice qui intègre de manière transparente les pratiques de développement et d’exploitation, optimisant ainsi l’efficacité du cycle de vie du développement logiciel. En favorisant la collaboration entre les développeurs et les équipes opérationnelles, DevOps vise à rationaliser les processus, à minimiser les délais et à augmenter la fréquence de déploiement. Ce faisant, il ouvre la voie à un environnement propice à l’innovation et à l’amélioration continue. DevOps aide à résoudre les goulots d'étranglement et à gérer de manière proactive la dette technique, ce qui permet de créer un environnement de travail qui rend les développeurs heureux et motivés.

Les responsables de l'ingénierie peuvent effectuer des analyses régulières des contributions et utiliser ces informations pour intégrer de nouveaux outils et répondre aux préoccupations liées à l'expérience des employés, créant ainsi un environnement propice à la productivité des développeurs. L'adoption du modèle YES (Your Engineering Success) souligne l'importance de cultiver une culture positive et solidaire au sein de l'équipe, favorisant une atmosphère qui encourage l'innovation et la créativité. Cette approche holistique garantit que la productivité des développeurs est mesurée et optimisée de manière à améliorer non seulement les performances individuelles et collectives, mais également à favoriser le bien-être général de la main-d'œuvre de développement.

Comment l’IA générative peut aider

L’IA peut rationaliser les flux de travail de développement de plusieurs manières. Voici quelques cas d’utilisation plus courants :

Éliminer les tâches répétitives

Le codage implique souvent des tâches simples, parfois fastidieuses, et c’est là que les outils d’IA générative ont tendance à briller. Les tâches répétitives et routinières, comme la saisie de fonctions standard, peuvent être accélérées grâce aux fonctionnalités de saisie semi-automatique. Des outils comme le Codex d'OpenAI peuvent suggérer des lignes de code ou des fonctions entières basées sur des descriptions en langage naturel. La documentation du code peut être accélérée en aidant les développeurs à adhérer automatiquement à des formats de documentation spécifiques.

Interfaces en langage naturel

L'IA générative peut faciliter langage naturel interfaces pour outils de développement de logiciels. Les développeurs peuvent être en mesure d'interagir avec les environnements de développement, les systèmes de débogage et de contrôle de version à l'aide de commandes en langage naturel, ce qui le rend plus accessible à ceux qui n'ont pas d'expertise approfondie en programmation.

Suggestion de code

L'IA générative peut également aider les débutants en leur fournissant des suggestions, des explications et des conseils contextuels lors de l'écriture du code. Cela peut accélérer la courbe d’apprentissage des nouveaux développeurs et démocratiser l’accès au développement de logiciels.

Amélioration du code

L'IA générative peut suggérer des améliorations au code existant en identifiant les parties redondantes ou inefficaces. Cela peut aider à maintenir la qualité et les performances du code au fil du temps. Les problèmes qui auraient pu être difficiles à identifier peuvent être détectés et corrigés beaucoup plus rapidement en mettant en œuvre les solutions suggérées par l’IA, qui peuvent même être mises en œuvre automatiquement.

Traduction de code

L'IA générative peut également traduire le code d'une langue à une autre, rationalisant ainsi la conversion du code ou modernisation des applications projets, tels que la mise à jour d'applications existantes en transformant COBOL en Java.

Test de code

L'IA générative peut être utilisée pour créer automatiquement des cas de test. Il peut analyser le code et générer des entrées de test, contribuant ainsi à améliorer la couverture des tests et à identifier les problèmes potentiels dès le début du processus de développement.

Détection de bugs

En analysant de grandes bases de code, l'IA générative peut aider les équipes de développement de logiciels à identifier et même à corriger automatiquement les bogues. Cela peut conduire à des logiciels plus robustes et fiables, ainsi qu’à des cycles de développement plus rapides.

Environnements de développement personnalisés

L'IA générative pourrait aider à créer des environnements de développement personnalisés qui s'adaptent aux préférences et aux styles de codage de chaque développeur. Cela améliorerait la productivité et rendrait l’expérience de codage plus confortable pour les programmeurs.

Documentation améliorée

L'IA générative peut aider les équipes d'ingénierie à générer de la documentation en résumant les fonctionnalités du code, en expliquant les algorithmes et en fournissant du contexte. Cela peut être utile pour maintenir une documentation de projet claire et à jour.

Comment fonctionne l'IA générative pour les logiciels de codage

L'IA générative dans le codage fonctionne en tirant parti machine learning des modèles formés sur de grands ensembles de données de code. Ces modèles sont capables de comprendre la structure et la syntaxe des langages de programmation.

Pré-entraîner le modèle

Les modèles d'IA générative sont pré-entraînés sur des ensembles de données massifs contenant divers exemples de code écrit dans divers langages de programmation. Pendant la pré-formation, le modèle apprend à prédire le mot ou le jeton suivant dans une séquence de code en fonction du contexte des mots précédents. Ce processus permet au modèle de capturer la syntaxe, la sémantique et les modèles inhérents aux différents langages de programmation.

Comprendre le contexte

Lorsqu’on lui présente une invite ou une requête de codage, le modèle d’IA génératif traite l’entrée et utilise ses connaissances acquises pour comprendre le contexte et l’intention. Le modèle prend en compte les relations entre différents éléments de code, tels que les variables, les fonctions et les structures de contrôle, pour générer un code pertinent et syntaxiquement correct.

Génération de code

À l’aide des modèles appris et de la compréhension contextuelle, le modèle d’IA génératif génère des extraits de code en sortie. Le code généré est basé sur l'invite de saisie et suit la structure et le style des langages de programmation dans lesquels le modèle a été formé.

S'adapter aux retours des utilisateurs

Les modèles d'IA générative disposent souvent de mécanismes pour s'adapter et s'améliorer en fonction des commentaires des utilisateurs. Les développeurs peuvent fournir des commentaires sur le code généré, aidant ainsi le modèle à affiner sa compréhension et à améliorer les résultats futurs. Cette boucle de rétroaction itérative contribue à la capacité du modèle à générer un code plus précis et contextuellement pertinent au fil du temps.

Bien que l’IA générative dans le codage soit un outil puissant, elle ne remplace pas la créativité, la résolution de problèmes et l’expertise du domaine des développeurs humains. Il sert d'outil d'augmentation, aidant les développeurs dans les tâches de codage, fournissant des suggestions et potentiellement accélérant certains aspects du processus de développement. Les développeurs doivent utiliser l’IA générative de manière responsable, valider minutieusement le code généré et compléter ses résultats avec leur propre expertise et compréhension.

Un cas d'utilisation hypothétique

Imaginez un programmeur chargé d'implémenter une fonctionnalité complexe pour un projet d'application Web. Face au défi de la manipulation complexe des données et du rendu dynamique du contenu, elle décide d'intégrer l'IA générative dans son flux de travail de développement pour accélérer le processus de codage. Elle commence par définir soigneusement les exigences de la nouvelle fonctionnalité, en encapsulant la logique et la structure de base dans une invite de codage. En tirant parti d'un outil d'IA générative formé sur un ensemble de données diversifié de code de développement Web, elle saisit son invite de codage, incitant le modèle à générer de manière autonome un extrait de code préliminaire aligné sur les exigences spécifiées. Ce code généré comprend des fonctions de traitement des données, de gestion des événements et de rendu de contenu dynamique.

Elle entre dans un processus itératif d’affinement et de réglage du code généré. Grâce à cette interaction, elle s'assure que le code généré par l'IA respecte les conventions de codage et les nuances architecturales du projet. Le code généré lui donnant désormais satisfaction, elle l'intègre dans la base de code existante de l'application web. Malgré le processus de développement accéléré facilité par l'IA générative, elle reconnaît le rôle indispensable de la validation humaine dans des tests approfondis pour garantir l'exactitude, la réactivité et la fiabilité de la fonctionnalité.

L'intégration de l'IA générative dans son flux de travail accélère non seulement le processus de codage, mais lui permet également de consacrer plus de temps aux aspects de conception de niveau supérieur, aux considérations relatives à l'expérience utilisateur et aux tests complets. Ce cas d'utilisation illustre à quel point l'IA générative constitue un allié précieux, augmentant les capacités des développeurs et contribuant à l'efficacité et à la qualité globales du cycle de vie du développement logiciel.

Commencer

Assistant de code IBM Watsonx exploite l’IA générative pour accélérer le développement tout en maintenant les principes fondamentaux de confiance, de sécurité et de conformité. Les développeurs et les opérateurs informatiques peuvent accélérer les efforts de modernisation des applications et générer une automatisation pour faire évoluer rapidement les environnements informatiques. watsonx Code Assistant est alimenté par les modèles de base IBM Granite qui incluent des modèles de langage étendus de pointe conçus pour le code, conçus pour aider les équipes informatiques à créer du code de haute qualité à l'aide de recommandations générées par l'IA basées sur des requêtes en langage naturel ou une source existante. code.

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