Malgré le potentiel de gains de productivité considérables des outils d’IA générative tels que ChatGPT ou GitHub Copilot, les emplois de la DSI vont-ils en réalité devenir de plus en plus compliqués ?
Il est désormais possible de produire du code à la demande dans une multitude de langages, de Java à Python. D’ores et déjà, 95 % des développeurs interrogés dans le cadre d’une récente enquête de Sourcegraph déclarent utiliser Copilot, ChatGPT et d’autres outils d’intelligence artificielle de cette manière.
Mais la génération automatique de nouveau code ne résout qu’une partie du problème dans les entreprises qui maintiennent déjà des bases de code complexes et exigent des niveaux élevés de cohésion, de responsabilité et de sécurité.
La question de la prolifération du code
Donc les tâches de sécurité et d’assurance qualité associées aux emplois dans le domaine des logiciels ne sont pas près de disparaître. « Pour les programmeurs et les ingénieurs logiciels, ChatGPT et d’autres grands modèles de langage aident à créer du code dans presque tous les langages », déclare Andy Thurai, analyste chez Constellation Research. « Toutefois, la plupart des codes générés sont vulnérables sur le plan de la sécurité et pourraient ne pas passer pour des codes de niveau entreprise. Ainsi, si l’IA peut contribuer à accélérer le codage, il faut veiller à analyser le code, à trouver les vulnérabilités et à les corriger, ce qui enlèverait une partie de l’augmentation de la productivité que les vendeurs d’IA vantent. »
Ensuite, il y a la prolifération du code.
L’arrivée du cloud computing, qui semblait simplifier l’acquisition d’applications lors de son lancement, est aujourd’hui synonyme d’un incroyable enchevêtrement de services à gérer. Et cela peut être utilisé pour faire une analogie avec le déploiement de l’IA génératrice en matière de développement logiciel.
La livraison plus rapide du code s’accompagne d’attentes plus importantes
La relative facilité à générer du code via l’IA va contribuer à une base de code en constante expansion. Ce que les auteurs de l’enquête Sourcegraph appellent le « Big Code ». Une majorité des 500 développeurs interrogés dans le cadre de l’enquête sont préoccupés par la gestion de tout ce nouveau code, ainsi que par la prolifération du code et sa contribution à la dette technique. Même avant l’IA générative, près de huit développeurs sur dix déclaraient que leur base de code avait été multipliée par cinq au cours des trois dernières années. Et un nombre similaire de développeurs ont du mal à comprendre le code existant généré par d’autres.
Les perspectives de productivité de l’IA générative dans la programmation sont donc mitigées.
Pour les équipes informatiques chargées de la maintenance et de l’assistance des logiciels, l’IA est susceptible d’aider plus que de compliquer les choses, souligne M. Thurai. « L’IA peut également avoir un impact sur les interventions en cas d’incident, les responsables qualité et le personnel d’assistance », précise-t-il. « Ils peuvent utiliser l’IA pour découvrir des incidents précédents, comprendre comment le problème a été résolu, s’il est possible de l’automatiser pour qu’il ne se reproduise plus. L’IA peut aussi aider à automatiser certaines des corrections les plus banales pour éviter les alertes constantes et éviter de perdre de nombreuses heures à réparer des choses rudimentaires. Pour les personnes chargées du service à la clientèle, cela peut aider à personnaliser le service en fonction de leurs besoins ».
La livraison plus rapide du code s’accompagne également d’attentes plus importantes de la part des entreprises, qui souhaitent aussi que les applications s’adaptent plus facilement à l’évolution des besoins. « Nous évoluons vers une approche basée sur la modélisation et nous nous éloignons du codage basé sur les règles if-then-else », déclare Preeti Lobo, directrice des pratiques pour l’intégration et l’automatisation des entreprises chez Apps Associates. « Aujourd’hui, les applications doivent être plus intuitives et conçues en fonction de l’utilisateur individuel plutôt que d’offrir une expérience générique à tous. L’IA générative permet déjà ce niveau de personnalisation et, à l’avenir, la plupart des codes seront développés par l’IA. »
De nouveaux rôles pour la DSI
Il n’en reste pas moins que des humains sont nécessaires à des points clés pour assurer la qualité et l’alignement sur les objectifs de l’entreprise. « Les développeurs traditionnels seront chargés de conserver les données d’entraînement utilisées par les modèles d’IA et d’examiner toute divergence ou anomalie », ajoute Preeti Lobo.
L’essor du développement de codes assistés par l’IA exige également que les DSI assument des rôles plus étendus au sein de l’entreprise. « On peut s’attendre à ce que les professionnels de l’informatique portent un certain nombre de nouvelles casquettes », déclare Preeti Lobo.
Cette augmentation des responsabilités inclut des rôles tels que « formateur en IA éthique, ingénieur en langage machine, scientifique des données, stratège et consultant en IA, et assurance qualité », ajoute-t-elle. En outre, les professionnels de la technologie devront s’engager dans « la création de feuilles de route stratégiques en matière d’IA, ainsi que dans l’identification des anomalies dans les structures de données et les résultats. »
L’IA générative met le traitement du langage naturel au premier plan
L’IA générative met également le traitement du langage naturel (NLP) au premier plan, explique Mme Lobo. « Les professionnels devraient s’efforcer de maîtriser des langages de programmation tels que Python, Java et C++, et d’en apprendre davantage sur les bibliothèques et les framework tels que NumPy, Keras, TensorFlow, Matplotlib et Seaborn« , ajoute-t-elle.
« Mais ils devraient également chercher à perfectionner des compétences en matière d’analyse, de résolution de problèmes et de pensée critique, ainsi qu’en linguistique. De telles compétences peuvent être d’une aide exponentielle dans le monde du NLP, un facteur fondamental lorsqu’on travaille avec l’IA. »
Les professionnels de la technologie assument aussi un autre rôle : ils accompagnent et soutiennent un plus grand nombre de personnes dans le développement et le déploiement de leurs propres applications. « Par le passé, les possibilités étaient limitées par les contraintes techniques ou par les limites des services informatiques », explique M. Thurai. « Aujourd’hui, tout est possible. N’importe qui peut trouver un moyen d’améliorer le chiffre d’affaires ou le bénéfice de n’importe quelle entreprise, qui peut être mis en œuvre à l’aide de l’IA. »
Source : « ZDNet.com »
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