La génération de code par IA utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine pour produire automatiquement du code informatique au moyen de requêtes ou de descriptions. Cette technologie facilite le codage en respectant les pratiques exemplaires et les normes de gouvernance, ce qui accélère la productivité des codeurs qualifiés.
Les langages de programmation sont l’épine dorsale du développement de logiciels. Ils servent aux humains de support à la communication des tâches et des processus aux systèmes numériques. Chaque application, des simples calculatrices aux systèmes d’exploitation complexes, repose sur le code pour comprendre comment fonctionner en toute circonstance. Malheureusement, même pour les développeurs qualifiés, l’utilisation de ces langages de programmation peut être lente, fastidieuse et souvent inefficace.
L’augmentation de la demande de développement d’application dans tous les secteurs et l’élargissement continu des lacunes au niveau des compétences des développeurs ont entraîné un besoin accru en développeurs du quotidien, des personnes capables de créer des applications sans compétences de programmation traditionnelles. Les plateformes de développement sans code et par programmation schématisée ont contribué à combler ces lacunes, et l’IA optimise davantage ce qui peut être accompli sans une vaste expérience de la programmation. Plus important encore, les progrès en matière d’intelligence artificielle améliorent les capacités des programmeurs professionnels, leur permettant d’en faire plus tout en améliorant la précision et l’efficacité de leur travail. Au cœur de cette transformation se trouve la génération de code par IA.
La génération de code par IA (parfois appelée programmation assistée par IA ou assistance de codage par IA générative) tire parti des technologies d’intelligence artificielle pour convertir les commandes du langage humain en code fonctionnel, rendant le développement de logiciels plus accessible à tous. Les plateformes de programmation schématisée réduisent la complexité du codage grâce à des interfaces visuelles et des composants prédéfinis. La génération de code par IA crée du code à partir de zéro en fonction des descriptions de l’utilisateur, complète des fragments de code et recommande du code en fonction des entrées de l’utilisateur. Chaque approche contribue à simplifier le processus de développement et à renforcer les capacités des personnes concernées. Ensemble, ces solutions peuvent grandement améliorer la capacité d’une organisation à créer rapidement des applications efficaces.
Les plateformes de programmation schématisée sont conçues pour accélérer le processus de développement d’application en permettant aux utilisateurs d’assembler des applications à l’aide d’une interface utilisateur graphique qui nécessite une expérience de codage minimale. Ces plateformes sont idéales pour les professionnels et les non-développeurs qui souhaitent créer des applications fonctionnelles sans se plonger dans les aspects les plus ésotériques de la programmation. Cependant, elles dépendent fortement de segments prédéfinis de code opérationnel. En substance, elles fournissent des blocs fonctionnels prédéfinis à partir desquels un utilisateur peut construire de nouveaux logiciels.
En interprétant les entrées en langage clair, la génération de code par IA crée des extraits de code originaux adaptés aux exigences spécifiques de l’utilisateur. Cette méthode permet non seulement un développement plus rapide, mais elle améliore également la flexibilité. Les développeurs sont en mesure d’innover sans les contraintes imposées par les limites des composants et des modèles existants. Par conséquent, la génération de code par IA est un moyen précieux pour les développeurs de logiciels formés de créer un meilleur code à grande échelle. Elle élargit le cercle des personnes capables de développer des logiciels, la manière dont elles peuvent le faire et les possibilités de ces logiciels.
Encore une fois, il est important de reconnaître que ces technologies ne s’excluent pas mutuellement. La programmation schématisée et la génération de code par IA sont complémentaires et peuvent être utilisées ensemble pour créer un programme de développement plus complet et efficace.
La génération de code par IA peut simplifier considérablement le processus de codage. Malheureusement, elle présente également des défis que les développeurs et les organisations doivent prendre en compte avant de pouvoir en tirer le maximum. Ces défis exigent que les entreprises prennent des mesures pour s’assurer que la technologie améliore leurs efforts de développement logiciel au lieu de les compliquer.
Les modèles d’IA mettent généralement l’accent sur la production de code correct du point de vue syntaxique. En revanche, il est possible que ce code ne soit pas optimisé en matière de qualité, d’efficacité ou de maintenabilité. Le poids de la dette technique s’alourdit donc au fil du temps. Les développeurs qualifiés sont généralement capables de distinguer un bon code généré par IA d’un mauvais. Cette technologie est donc plus efficace pour aider les programmeurs formés que ne peut l’être une solution par programmation schématisée ou sans code pour les développeurs du quotidien. Pour atténuer davantage ce risque, les équipes doivent mettre en œuvre des normes et examiner des processus qui évaluent la maintenabilité et l’évolutivité du code généré par IA avant son intégration à des projets plus importants.
Les outils peuvent générer un code extrêmement complexe pour traiter des fonctionnalités spécifiques ou exécuter une tâche de la façon la plus complète possible. Cette complexité peut provoquer un code difficile ou long à déboguer, à mettre à jour ou même à comprendre, rendant les futures opérations de maintenance plus ardues. Les organisations peuvent résoudre ce problème en établissant des directives claires en matière de simplicité et de précision du code et en examinant régulièrement le code généré par IA pour repérer les complications inutiles.
La génération de code par IA est peut-être actuellement le moyen le plus rapide de créer du code opérationnel. Toutefois, la sortie n’est pas toujours fiable ni sécurisée. Le risque de bogues ou de vulnérabilités s’en trouve augmenté. Comme nous l’avons déjà mentionné, il est plus facile pour les développeurs formés de reconnaître et de rectifier ces problèmes. Les développeurs du quotidien peuvent ne pas disposer de l’expérience nécessaire pour évaluer correctement la qualité du code généré par IA. Pour garantir que tous les codes générés par IA sont soumis à des tests rigoureux, les entreprises sont encouragées à établir des infrastructures d’examen complètes qui évaluent spécifiquement la fonctionnalité, la sécurité et la performance des logiciels générés par IA.
Aujourd’hui, les outils de codage par IA apparaissent comme un soutien précieux, mais à mesure que cette technologie se répand, elle risque d’entraîner une perte des compétences de codage parmi les développeurs. Une absence de contrôle risque d’en résulter car, si les entreprises disposent de l’IA pour créer leur code, elles manquent d’employés qualifiés en mesure d’examiner ce dernier ou de l’évaluer. Pour remédier à cette situation, il est essentiel que les organisations considèrent que la génération de code par IA vient compléter l’expertise humaine et non la remplacer. En offrant une formation continue et en encourageant les développeurs à aborder de manière critique les suggestions de l’IA, il est possible de maintenir un niveau élevé de compétence et de contrôle.
Malgré les défis associés à la génération de code par IA, les avantages qu’elle apporte au développement de logiciels ont tendance à l’emporter sur les inconvénients. Les avantages suivants figurent parmi les plus importants :
Vitesse, précision, qualité, ce sont tous ces avantages que combine la génération de code par IA pour fournir une solution capable d’améliorer la productivité des développeurs comme jamais auparavant. Grâce à l’automatisation des aspects routiniers et banals du codage, les développeurs peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives. Ce changement accélère le cycle de développement et réduit les délais d’exécution des projets. Et comme le code est fondé sur un ensemble complet de solutions opérationnelles, il ne nécessite qu’un examen de la qualité de base avant sa commercialisation et les développeurs peuvent alors passer aux projets suivants.
Plutôt que de faire tout le travail, les outils de génération de code par IA servent d’assistants avancés. Ils offrent des suggestions de code et des alternatives qui ne seraient pas immédiatement évidentes, même aux programmeurs expérimentés. Le travail du développeur s’en trouve amélioré, car les options proposées optimisent le code et son efficacité, ce qui se traduit par de meilleures performances globales du logiciel.
Le codage traditionnel est mentalement éprouvant et peut facilement entraîner un épuisement professionnel. La capacité de la génération de code par IA à gérer une partie de la charge cognitive pendant le développement de logiciels permet de réduire cette tension mentale. Les développeurs peuvent par exemple se décharger de la mémorisation de la syntaxe et du code de base, et se concentrer sur la résolution de problèmes de niveau supérieur. Le débogage est également simplifié; de tâche fastidieuse et intense mentalement, il devient beaucoup moins épuisant.
Les dangers de la commutation de contexte, où l’attention des développeurs est partagée entre plusieurs tâches, sont souvent négligés. Il a néanmoins été démontré qu’ils ont un impact négatif sur le temps de travail, l’énergie et la productivité du programmeur. Les outils d’IA peuvent générer du code sur différentes couches de la pile. Les développeurs n’ont plus à alterner entre différents environnements de codage ni à changer de manière d’appréhender les choses. Au lieu de cela, ils peuvent rester dans leur environnement de développement intégré (IDE) sans avoir à rechercher des solutions en ligne, à consulter la documentation ou à se laisser distraire par l’utilisation de différentes applications externes.
Comme dans d’autres domaines où l’application de l’IA se propage, la génération de code par IA est largement utilisée dans divers processus de développement de logiciels. Plus précisément, à mesure que cette technologie évolue, son rôle dans le développement de logiciels est amené à s’étendre, promettant une efficacité et des innovations encore plus importantes. Les éléments suivants témoignent du rôle de plus en plus déterminant de la génération de code par IA :
Les premières étapes du développement de logiciels impliquent souvent la collecte et la documentation des exigences, un processus susceptible d’être source d’inexactitude et d’ambiguïté. L’IA aide à clarifier, à valider et à suivre ces exigences, afin de garantir qu’elles sont complètes et sans ambiguïté dès le départ. En améliorant la qualité de ces documents, les développeurs peuvent établir une base solide pour leurs projets et ainsi réduire la probabilité de malentendus et le besoin de reprise.
Les algorithmes d’IA, entraînés sur de vastes ensembles de données de code existant, peuvent analyser le nouveau code afin de détecter les motifs se traduisant par des bogues. En identifiant les problèmes potentiels dès le début du processus, ces outils aident à maintenir des critères élevés de qualité et de sécurité du code. Cette approche proactive de l’examen du code minimise les erreurs en aval et augmente la fiabilité globale du logiciel.
Qu’il s’agisse de suggérer des lignes de code ou des fonctions entières, les outils de génération de code par IA simplifient le processus de développement. Ils s’adaptent aux préférences du développeur et peuvent intégrer la rétroaction des utilisateurs pour une amélioration en continu.
Les outils gérés par l’IA peuvent mettre en œuvre des tests automatiquement lorsque du nouveau code est intégré à la base existante. Cela garantit que le logiciel fonctionne comme prévu, grâce à des tests cohérents et fiables qui surpassent facilement les méthodes manuelles.
Capable de corriger les fautes d’orthographe et de syntaxe en temps réel, la génération de code par IA évite le recours à des tâches manuelles de débogage et de correction. De plus, le problème de la conversion du code d’un langage de programmation à un autre n’en est plus un. Les transitions sont plus fluides et l’accessibilité des diverses piles technologiques est élargie.
Les cas d’utilisation particuliers pour la génération de code par IA comprennent :
Gestion des services informatiques (GSTI)
La génération automatisée de scripts pour la gestion des incidents, la gestion des changements et la résolution des problèmes permet d’améliorer la qualité du service et de réduire les temps de résolution.
Ressources humaines
Les stratégies simplifiées d’intégration et de départ des employés réduisent les efforts manuels et assurent la conformité aux politiques et aux réglementations de l’entreprise.Service à la clientèle
La génération automatisée de scripts de robot conversationnel pour un soutien à la clientèle permanent améliore les temps de réponse et l’expérience client globale.Opérations de sécurité
La création de scripts pour la réponse aux incidents de sécurité, la détection des menaces et la gestion des vulnérabilités améliore la posture en matière de sécurité globale de l’entreprise.
Automatisation des processus opérationnels
La création de flux de travail et d’applications adaptés à des besoins d’entreprise particuliers favorise l’efficacité et la productivité dans divers services et fonctions.
À titre d’exemple pratique, les outils de génération de code par IA de ServiceNow permettent aux développeurs de créer et de déployer rapidement des applications personnalisées, de générer des scripts, des flux, des stratégies et des éléments de catalogue de services adaptés aux besoins spécifiques de leur organisation, accélérant ainsi la mise en œuvre et la maintenance des flux de travail prêts à l’emploi. Par exemple, Accenture a connu une augmentation de productivité de 40 à 60 % pour le codage à l’aide de Now Assist pour les créateurs de ServiceNow, une solution d’IA générative axée sur les développeurs.
La décision d’intégrer la génération de code par IA dans une entreprise est une décision importante. Elle doit être guidée par une évaluation approfondie de divers facteurs essentiels qui coïncident avec les besoins spécifiques de l’organisation et son environnement réglementaire. En d’autres termes, chaque organisation doit dans un premier temps examiner en détail ses propres objectifs, capacités et circonstances avant de finaliser sa décision.
Voici les éléments les plus importants à prendre en considération lors de la sélection d’un outil de génération de code par IA :
En raison des réglementations mondiales comme le RGPD et la CCPA qui façonnent les pratiques de traitement des données, les entreprises doivent examiner les politiques de l’outil d’IA en matière de gestion des données des utilisateurs afin de s’assurer qu’il ne présente pas de lacune éventuelle en matière de sécurité. Des fonctionnalités telles que les techniques d’anonymisation des données sont précieuses pour améliorer la protection de la vie privée.
La conformité va de pair avec la confidentialité. Étant donné les pénalités associées aux diverses lois sur la protection des données, s’assurer que l’outil d’IA respecte toutes les réglementations et normes pertinentes doit constituer une priorité absolue. Cela implique notamment de vérifier si l’outil a reçu des certifications de conformité et s’il répond aux exigences réglementaires propres au secteur.
Les entreprises doivent vérifier si l’outil d’IA procure un chiffrement complet pour la transmission et le stockage des données. De plus, il est important d’évaluer la force des contrôles d’accès et des mesures d’authentification pour empêcher tout accès non autorisé. Même après la mise en œuvre de l’outil, la sécurité doit demeurer une préoccupation majeure : les audits de sécurité et la conformité de l’outil aux normes établies sont des facteurs essentiels qui nécessitent une évaluation approfondie.
Il convient de s’assurer que l’outil peut gérer l’accès en fonction des rôles et responsabilités des utilisateurs. Les outils qui offrent des autorisations granulaires leur permettant de contrôler l’accès à différentes fonctionnalités et capacités réduisent le risque de fuite de données. Des mécanismes d’inscription et de désabonnement doivent également être disponibles pour offrir aux utilisateurs la possibilité de gérer l’utilisation de leurs données en fonction de leurs préférences.
Ne basez pas le choix d’une solution de génération de code par IA uniquement sur le critère du prix. Un outil à bas prix peut ne pas fournir les fonctionnalités ou la fiabilité nécessaires, tandis qu’une option à prix plus élevé peut être rapidement amortie grâce à un RCI et à une évolutivité accrus. Les solutions dotées de modèles de tarification transparents facilitent l’évaluation de la viabilité financière de l’intégration de l’outil d’IA.
Productivité accrue, code de meilleure qualité, réduction des efforts de codage manuel; il est difficile d’ignorer les avantages. Grâce à l’intégration des technologies de génération de code par IA, les entreprises peuvent gérer plus efficacement les complexités de leurs besoins en logiciels et avec une plus grande souplesse. ServiceNow, chef de file des solutions d’IA pour l’entreprise, est à la pointe de cette transformation.
Now PlatformMD de ServiceNow offre une infrastructure complète pour exploiter la puissance de l’IA et optimiser les opérations commerciales et le développement de logiciels. À l’aide de l’IA générative (IAG), de l’apprentissage machine (AM), du traitement du langage naturel (TLN), de l’exploration de processus et plus encore, cette plateforme entièrement centralisée améliore l’efficacité et la prise de décision dans chaque processus opérationnel pertinent. Moteur d’applications permet aux organisations de générer du code par IA afin de créer des applications personnalisées efficaces et adaptées directement à leurs besoins. Des solutions à programmation schématisée au soutien optimisé des programmeurs expérimentés, ServiceNow vous fournit les outils nécessaires pour maximiser les capacités de codage de votre organisation.
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