La génération de code avec l’IA utilise l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine pour produire automatiquement du code informatique basé sur des invites ou des descriptions. Cette technologie facilite le codage en respectant les bonnes pratiques et les normes de gouvernance, ce qui accélère la productivité des codeurs qualifiés.
Les langages de programmation sont au cœur du développement logiciel, et servent de support pour que les employés humains puissent communiquer les tâches et les processus aux systèmes digitaux. Chaque application, des simples calculatrices aux systèmes d’exploitation complexes, s’appuie sur du code pour comprendre comment fonctionner dans n’importe quelle situation donnée. Malheureusement, même pour les développeurs qualifiés, travailler avec ces langages de programmation peut être un processus lent, chronophage et souvent inefficace.
L’augmentation de la demande de développement d’applications dans tous les secteurs et le manque croissant de compétences en développement logiciel ont entraîné un besoin croissant de créateurs no-code low-code, c’est-à-dire de personnes capables de créer des applications, sans compétences en programmation traditionnelle. Les plateformes de développement no-code et low-code ont permis de combler ce manque, et l’IA optimise encore davantage ce qui peut être accompli sans expérience de programmation étendue. Plus important encore, les progrès de l’intelligence artificielle améliorent les capacités des programmeurs professionnels, leur permettant d’accomplir davantage tout en améliorant la précision et l’efficacité de leur travail. La génération de code avec l’IA est au cœur de cette transformation.
La génération de code avec l’IA (parfois appelée programmation assistée par l’IA ou assistance de codage par la GenAI) exploite les technologies d’intelligence artificielle pour traduire des commandes en langage humain en code fonctionnel, rendant ainsi le développement logiciel plus accessible à tous. Les plateformes de développement low-code réduisent la complexité du codage grâce à des interfaces visuelles et des composants prédéfinis. La génération de code avec l’IA crée du code à partir de zéro, en se basant sur les descriptions de l’utilisateur, complète des fragments de code et recommande du code en fonction des entrées de l’utilisateur. Chaque approche permet de simplifier le processus de développement et de booster les capacités des personnes impliquées. Utilisées ensemble, ces solutions peuvent considérablement améliorer la capacité d’une entreprise à créer rapidement des applications efficaces.
Les plateformes de développement low-code sont conçues pour accélérer le processus de développement d’applications en permettant aux utilisateurs d’assembler des applications à l’aide d’une interface utilisateur graphique qui nécessite une expérience minimale en codage. Ces plateformes sont idéales pour les professionnels et les non-développeurs qui souhaitent créer des applications fonctionnelles sans se plonger dans les aspects plus complexes de la programmation. Cependant, elles dépendent fortement de segments prédéfinis de code fonctionnel. Elles fournissent essentiellement des blocs de construction prédéfinis à partir desquels l’utilisateur peut créer de nouveaux logiciels.
En interprétant les entrées en langage simple, la génération de code avec l’IA crée des extraits de code originaux, adaptés aux besoins spécifiques de l’utilisateur. Cette méthode accélère le développement et améliore sa flexibilité, permettant aux développeurs d’innover sans les contraintes imposées par les composants et les modèles existants. Par conséquent, la génération de code avec l’IA est un outil précieux pour les développeurs logiciels formés, qui peuvent créer du code de meilleure qualité à grande échelle, tout en élargissant le nombre de personnes capables de développer des logiciels, la manière dont elles peuvent le faire et les options que peut offrir ce logiciel.
Encore une fois, il est important de savoir que ces technologies ne s’excluent pas mutuellement. Le low-code et la génération de code avec l’IA se complètent parfaitement et peuvent être utilisés en tandem pour créer un programme de développement plus complet et plus efficace.
La génération de code avec l’IA peut considérablement simplifier le processus de codage. Malheureusement, cela pose également plusieurs défis que les développeurs et les entreprises devront prendre en compte avant de pouvoir en tirer le meilleur parti. Ces défis obligent les entreprises à prendre des mesures pour s’assurer que la technologie améliore le développement logiciel au lieu de le compliquer.
Les modèles d’IA se concentrent généralement sur la production de code syntaxiquement correct, dont la qualité, l’efficience ou la facilité de maintenance n’est pas toujours optimisée, ce qui aggrave la dette technique au fil du temps. Les développeurs qualifiés sont généralement capables de distinguer le bon du mauvais code généré par l’IA. C’est l’une des raisons pour lesquelles cette technologie est plus efficace pour aider les programmeurs professionnels qu’en tant que solution pour les créateurs no-code low-code. Pour atténuer davantage ce risque, les équipes doivent mettre en œuvre des normes et examiner les processus qui évaluent la maintenabilité et la capacité d’adaptation du code généré par l’IA, avant de l’intégrer dans des projets plus importants.
Les outils peuvent générer du code trop complexe pour traiter des fonctionnalités spécifiques ou exécuter une tâche de la manière la plus complète possible. Cette complexité peut produire un code difficile ou long à déboguer, à mettre à jour ou même à comprendre, compliquant ainsi les futures tâches de maintenance. Les entreprises peuvent résoudre ce problème en définissant des directives claires pour simplifier et clarifier le code, et en examinant régulièrement le code généré par l’IA pour détecter toute complexité inutile.
La génération de code avec l’IA est peut-être le moyen le plus rapide de créer du code fonctionnel actuellement, mais le résultat n’est pas toujours fiable ou sécurisé. Cela peut entraîner un risque accru de bogues ou de vulnérabilités. Comme nous l’avons déjà abordé, ces problèmes sont plus faciles à identifier et à résoudre pour des développeurs professionnels. Les créateurs no-code low-code peuvent ne pas avoir l’expérience nécessaire pour évaluer correctement la qualité du code généré par l’IA. Afin de s’assurer que tous les codes générés par l’IA sont soumis à des tests rigoureux, les entreprises devraient mettre en place des cadres de révision complets qui évaluent spécifiquement les fonctionnalités, la sécurité et les performances des logiciels générés par l’IA.
Aujourd’hui, les outils de codage avec l’IA constituent un support précieux, mais à mesure que l’utilisation de cette technologie se généralise, cela peut entraîner une perte de compétences de codage chez les développeurs. Ainsi, cette perte peut entraîner un manque de supervision, car même si les entreprises disposent d’une IA pour créer leur code, aucun employé humain qualifié n’est en mesure de l’examiner ou de l’évaluer. Pour contrer ce phénomène, il est essentiel que les entreprises considèrent que la génération de code avec l’IA complète l’expertise humaine et ne la remplace pas. Fournir une formation continue et encourager les développeurs à s’impliquer fortement dans les suggestions de l’IA peut aider à maintenir un haut niveau de compétence et de contrôle.
Malgré les difficultés associées à la génération de code avec l’IA, les avantages qu’elle apporte au développement logiciel ont tendance à largement dépasser ses inconvénients. Les avantages les plus significatifs sont les suivants :
Rapidité, précision, qualité : tous ces avantages sont réunis dans la génération de code avec l’IA, et créent une solution qui améliore la productivité des développeurs de manière inédite. Lorsque les aspects courants et routiniers du codage sont automatisés, les développeurs peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives. Ce changement accélère le cycle de développement et permet de raccourcir les délais d’exécution des projets. En outre, le code étant basé sur un ensemble complet de solutions fonctionnelles, il ne nécessite qu’une révision basique de sa qualité avant que les développeurs puissent le mettre sur le marché et commencer le projet suivant.
Les outils de génération de code avec l’IA ne font pas tout le travail à votre place, ils agissent plutôt comme des assistants avancés. Ils fournissent des suggestions de code et des alternatives qui ne sont pas immédiatement évidentes, même pour les programmeurs expérimentés. Cela améliore le travail du développeur en proposant des options qui optimisent l’efficience du code, ce qui permet d’améliorer les performances globales du logiciel.
Le codage traditionnel est fatigant mentalement et peut facilement entraîner un épuisement professionnel. La génération de code avec l’IA peut gérer une partie de la charge cognitive pendant le développement logiciel, ce qui permet de faire face à ce stress. Par exemple, les développeurs peuvent se libérer des contraintes liées à la mémorisation de la syntaxe et du code standard, pour se concentrer sur la résolution des problèmes plus complexes. De même, le débogage est simplifié, et cette tâche fastidieuse et fatigante devient beaucoup plus aisée.
Les dangers du changement de contexte, lorsque les développeurs passent d’une tâche à une autre, sont souvent négligés. Cependant, il a été démontré qu’ils ont une influence négative sur le temps, l’énergie et la productivité des programmeurs. Les outils d’IA peuvent générer du code sur différentes couches de la pile, ce qui évite aux développeurs d’avoir à passer d’un environnement de codage et d’un schéma de réflexion à un autre. Au lieu de cela, ils peuvent rester dans leur environnement de développement intégré (IDE) sans avoir à rechercher des solutions en ligne, à consulter de la documentation ou à travailler en parallèle avec diverses applications externes.
Comme dans d’autres domaines de l’ensemble croissant des applications d’IA, la génération de code avec l’IA est largement utilisée dans divers processus de développement logiciel. Plus précisément, à mesure que cette technologie évolue, son rôle dans le développement de logiciels va se développer, promettant encore plus d’efficiences et d’innovations par la suite. Les éléments suivants illustrent le rôle de plus en plus central de la génération de code avec l’IA :
Les premières étapes du développement logiciel consistent souvent à recueillir et documenter les besoins : un processus susceptible de générer des inexactitudes et des ambiguïtés. L’IA aide à clarifier, valider et suivre ces besoins, en s’assurant qu’ils sont complets et sans ambiguïté dès le début. En améliorant la qualité de ces documents, les développeurs peuvent établir une base solide pour leurs projets, réduisant ainsi les risques de malentendus et les reprises.
Les algorithmes d’IA, entraînés sur de vastes ensembles de données de code existant, peuvent analyser le nouveau code pour identifier les schémas à l’origine de bogues. En identifiant les problèmes potentiels dès le début du processus de développement, ces outils permettent de maintenir des normes élevées en matière de qualité et de sécurité du code. Cette approche proactive de revue du code réduit les erreurs en aval tout en améliorant la fiabilité globale du logiciel.
Qu’il s’agisse de suggérer des lignes de code ou des fonctions complètes, les outils de génération de code avec l’IA aident à rationaliser le processus de développement. Ces outils s’adaptent aux préférences du développeur et peuvent intégrer les commentaires des utilisateurs pour une amélioration continue.
Les outils guidés 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 nettement plus performants que les méthodes manuelles.
La génération de code avec l’IA peut corriger les erreurs d’orthographe et de syntaxe en temps réel, ce qui élimine les tâches manuelles de débogage et de correction. En outre, la traduction du code d’un langage de programmation à un autre n’est plus un problème, ce qui facilite les transitions et permet une plus grande accessibilité sur diverses piles technologiques.
Exemples d’utilisations spécifiques de la génération de code avec l’IA :
Gestion des services IT (ITSM)
La génération automatisée de scripts pour la gestion des incidents, la gestion des changements et la résolution des problèmes permettent d’améliorer la qualité des services et d’accélérer les délais de résolution.
Ressources humaines
Les playbooks rationalisés d’intégration et de gestion des départs des employés permettent de réduire les efforts manuels et garantissent la conformité aux politiques et réglementations de l’entreprise.Service client
La génération automatisée de scripts de chatbot pour l’assistance client 24 h/24 et 7 j/7 raccourcit les délais de réponse et améliore l’expérience client globale.Opérations de sécurité
La génération de scripts pour la réponse aux incidents de sécurité, la détection des menaces et la gestion des vulnérabilités améliore la stratégie de sécurité globale de l’entreprise.
Automatisation des processus business
La création d’applications et de workflows personnalisés, adaptés à des besoins professionnels spécifiques, améliore l’efficience et la productivité de nombreux départements et fonctions.
Les outils de génération de code avec l’IA de ServiceNow fournissent une bonne illustration des capacités de ce type d’outils. Ils permettent aux développeurs de créer et de déployer rapidement des applications personnalisées, de générer des scripts, des flux, des playbooks et des éléments de catalogue de services, adaptés aux besoins spécifiques de leur entreprise, accélérant ainsi la mise en œuvre et la maintenance de workflows prêts à l’emploi. Par exemple, Accenture a enregistré une augmentation de 40 à 60 % de la productivité en codage grâce à Now Assist pour les créateurs de ServiceNow, une solution de GenAI conçue pour les développeurs.
Intégrer la génération de code avec l’IA est une décision importante pour une entreprise. Elle doit être guidée par une évaluation approfondie de différents facteurs essentiels qui sont en phase avec les besoins spécifiques de l’entreprise et son environnement réglementaire. En d’autres termes, chaque entreprise doit commencer par examiner en détail ses objectifs et capacités ainsi que le contexte dans lequel elle opère, avant de finaliser sa décision.
Il est capital de prendre en compte les éléments suivants lors de la sélection d’un outil de génération de code avec l’IA :
Avec des réglementations mondiales telles que le RGPD et le CCPA qui façonnent les pratiques de traitement des données, les entreprises doivent revoir leurs politiques concernant les outils d’IA pour gérer les données utilisateur en s’assurant qu’elles ne présentent pas de failles de sécurité. Certaines fonctionnalités, comme les techniques d’anonymisation des données, sont utiles pour améliorer la protection de la vie privée.
La conformité va de pair avec la confidentialité. Compte tenu des pénalités potentielles associées aux diverses lois sur la protection des données, s’assurer que l’outil d’IA respecte toutes les réglementations et normes pertinentes doit être une priorité absolue. Cela implique de vérifier si l’outil dispose de certifications de conformité et s’il répond aux exigences réglementaires spécifiques au secteur.
Les entreprises doivent vérifier si l’outil d’IA fournit un chiffrement complet pour la transmission et le stockage des données. En outre, il est important d’évaluer l’efficacité des contrôles d’accès et des mesures d’authentification pour empêcher tout accès non autorisé. Même une fois l’outil mis en œuvre, la sécurité doit rester une priorité. Les audits de sécurité et la conformité de l’outil aux normes de sécurité établies sont des facteurs critiques qui nécessitent une évaluation approfondie.
Assurez-vous que l’outil peut gérer les accès en fonction des rôles et des responsabilités des utilisateurs. Les outils qui offrent des autorisations granulaires, leur permettant de contrôler l’accès aux différentes fonctionnalités, réduisent le risque de fuite de données. Des mécanismes de consentement et de refus doivent également être disponibles, offrant aux utilisateurs la flexibilité nécessaire pour gérer l’utilisation de leurs données en fonction de leurs préférences.
Lorsque vous choisissez des solutions de génération de code avec l’IA, ne vous basez pas seulement sur son prix. Les outils à bas prix ne fournissent pas toujours les fonctionnalités ou la fiabilité nécessaires, alors que les options plus onéreuses peuvent rapidement s’avérer rentables grâce à un retour sur investissement et une capacité d’adaptation accrus. Les solutions qui intègrent des modèles de tarification transparents facilitent l’évaluation de la viabilité financière de l’intégration de l’outil d’IA.
Augmentation de la productivité, amélioration de la qualité du code, réduction des efforts de codage manuel : les avantages sont nombreux. Grâce à l’intégration des technologies de génération de code avec l’IA, les entreprises peuvent gérer plus efficacement et avec plus d’agilité les complexités de leurs besoins logiciels. ServiceNow, leader dans le domaine des solutions d’IA d’entreprise, est à l’avant-garde de cette transformation.
La Now Platform® de ServiceNow fournit un cadre complet pour exploiter la puissance de l’IA afin d’optimiser les opérations business et le développement de logiciels. Grâce à l’IA générative (GenAI), à l’apprentissage machine (ML), au traitement du langage naturel (NLP), à l’exploration des processus et à bien d’autres options, cette plateforme entièrement centralisée améliore l’efficience et la prise de décision dans tous les processus business concernés. App Engine va encore plus loin en ce qui concerne le codage amélioré par l’IA, en permettant aux entreprises d’utiliser la génération de code avec l’IA pour créer des applications personnalisées efficaces et adaptées à leurs besoins professionnels spécifiques. Des solutions low-code à la prise en charge optimisée pour les programmeurs expérimentés, ServiceNow fournit des outils permettant d’optimiser les capacités de codage de votre entreprise.
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