Développement de logiciels d'IA : nouvelles solutions pour automatiser les tâches des développeurs de logiciels

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  Prévision quantique
• 6 avril 2022

Résumé des informations

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le développement de logiciels remodèle l'industrie, permettant un développement plus rapide, améliorant la cybersécurité et favorisant l'activité entrepreneuriale. Cependant, ce changement pose également des défis tels qu'une empreinte carbone accrue, un éventuel déplacement d'emplois et des dilemmes éthiques dans la prise de décision basée sur l'IA. Équilibrer ces opportunités et ces défis nécessitera une réglementation réfléchie, une adaptation de la main-d'œuvre et un engagement envers les principes éthiques.

Contexte de développement de logiciels d'IA

De nombreuses plates-formes logicielles ont été développées ces dernières années pour aider les développeurs de logiciels à interagir avec de multiples interfaces, intégrations et dépendances. Mais même avec ces outils disponibles, les développeurs de logiciels sont souvent chargés de gérer et de mettre à jour manuellement de nombreux composants dans un programme donné. Heureusement, les systèmes d'IA peuvent améliorer les processus traditionnels au sein de l'industrie du logiciel en appliquant des solutions basées sur l'IA pour automatiser toujours plus d'aspects du développement de logiciels traditionnels.

Le développement de logiciels est une facette importante des processus de développement de technologies modernes car il prend en charge l'innovation et l'itération rapides des produits. En particulier, les progrès du développement logiciel réalisés au cours des années 2010 ont permis aux systèmes d'IA de tirer parti de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP) pour une variété d'applications nouvelles. Ces dernières années, certaines de ces applications ont exploré l'utilisation de l'IA pour améliorer et automatiser des éléments du processus de développement de logiciels et, en fin de compte, fournir des produits plus sophistiqués axés sur le client. 

Par exemple, ML peut optimiser le processus de développement logiciel en accélérant la définition des problèmes et des objectifs, la collecte de données, la préparation des données, l'apprentissage des modèles, le déploiement et l'intégration des modèles et la gestion des modèles. Parmi ces différentes étapes, la définition du problème et de l'objectif nécessite une implication humaine et utilise la PNL afin que l'algorithme de la machine comprenne les besoins de l'utilisateur lorsqu'il est communiqué via du texte ou même de la parole. 

Impact perturbateur

Le support que l'IA peut offrir aux développeurs de logiciels comprend une assurance qualité automatisée où le code est examiné et optimisé en temps réel, tandis que les tâches de contrôle peuvent être déployées plus rapidement grâce à des DevOps automatisés. De plus, l'IA peut améliorer la qualité de la sécurité appliquée à différentes formes de logiciels grâce à des mesures telles que des examens de sécurité statiques et dynamiques, des évaluations de vulnérabilité et une amélioration de la sécurité de la base de code. 

Le développement de logiciels est une tâche complexe qui nécessite des professionnels qualifiés. Cependant, le développement de logiciels activé par l'IA peut abaisser le seuil de compétences requis pour développer des logiciels et permettre aux développeurs d'effectuer des tâches spécifiques plus rapidement, ce qui réduit les coûts de développement. Un exemple est ML permettant le prototypage rapide d'un logiciel, qui aide les développeurs à concevoir des algorithmes testés dans différents scénarios. Le développement automatisé de logiciels utilisant des outils d'IA peut également améliorer la capacité d'un professionnel du logiciel à tirer parti de l'analyse de données et à prendre des décisions de développement judicieuses. Il peut améliorer la capacité stratégique d'une organisation en traitant rapidement des informations importantes qui conduisent à la génération et à la consommation d'informations par les décideurs critiques de l'organisation.

À mesure que l'utilisation de l'IA devient plus influente au sein de l'industrie du développement de logiciels, les développeurs de logiciels devront de plus en plus apprendre à tirer parti des outils d'IA dans leur travail quotidien ; par exemple, utiliser l'IA pour éliminer les erreurs de syntaxe lors du codage. D'ici les années 2030, cependant, les logiciels compatibles avec l'IA aideront davantage les développeurs en fournissant des suggestions de codage, en suivant les exigences ou les cas d'utilisation d'un système, en générant un nouveau code qui peut permettre à un logiciel de fonctionner, et même en créant automatiquement des cas pour tester le développeur. Logiciel.

Implications du développement de logiciels d'IA

Les implications plus larges du développement de logiciels d'IA peuvent inclure :

• Permettre à différents types de logiciels d'être développés plus rapidement, avancer les dates de développement en réduisant les taux d'erreur et en augmentant l'efficacité du codage et en menant à une technologie plus accessible pour les petites entreprises et les développeurs individuels.
• La réduction des incidents de cybersécurité, car l'IA peut réduire la quantité d'erreurs, de bogues et de vulnérabilités dont les pirates peuvent tirer parti pour compromettre un système, conduisant à un environnement en ligne plus sécurisé pour les consommateurs et les entreprises.
• Une aubaine pour les nouvelles activités entrepreneuriales, car le développement de logiciels soutenu par l'IA réduit les coûts et les barrières d'expertise associés aux startups nécessitant des solutions logicielles, conduisant à un paysage commercial plus dynamique et diversifié.
• Amélioration de l'utilisation des données, car les données jouent un rôle central dans l'application de l'apprentissage automatique dans le développement de logiciels, conduisant à des services plus personnalisés et efficaces pour les consommateurs et à une meilleure prise de décision pour les entreprises.
• Le gouvernement établit de nouvelles lois pour équilibrer les progrès technologiques et la protection de la confidentialité des données, ce qui renforce la confiance des consommateurs et un cadre plus éthique pour le développement de l'IA.
• Une augmentation de l'empreinte carbone de l'industrie du développement de logiciels en raison des temps de calcul plus longs nécessaires pour former les systèmes d'IA qui seraient utilisés pour l'augmentation du développement de logiciels, entraînant des préoccupations environnementales et des défis réglementaires potentiels.
• Une plus grande poussée vers le développement et la mise en œuvre de l'IA dans divers secteurs, entraînant un déplacement potentiel de l'emploi dans les rôles traditionnels et un besoin de recyclage de la main-d'œuvre.
• Le développement rapide de logiciels alimentés par l'IA, entraînant des biais potentiels et des dilemmes éthiques dans les algorithmes de prise de décision, qui peuvent affecter de manière disproportionnée les communautés marginalisées.
• La dépendance accrue à l'IA dans le développement de logiciels, conduisant à des monopoles potentiels par les grandes entreprises technologiques ayant accès à de vastes ressources, étouffant éventuellement la concurrence et limitant les opportunités pour les petits acteurs.

Questions à considérer

• Pensez-vous que l'assistance et le développement de logiciels par l'IA entraîneront des pertes d'emplois et une moindre implication des humains dans le processus de développement de logiciels et dans l'industrie ?
• Comment les solutions de codage assisté par l'IA peuvent-elles soutenir les écosystèmes mondiaux de startups ?