L'intelligence artificielle est le carburant de ce que nous appelons la cinquième révolution industrielle. Ses capacités à impacter et perturber de nombreuses industries sont pratiquement inégalées. Ce n'est pas moins vrai en ce qui concerne le développement et les tests de logiciels.
Bien que le code d'auto-écriture ne soit pas encore une technologie largement commercialisée, l'automatisation est plus répandue dans l'écriture et le test de logiciels. Cette approche devient encore plus forte avec l'adoption croissante de l'IA.
Nous pouvons former des processus d'IA pour surveiller les logiciels, effectuer des tâches de manière autonome et effectuer des ajustements automatisés en fonction des modèles appris. Ces applications influencent de nombreux domaines du développement et des tests de logiciels, de la conception au déploiement.
Le rôle de l'IA dans le développement de logiciels
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans le développement de logiciels prennent diverses formes. Les utilisations courantes impliquent l'augmentation des processus automatiques avec la possibilité de prendre des décisions en fonction d'entrées ou de sorties spécifiques. Par exemple, nous pouvons lier les scripts de déploiement aux services de surveillance des erreurs. Si une erreur se produit sur une branche de production, elle peut annuler la validation en arrière ou en avant pour assurer la stabilité des serveurs de production. Aucune intervention manuelle ne sera nécessaire. Il représente à lui seul l'impact considérable sur les SLA, car il n'est plus nécessaire de garder le personnel sur appel pour répondre aux problèmes mineurs de serveur et aux temps d'arrêt.
De nombreux domaines du développement et des tests de logiciels ont déjà bénéficié de l'introduction et de l'utilisation de l'IA. Cet article ne présentera que quelques exemples de la façon dont l'IA modifie ce domaine sous divers aspects.
Conception de logiciels
La plupart des solutions logicielles commencent par la phase de découverte. Il y a d'innombrables réunions avec des clients ou des clients pour discuter des besoins. De plus, les développeurs interpréteront ces demandes lors de la conception d'un nouveau système ou d'un ensemble de fonctionnalités. Les demandes des clients peuvent être livrées et interprétées de plusieurs façons. Si nous n'organisons pas bien les processus, le travail peut rapidement devenir un gâchis. e
Grâce à l'évolution du traitement du langage naturel, l'IA peut interpréter la documentation avec des exigences par rapport aux normes, telles que le guide INCOSE pour les exigences d'écriture. Lors de la détection d'éléments manquants, ambigus ou incohérents dans un document, il les signalera immédiatement.
Cette approche peut potentiellement économiser beaucoup de temps et d'argent. Des exigences mal comprises ou contradictoires sont la source la plus courante de problèmes de conception de logiciels. De tels problèmes peuvent affecter tous les processus de développement. Il est donc crucial de s'en débarrasser au plus vite.
Génération automatique de code
Les développeurs passent beaucoup de temps à écrire des codes passe-partout. Même avec des outils qui font gagner du temps comme les frameworks, les scripts de construction et les préprocesseurs, ils doivent encore écrire des tonnes de code répétitif. La fonction Smart Compose de Gmail, alimentée par l'IA, suggère les tests en fonction du contenu des e-mails. La même approche s'applique aux IDE et autres outils de développement. Les suggestions de code basées sur l'IA aident les développeurs à écrire rapidement et facilement de nouveaux composants pour les logiciels existants, sur la base des structures des solutions précédentes.
Cela fait plus que gagner du temps en écrivant le code. De cette façon, il assure la cohérence du code à travers un projet. Certains projets incluent un linter ou un formateur pour améliorer la cohérence du processus de construction. Cependant, les outils de suggestion de code basés sur l'IA peuvent aller plus loin. Ils appliquent des modèles de conception spécifiques au-delà du formatage du code. Ensuite, le processus de développement devient plus rapide et le code est plus cohérent.
Tests logiciels automatisés
Les tests de logiciels sont un processus qui prend du temps pour l'équipe d'assurance qualité. Il peut également charger les développeurs eux-mêmes (ce qui peut parfois devenir une bataille). L'écriture, l'exécution et la maintenance des tests consomment beaucoup de temps. Bien sûr, il existe des cadres de test. Ils aident en fournissant une structure solide aux tests et en supprimant la nécessité d'écrire de nombreux codes passe-partout. Cependant, les tests améliorés par l'IA peuvent créer des tests auto-générés, y compris la génération de données de test.
L'IA peut signaler de nouveaux bogues potentiels dès qu'ils sont commis. Tout d'abord, il peut apprendre la base de code du projet et toutes ses données de bogue et de régression. Ensuite, il développe des informations sur les endroits où les bogues sont susceptibles de se produire. Ensuite, s'il découvre le code susceptible de provoquer des erreurs, il signale le commit. Une telle approche peut réduire les processus de test chronophages, comme les tests de régression. Il peut identifier les sacs avant qu'ils ne surviennent.
Contrôle du déploiement
Un autre domaine amélioré par l'IA est le déploiement de logiciels. C'est une étape unique dans le processus de développement qui peut parfois être à l'origine d'erreurs que vous pourriez manquer lors des tests. Le logiciel de surveillance amélioré par l'IA peut détecter les déploiements interrompus et faire reculer ou avancer automatiquement le code placé sur la branche de production pour empêcher qu'un code incorrect ne pénètre dans l'environnement en direct.
Cela réduit le temps de restauration en cas de problème. En outre, cela permet de réduire les coûts de personnel pour garder les gens disponibles.
Les processus alimentés par l'IA peuvent également s'appliquer à l'analyse des paramètres d'exécution du logiciel et à l'optimisation des configurations d'environnement. Ainsi, vous pouvez réduire les coûts et obtenir des applications plus efficaces. Le logiciel sera optimisé automatiquement pour utiliser aussi peu de ressources que nécessaire et allouer mieux les ressources du serveur.
L'IA change déjà la façon dont les développeurs de logiciels travaillent
Le développement dans les domaines de l'IA et du ML évolue rapidement. L'apprentissage automatique s'applique à de plus en plus de processus. Les tests de logiciels, les processus de déploiement et les outils de surveillance traitent en permanence les logiciels déployés. Ils collectent et analysent l'utilisation des données à la volée et réagissent aux erreurs.
La mise en œuvre de l'IA dans le développement et les tests de logiciels en est à ses balbutiements. Mais ça grandit. Toutes les nouvelles technologies sont rapidement adoptées par les équipes de développement si elles offrent des moyens de maximiser les ressources et de faciliter les tâches de développement. Git, le standard de l'industrie en matière de contrôle de version, est apparu pour la première fois en 2005. Node.js, une révolution dans le fonctionnement de JavaScript, est apparu en 2009. Des langages populaires tels que Go et Rust sont encore plus récents.
Tous ces outils sont devenus courants dans le développement de logiciels. L'adoption de l'IA dans les processus existants suivra probablement ce niveau d'adoption. Nous prenons en compte les commodités, telles que les suggestions de code et la surveillance du déploiement. Ensuite, cela s'applique à l'automatisation des processus de développement, comme la génération de tests. L'IA offre une trajectoire unique pour une utilisation future. De plus, plus nous l'utilisons, plus il collecte et analyse de données. Ensuite, il peut en savoir plus sur la façon d'utiliser ces données.
Amélioration et automatisation
L'IA est actuellement à un stade très précoce dans la plupart des projets. Généralement, les développeurs l'appliquent pour améliorer les processus existants. Il peut également mettre en évidence des problèmes potentiels, qui sont encore souvent soumis à l'examen d'un développeur. Ici, l'IA peut faire partie du processus de révision du code avec la révision manuelle par les développeurs.
À l'avenir, à mesure que l'industrie de l'IA continuera de s'améliorer et que les développeurs se familiariseront avec elle, ces processus permettront de prendre des décisions basées sur la propre analyse de l'IA.
Actuellement, le débogage basé sur l'IA identifie les bogues ou les goulots d'étranglement potentiels dans une base de code. Au fil du temps, il peut apprendre de ces bogues et correctifs pour corriger automatiquement les bogues qu'il trouve. Nous pouvons déjà le voir dans les fonctionnalités de traitement de texte telles que la correction automatique. La même fonctionnalité repérerait les erreurs simples couramment commises par les développeurs (déclaration manquante d'une variable, oubli d'un point-virgule, etc.) et les corrigerait. Les développeurs n'auront rien à faire, et ce n'est que le début.
L'avenir de l'IA dans le développement de logiciels
Maintenant, l'IA est une fonctionnalité relativement nouvelle. Les développeurs l'utilisent souvent en tandem avec l'examen manuel ou l'appliquent pour simplifier la prise de décisions. À l'avenir, ces processus mûriront. L'IA deviendra plus autonome pour prendre des décisions par elle-même.
L'IA ne va pas réduire le rôle des développeurs ou des testeurs. Cela ne fera que réduire leurs tâches fastidieuses et permettra aux gens d'appliquer leurs compétences à des domaines plus essentiels et créatifs.
