L’intelligence artificielle bourdonne dans le monde entier avec des technologies en constante évolution.
On dit que la technologie de l’IA transforme toutes les fonctions de l’entreprise, alors comment l’industrie du logiciel peut-elle être une exception ? En programmation informatique le logiciel est au cœur de toutes les innovations de notre vie quotidienne. Au cours des dernières années, les technologies de développement de logiciels ont connu une énorme transformation pour améliorer la vie humaine. L’impact de l’IA sur le développement de logiciels métier gère des changements efficaces sur la façon dont les entreprises peuvent gérer l’entreprise et créer des logiciels intelligents.
Actuellement, il existe un tout nouveau paradigme pour inventer des technologies autres que les techniques d’apprentissage automatique qui sont utilisées pour accélérer le cycle de vie du développement logiciel traditionnel (SDLC) . À l’époque traditionnelle, les développeurs devaient spécifier leurs besoins en mode avancé, puis concevoir à la main toutes ces fonctionnalités afin de développer un programme informatique. Il est possible d’encoder plusieurs tâches à l’aide de tactiques informatiques traditionnelles avant que l’IA n’entre en scène.
Cela implique des domaines comme l’informatique avec de nombreux langages de programmation pour les IA, les mathématiques, la philosophie, l’apprentissage automatique et la linguistique.
Toutes les entreprises de logiciels adoptent les technologies les plus émergentes pour le développement de logiciels afin de se tenir au courant de la concurrence. Il est prévu que l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le développement de logiciels améliorera certainement l’automatisation des tests agiles, les logiciels de test automatisés et le développement global de logiciels. Cela ouvrira également la voie aux robots d’automatisation des processus robotiques (RPA) pour fonctionner en conséquence avec l’aide du logiciel, où le but ultime des outils d’IA sera de faciliter le développement de logiciels plus rapides et fiables.
Quels changements l’intelligence artificielle apporte-t-elle à votre cycle de développement ? Comment le paradigme du développement logiciel change-t-il ? Comment pouvez-vous tirer parti des avantages potentiels de l’IA par rapport aux approches traditionnelles ? Si vous avez la même requête, restez à l’écoute car nous allons trouver des réponses à tous ces éléments. Commençons.
L’impact de l’intelligence artificielle sur le développement logiciel
L’IA va certainement avoir un impact sur la façon dont nous construisons l’application et en tirons le meilleur parti dans l’environnement existant. L’intelligence artificielle va certainement façonner l’avenir du développement de logiciels à mesure que les entreprises sont de plus en plus curieuses de la technologie de l’IA. On estime qu’environ 80% des entreprises investissent dans l’IA et 47% des entreprises matures sur le plan numérique définissent des stratégies d’IA. Pour les prévisions futures, les outils d’intelligence artificielle vont créer 2,9 milliards de dollars en valeur commerciale.
Afin d’adopter la stratégie d’IA, vous devez comprendre le rôle de l’IA dans le développement logiciel en analysant ce qui peut être changé. Voici quelques-unes des fonctionnalités de base offertes par l’IA dans le développement de logiciels pour fournir des produits ou services extrêmement personnalisés à vos utilisateurs finaux.
Collecte des exigences
C’est l’une des phases conceptuelles du SDLC (Software Development LifeCycle) où vous avez besoin d’une intervention humaine à son maximum. L’IA propose une large gamme d’outils et de techniques tels que Google ML Kit et Infosys Nia pour automatiser certains processus afin de minimiser les efforts humains jusqu’à un certain point. Une telle phase automatisée permet de détecter les failles avant de passer à la conception.
Il existe une technique d’IA appelée traitement du langage naturel ((PNL) Natural language processing à ne pas confondre avec la PNL en référencement. ) qui aide les machines à comprendre les besoins des utilisateurs en langage naturel en pilotant automatiquement le haut niveau de modèles logiciels. Il y a quelques problèmes avec cette approche en incorporant toutes les difficultés d’équilibrage des systèmes développés. De plus, il reste l’un des meilleurs sujets de recherche brulant.
Conception du logiciel
Cela nécessite un apprentissage et une expérience spécialisés en matière de planification et de conception de projets logiciels afin de proposer une solution unique.
La définition de la conception correcte pour chaque phase doit être une tâche sujette aux erreurs pour les concepteurs. Avec les rétractations et le futur plan d’investigation, il aide à apporter des changements dynamiques à la conception jusqu’à ce que le client atteigne la solution souhaitée et à moins que celui-ci ne soit atteint.
En automatisant quelques procédures complexes à l’aide d’outils d’intelligence artificielle, vous êtes autorisé à activer les méthodes les plus performantes afin de protéger les conceptions.
Prenons l’exemple de AI Design Assistant (AIDA) , la plupart des concepteurs sont capables de comprendre les besoins et les désirs du client et de l’utiliser pour concevoir un projet similaire. AIDA fonctionne comme une plate-forme de création de site Web qui aide à examiner différentes combinaisons de conception de logiciels en présentant la conception personnalisée appropriée en fonction des exigences du client.
Automatisez la génération de code
Il est long et laborieux de prendre une idée d’entreprise et d’écrire le code de l’énorme projet. Afin de gagner du temps et de l’argent, les développeurs approchent pour opter pour une solution qui aide à écrire du code avant de commencer le développement. Avec l’incertitude sur le but de l’objectif cible, la collecte de ces détails peut prendre beaucoup de temps si vous écrivez le code à partir de zéro . D’autre solution comme les CMS Headless peuvent aider sans toutefois faire appel a de L’IA.
L’assistance basée sur l’IA réduit dans une certaine mesure ces charges en automatisant la génération de code et en détectant les bogues du code. Prenons l’exemple d’un projet où votre idée dans votre langage naturel et votre système peuvent la comprendre en la convertissant en code exécutable.
Services de test orientés IA
L’une des phases les plus cruciales du développement logiciel est le test logiciel qui permet de garantir la qualité du produit. Si un certain test logiciel est effectué de manière répétée, le code source doit être modifié en répétant les mêmes tests qui prennent plus de temps et sont un peu coûteux.
Il existe un large éventail d’outils de test logiciel permettant d’utiliser l’IA pour créer des cas de test et effectuer des tests de régression . Tous ces outils d’IA aident à automatiser les services de test afin de garantir des tests sans erreur. Par exemple, Testim.io, Functionalize et Appvance sont quelques- unes des plates-formes de test axées sur l’ intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Avantages de l’IA dans le développement de logiciels
Le développement de logiciels traditionnels ne va nulle part, mais il acquiert une touche moderne d’IA. Tous les composants critiques tels que les interfaces de produits frontaux et la sécurité et la gestion des données peuvent être facilement gérés par un logiciel standard. Voici comment SDLC peut tirer parti de l’approche IA.
Prototype rapide
Transformer les exigences de votre entreprise en solutions technologiques nécessite beaucoup de temps et de planification. Par conséquent, avec l’aide de l’apprentissage automatique, les développeurs peuvent raccourcir ce processus en permettant simplement aux professionnels du domaine moins technique de développer les technologies en utilisant des interfaces visuelles de langages naturels.
Assistants intelligents
Les développeurs de programmation passent beaucoup de temps à lire la documentation et le code de débogage. Avec l’aide d’assistants de programmation intelligents, les développeurs peuvent gagner du temps en fournissant une assistance à temps et des recommandations telles que les meilleures pratiques, des exemples de code et des documents pertinents.
Gestion des erreurs et analyse automatique
Lorsque la technologie est déployée, l’apprentissage automatique (machine Learning) permet d’analyser les journaux système pour détecter des erreurs d’indicateur rapides et proactives. Pour les jours à venir, il est possible d’activer le logiciel pour modifier la réponse d’erreur sans aucune intervention humaine de manière dynamique.
Refactoring de code
Un code simple et propre est essentiel pour la collaboration d’équipe et la maintenance à long terme. Au fur et à mesure que les entreprises se mettent à niveau vers les dernières technologies, il est obligatoire que la refactorisation à grande échelle soit inévitable et obtienne des nécessités moins douloureuses.
Estimations précises
On voit que souvent le développement logiciel dépasse le budget et les délais prédéterminés. Pour faire face à cela, des estimations précises nécessitent une expertise approfondie, une compréhension du contexte et une familiarité avec l’équipe de mise en œuvre. L’apprentissage automatique aide à former les données des projets antérieurs, qu’il s’agisse de récits d’utilisateurs, de définitions de fonctionnalités et d’estimations pour prédire l’effort et le budget.
Prise de décision stratégique
Compte tenu du temps considérable consacré aux variantes de produits et de fonctionnalités, cela aide les développeurs à décider lesquels doivent être les plus prioritaires et lesquels supprimer. Une telle plate-forme d’intelligence artificielle peut être formée en acquérant l’expérience des erreurs passées des projets de développement pour aider à évaluer les performances des applications existantes. Cela aidera à la fois les équipes de développement et les entreprises à identifier les efforts pour maximiser l’impact des risques en le réduisant au maximum.
L’avenir à venir
Malgré tout, la question ultime est de savoir si l’intelligence artificielle peut aider à subvertir le besoin humain de développement technologique. Il n’y a aucun doute sur l’énorme croissance à laquelle nous assistons pour les solutions AutoML qui visent à automatiser les éléments du processus de formation des modèles d’apprentissage automatique, réduisant ainsi la charge de travail des scientifiques des données pour permettre aux experts du domaine de former les modèles de qualité de production.
Il existe de multiples solutions axées sur l’ IA disponibles sur le marché pour l’ automatisation ou la rationalisation des éléments clés de la préparation des données, la recherche de modèle et le réglage, le déploiement de modèle et mise à l’ échelle par exemple – AutoML de Google Cloud , Amazon SageMaker.
En général, l’intelligence artificielle semble avoir un impact significatif sur la conception et la création du logiciel métier. Les sociétés de développement de logiciels sont tenues d’adopter les avantages potentiels de l’IA, qui s’avère être un changeur de jeu dans le développement de logiciels.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle perturbe chaque industrie dans le monde entier avec la capacité d’auto-apprendre, de s’auto-analyser pour prendre des décisions humaines, l’IA est la tendance la plus discutée et la plus en vogue dans l’industrie technologique.
Vous avez dit l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle fait référence à un ensemble de concepts, de technologies et de méthodes qui visent à faire en sorte que les ordinateurs pensent et apprennent comme les humains.
Il s’agit d’un nouveau domaine d’étude visant à rendre les ordinateurs « intelligents » – effectuer des tâches sans aucune instruction ni intervention humaine.
Le terme a été inventé par John McCarthy en 1955.
L’IA, l’apprentissage automatique et les mégadonnées transforment les processus et les modèles de base de tous les secteurs, notamment les soins de santé, les transports, la publicité, le divertissement, l’éducation, la fabrication, la vente au détail, etc. Les dépenses mondiales en systèmes d’IA atteindront 97,9 milliards de dollars en 2023, selon IDC.
Exemple:
- Voitures autonomes
- Chatbots
- Assistants numériques (Alexa d’Amazon et Siri d’Apple)
- Haut-parleurs intelligents
- La reconnaissance faciale
- Traduction
- intelligence conversationnelle
L’avenir de l’IA est marqué par des changements importants dans la gestion des données, la prise de décision, les expériences personnalisées et l’intelligence cognitive.
L’IA améliore simplement les services et les produits et ne remplace pas les emplois humains. Les services basés sur l’IA gagnent en popularité en utilisant un large éventail d’outils et de technologies. De nombreuses agences digitale développent des solution IA sur mesure pour les entreprises. L’IA continue d’élargir son champ d’action dans tous les secteurs, dans tous les pays.
