Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Le Machine Learning est une méthode d’analyse de données créée avec l’aide de l’intelligence artificielle pour créer un logiciel qui « apprend » à rendre quelque chose de plus intelligent et à améliorer les performances. Ont le retrouve notamment en E-commerce avec des logiciels capable de gérer les prix d’un site dynamiquement.
Wikipédia le définit comme «l’apprentissage automatique (ML) est l’étude d’algorithmes informatiques qui s’améliorent automatiquement grâce à l’expérience et à l’utilisation de données».
Le développement de systèmes informatiques capables d’apprendre et de s’adapter sans suivre des instructions explicites, grâce à des algorithmes intégrés et sans intervention humaine. C’est un moyen de faire en sorte que les ordinateurs agissent, comprennent, construisent et prédisent comme des humains. Les applications AI + ML sont largement utilisés dans la reconnaissance d’images, les prévisions de trafic / météo, le filtrage des spams, les recommandations de produits et le marketing, la promotion des médias sociaux, les assistants virtuels, le service client en ligne, l’optimisation dynamique des prix, le tri et le filtrage des résultats des moteurs de recherche, les logiciels de médecine personnalisée.
Ce ne sont que quelques exemples car le Machine Learning a un potentiel illimité et peut être appliqué à tous les secteurs, tâches et projets en fonction des objectifs.
Comprenons le rôle du Machine Learning dans le développement de logiciels.
Intelligence artificielle et Machine Learning peuvent sembler être des mots à la mode surutilisé, mais ils sont essentiellement des innovations dans les tendances en développement de logiciels en 2022. Ils ont de plus en plus simplifié, accéléré et amélioré la production. Le marché mondial du Machine Learning devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 42,8% de 2018 à 2024 (source: marketresearchfuture.com).
Rôle du Machine Learning dans le développement de logiciels ?
Le ML peut changer la façon dont le développement logiciel traditionnel fonctionne. Étant donné que l’apprentissage automatique implique que le système peut fonctionner indépendamment, les développeurs peuvent l’utiliser pour diverses tâches telles que l’optimisation du code, les tests et le déploiement. L’automatisation de certaines phases de développement logiciel peut libérer du temps du programmeur pour des actions plus productives. AI + ML peuvent aider à générer du code si les exigences et les entrées correctes sont introduites dans le système. Explorons en profondeur le rôle du Machine Learning dans le développement logiciel.
- Rôle du Machine Learning : Prototypage de base
Une fois que les exigences du client sont identifiées et que le concept / l’idée de base est clairement défini, le ML peut extraire les données, extrapoler à partir des modèles passés et présents pour créer un prototype approprié pour le projet en cours, réduisant ainsi le temps et les efforts des démarches. Les développeurs doivent réussir leur pratique de prototypage dans ce cas le rôle du Machine Learning est de collecter et explorer des ensembles de données, en utilisant la connaissance du domaine pour l’ingénierie des fonctionnalités.
- Rôle du Machine Learning : Structuration et révision du code
Le code doit être propre et exempt de bogues. Le ML peut être utilisé pour réviser et restructurer le code pour le rendre plus lisible, cohérent et encore plus performant avec un style de langage naturel. Le code doit être mis à niveau pour une maintenance à long terme, ce que le ML peut réaliser car il utilise des compilateurs pour lire le langage de programmation et nettoyer et déboguer ou modifier automatiquement un code.
La génération d’un nouveau code peut prendre des semaines et des mois, même avec des sprints planifiés avec succès. Mais le ML peut raccourcir l’ensemble du processus à quelques jours. Les exécutions de préparation, les prédictions variables et les modèles de formation créés avec des outils compatibles ML peuvent aider à créer de meilleures performances lors du pipelining.
- Rôle du Machine Learning : Code d’écriture
Les ordinateurs peuvent apprendre à coder avec la bonne combinaison d’apprentissage en profondeur et de reconnaissance de la structure du code. Les développeurs peuvent créer le code source, tandis que ML peut créer des sous-ensembles pour accompagner le code principal, combler les lacunes grâce à l’écriture de code d’auto-apprentissage, à l’auto-codage de détails de bas niveau et à des diagrammes dissimulés dans le code. Outils automatisés alimentés par le ML peut identifier les erreurs de code et se débarrasser du code inefficace.
Les modèles ML peuvent évaluer les risques, détecter les anomalies et améliorer le processus d’authentification au sein des utilisateurs afin que le produit numérique puisse assurer la sécurité et la confidentialité des données et aider à la détection des fraudes. Les développeurs ont découvert que le ML peut réduire des milliers de lignes de code en centaines, économisant ainsi du temps et des ressources.
Cela pourrait signifier que les développeurs peuvent laisser une bonne partie du codage manuel aux outils de ML et entreprendre le travail plus basé sur la valeur d’analyse, de test du résultat et de création de code organisé et amélioré.
Bien que le ML puisse utiliser la capacité d’apprendre de l’expérience ou des données historiques pour créer des programmes courts ou des programmes auxiliaires, il ne peut pas développer des programmes étendus ou un cycle de développement logiciel de bout en bout, qui ne peut être accompli que par l’intelligence humaine.
Lorsqu’ils sont combinés avec un raisonnement symbolique et un apprentissage en profondeur, les outils d’IA et de ML peuvent apprendre de GitHub public et privé ou d’autres référentiels et optimiser le code en corrigeant les bogues ignorés. Le ML peut aider avec tous les types d’analyse et d’amélioration statistiques sans changer ni modifier le code source lors de la mise à l’échelle de l’application ou du site Web, permettant ainsi aux développeurs de prendre des décisions et de gérer l’application.
Les outils ML peuvent également compléter automatiquement le code après avoir déduit du code actuel. Les développeurs agiles utilisent le ML pendant chaque sprint afin que la livraison continue puisse être accomplie à chaque étape.
- Rôle du Machine Learning : Contrôle qualité et tests
Bien que la contribution de l’IA et du ML en matière d’autonomie soit actuellement beaucoup plus faible, elle devrait augmenter. Ils peuvent aider à la génération et au paramétrage des tests de l’unité d’automatisation. Les testeurs de logiciels peuvent utiliser le ML pour produire des résultats plus précis et plus raffinés. Les assistants de programmation intelligents peuvent lire la documentation technique et déboguer le code en examinant des volumes massifs de données et des anomalies de code auto-corrigées avec la moindre intervention humaine.
Les développeurs sont également capables de créer des tests basés sur l’alimentation des données en anglais simple. Simultanément, les algorithmes ML exécutent les spécifications techniques et réduisent le temps nécessaire à la construction manuelle d’un test complet.
En outre, la précision des estimations des coûts du projet peut être considérablement améliorée, aidant les entreprises à réduire les temps d’arrêt sur le marché. La phase de déploiement est également facilitée par la mise en production du code très rapidement.
La cohérence est cruciale lorsqu’il s’agit d’utiliser le ML dans le développement de logiciels. Planifiez chaque étape de développement de manière concise pour intégrer efficacement les bons outils de ML. L’automatisation à part entière grâce au ML reste à réaliser. L’utilisation d’une combinaison d’apprentissage supervisé et non supervisé pour l’automatisation intelligente des processus (IPA) est la bonne approche à adopter.
