7 cas d'utilisation de l'IA dans la programmation et le développement (et 4 là où l'IA échoue)
Publié: 2023-09-13
Il y a cinq ans, quatre chercheurs du laboratoire national d'Oak Ridge ont publié un article se demandant si les humains écriraient encore du code en 2040. Cette question trouve désormais sa place dans l'esprit de la plupart des programmeurs ordinaires. Il existe des appréhensions et des attentes quant à ce qu’implique la réponse à la question.
Les chercheurs ont répondu aux questions par la négative : les machines généreront la majeure partie du code tandis que les humains, s’ils s’impliquent, se limiteront principalement à affiner les codes générés par les machines.
Les progrès rapides réalisés dans le domaine de l’IA ont permis de réaliser cette prédiction beaucoup plus tôt. Il existe désormais divers systèmes d’IA capables de générer des codes fonctionnels à partir de simples descriptions et même de croquis. Cela comporte des promesses mais aussi des pièges. L’IA peut augmenter la productivité, libérer le potentiel humain et la créativité en prenant en charge des tâches subalternes et fastidieuses, et ainsi ouvrir de nouvelles opportunités. Cependant, cela peut également perpétuer les préjugés, réduire la responsabilité et augmenter le risque d’erreurs catastrophiques en supprimant la surveillance humaine.
Nous examinons donc ici sept cas d’utilisation de l’IA dans la programmation et le développement de logiciels et évaluons également les cas où elle échoue.
Cas d'utilisation courants de l'IA en programmation
L’IA a eu un impact sur tous les aspects du travail, y compris, en fait, particulièrement, sur la programmation et le développement de logiciels. Selon une enquête, 31 % des organisations utilisent l’IA pour écrire du code. La question qui se pose désormais n’est pas de savoir si l’IA aura un impact sur le développement de logiciels, mais comment et dans quelle mesure.
La programmation est l’un des domaines dans lesquels l’IA a grandement contribué à augmenter la productivité et l’efficacité. Un rapport de LinkedIn sur l'avenir du travail prédit que 96 % des tâches de développement logiciel peuvent être augmentées par l'IA. Les outils basés sur l’IA ont été utilisés dans un large éventail de tâches, depuis les plus basiques jusqu’aux moyennement complexes.
Générer des extraits de code
Les outils d'IA, formés avec des millions de lignes de code provenant de référentiels accessibles au public tels que GitHub et StackOverflow, peuvent générer des extraits de code en une fraction du temps qu'il faut à un humain pour les écrire. Ils maîtrisent plusieurs langues et peuvent produire du code à partir du langage naturel.
Ceci est utile non seulement pour les débutants mais aussi pour les programmeurs expérimentés, qui pourraient laisser l’IA écrire le code simple dont ils ont besoin. Ils peuvent ensuite le modifier ou l’affiner et l’implémenter dans leur programme.
L’IA peut être particulièrement efficace pour générer des modèles de code. Vous pouvez fournir aux outils d'IA, tels que GitHub Copilot, un ensemble de paramètres et l'IA générera un modèle de code. Cela peut être utile pour créer des lignes de code passe-partout ou répétitives. L'IA peut également aider à la complétion du code en suggérant ce qui est le plus susceptible de suivre, un peu comme la saisie semi-automatique du texte. Vous pouvez également coller votre code incomplet dans un assistant de codage AI et le laisser compléter le code.
Code de débogage
Les bugs sont un fléau pour tous les programmeurs. Ils peuvent être une perte de temps (par exemple, passer des heures à comprendre pourquoi un code ne s'exécuterait pas pour se rendre compte que c'est à cause d'un point-virgule manquant), mais ils posent également des risques de sécurité critiques et compromettent l'expérience utilisateur. L’IA peut atténuer certains d’entre eux. Et ce n’est pas tout : l’IA peut identifier les bugs avec plus de précision et de rapidité.
L'IA peut analyser le code pour détecter les bogues en identifiant les incohérences et les modèles qui conduisent généralement à des erreurs. Il peut reconnaître les structures de code qui entraînent souvent des bogues et alerter les développeurs des problèmes potentiels. L'IA peut également faciliter les tests de régression et garantir que les nouvelles modifications n'introduisent pas de bogues dans la base de code.
Cela ne signifie cependant pas que le débogage peut être entièrement confié à l’IA. Cela signifie que les humains peuvent déléguer certaines tâches subalternes et fastidieuses de débogage à l’IA, ce qui leur permettra de gagner beaucoup de temps sur des tâches évitables et de consacrer plus de temps à des tâches plus productives.
Traduire le code
Supposons que vous souhaitiez migrer d'une plate-forme ou d'un environnement à un autre ou réutiliser la logique et les fonctionnalités existantes d'un code dans un nouveau contexte. Dans ces deux cas, vous pouvez utiliser l’IA pour vous aider à traduire le code sans avoir à le réécrire à partir de zéro.
Cependant, les outils d’IA pour traduire le code ne sont pas entièrement fiables. Ils peuvent ne pas remarquer les nuances d’un langage ou être incapables de saisir la logique d’un code ; mais les humains aussi. Même si les traductions ne sont pas parfaitement exactes, cela rendra la tâche beaucoup plus facile que de traduire manuellement le code source à partir de zéro. C'est aussi comme travailler avec des traducteurs humains ; le code traduit est revu et corrigé s'il y a des erreurs.
Expliquer le code en langage naturel
L'IA peut expliquer le code en anglais simple (ou dans n'importe quelle langue d'ailleurs). Cela peut être utile si vous apprenez une nouvelle langue ou si vous rencontrez des lignes de code aléatoires dont vous n'avez aucune idée de ce qu'elles font.
De la même manière, l’IA peut décoder les expressions régulières et expliquer en langage naturel ce qu’elles font.
Il peut non seulement expliquer des lignes de code obscures, mais peut également aider à les expliquer. L'IA peut créer une documentation complète sur le code qui décrit avec précision l'objectif, la fonctionnalité et l'utilisation du code. L'IA peut également aider à examiner et à documenter les soumissions de code et à générer des explications sur les modifications apportées aux demandes d'extraction ou aux validations.
Génération de cas de test
Des tests approfondis du code sont essentiels pour garantir que le programme fonctionne comme prévu. Mais rédiger des cas de test et tester le code est un processus fastidieux et chronophage, et donc souvent négligé. Heureusement, l’IA peut nous aider dans cette tâche.
L'IA peut être utilisée pour rédiger des cas de test en analysant la base de code et en identifiant des scénarios potentiels de test. Il peut identifier différents chemins, branches et conditions dans le code et créer des cas de test pour couvrir ces scénarios.
Les assistants IA tels que Tabnine peuvent générer automatiquement des tests unitaires et exécuter les tests eux-mêmes avec une intervention humaine minimale. Ils signalent ensuite tous les scénarios de test ayant échoué et fournissent un résumé des tests. Cela peut contribuer à améliorer l’efficacité des tests et à réduire la charge pesant sur les humains.
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Refactorisation du code
La refactorisation du code est une autre tâche fastidieuse et banale pour laquelle l’IA peut vous aider. L’IA peut aider à réduire de moitié environ le temps passé au débogage et à la refactorisation.
L'IA peut automatiser les tâches de refactorisation telles que renommer des variables ou des méthodes, extraire du code en fonctions, réorganiser la structure du code ou réduire la complexité et améliorer l'extensibilité du code.
L’utilisation de l’IA pour la refactorisation du code réduit non seulement le temps et les efforts, mais aide également à identifier les odeurs de code et à résoudre les problèmes potentiels dès le début du processus de développement. Cela réduit le risque de bugs et de dette technique.
Générer des données synthétiques
Les données synthétiques sont utiles lorsque les données réelles ne sont pas disponibles ou ne peuvent pas être utilisées car elles contiennent des informations sensibles. Les données synthétiques éliminent les contraintes liées à l’utilisation de données réglementées ou confidentielles puisqu’elles ne contiennent aucune information personnelle.
L’IA peut être utilisée pour générer toutes sortes de données synthétiques qui ressemblent étroitement à des exemples réels. L’IA peut également créer des données synthétiques pour des scénarios rares ou extrêmes difficiles à reproduire avec des données réelles. Cela peut être utilisé pour tester la résilience du logiciel dans des conditions inhabituelles.
L’IA peut également aider à générer des données synthétiques qui peuvent être utilisées pour augmenter les ensembles de données réels, en équilibrant la répartition des classes et en introduisant des variations.
Cependant, l’IA n’est pas une potion magique
L’IA a fait des progrès remarquables dans sa capacité de codage, notamment au cours des deux dernières années. Les assistants IA sont devenus experts dans l’automatisation des tâches routinières et subalternes, mais ils se heurtent à des tâches qui nécessitent une réflexion critique. Ils ne peuvent pas comprendre les principes et concepts sous-jacents des logiciels ; ils ont du mal à s'adapter aux nouveaux cadres et paradigmes ; et ils sont incapables de saisir complètement les scénarios de la vie réelle.
Voici quatre cas dans lesquels les assistants IA ne sont pas fiables et pourquoi vous devez donc embaucher des développeurs d’applications pour votre projet.
Architecture de systèmes logiciels complexes
Les systèmes d’IA n’ont pas le niveau de compréhension requis pour concevoir et mettre en œuvre des processus complexes. Bien qu’ils puissent créer des fonctions suffisamment complexes de manière isolée, ils échouent lorsqu’ils doivent les intégrer et tenir compte des dépendances d’autres codes.
Comprendre les besoins intuitifs des utilisateurs
Comprendre et conceptualiser les besoins et les préférences des utilisateurs nécessitent de l'empathie, du contexte et une conscience du comportement humain et des émotions, des qualités qui manquent aux outils d'IA. Cette limitation des systèmes d’IA dans la compréhension du contexte émotionnel, de la subjectivité et des aspects nuancés des besoins intuitifs des utilisateurs les rend moins compétents que les experts humains.
Gestion des bases de code héritées
Les outils d’IA ont du mal à répondre pleinement aux bases de code existantes, qui sont anciennes et souvent obsolètes. Ces bases de code manquent généralement d’une couverture de test et d’une documentation suffisantes, ce qui entrave l’efficacité des outils d’IA.
Travailler avec de nouveaux cadres et paradigmes
Les données sont le pain quotidien des modèles d’IA. Pour les cadres et paradigmes relativement nouveaux, suffisamment de données ne sont pas disponibles pour entraîner les systèmes d’IA. Cela les rend peu fiables et même risqués ; car ils, au lieu d’admettre leur ignorance, donneront des réponses incorrectes avec un haut degré de confiance. Cette tendance aux hallucinations peut facilement induire en erreur même les plus circonspects.
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Dernier point à retenir
L’IA a fait d’énormes progrès dans le domaine de la programmation et du développement de logiciels ces dernières années. Les systèmes d’IA ont rendu la programmation plus efficace et rationalisée. Ils ont également eu un impact sur diverses autres dimensions du développement logiciel. Mais ils ne restent que cela : des outils ! L’IA a besoin d’un humain pour instruire et superviser ses opérations et juger de la qualité de ses résultats.
Même dans les tâches dans lesquelles ils excellent, ils nécessitent une supervision humaine. Et pour d’autres, ils tombent tout simplement à plat. L’apport humain et l’expertise restent indispensables dans le développement de logiciels, et c’est pourquoi les sociétés de développement d’applications Web continuent de jouer un rôle important.