L'IA générative et les LLM ne sont pas des technologies totalement nouvelles. Le grand public a été immédiatement fasciné par les capacités remarquablement humaines de l'IA de ChatGPT. Même si elle a également suscité des craintes qu'elle produise des informations erronées ou qu'elle soit potentiellement partiale. 
Pour autant, ces inquiétudes sont-elles fondées ? Non, estime Paulo Rosado, PDG d'OutSystems. Selon ce dernier, « l'IA commencera à avoir un effet sur le travail des développeurs de logiciels, mais pas au point de les rendre superflus. Au contraire, elle les rendra plus collaboratifs ».

Paulo Rosado explique son point de vue. « Par le passé, l'utilisation d'outils dans le développement de logiciels était considérée avec méfiance. Par exemple, l'utilisation de plateformes à code bas pour automatiser et accélérer les processus était considérée comme non évolutive, trop simpliste ou pas assez puissante. Avec l'essor de l'IA générative, ces idées fausses sont désormais réfutées. Aujourd'hui, le consensus général est que l'automatisation est une évolution positive qui aide les développeurs à améliorer considérablement leur travail. Dans les années à venir, il est donc probable que de plus en plus de développeurs de logiciels commenceront à utiliser des outils d'IA pour accélérer leurs projets, qu'il s'agisse de LLM qui génèrent des bouts de code ou de solutions low-code très complexes qui traitent directement l'ensemble du cycle de vie du développement de logiciels ».

Une menace pour les emplois de développeurs de logiciels ? 

Selon l’expert d’OutSystems, la nouvelle tendance ne signifie pas que l'IA représente une menace pour le marché de l'emploi dans le domaine du développement de logiciels. Au contraire, selon le Bureau des statistiques du travail des États-Unis, l'emploi total des développeurs de logiciels, des analystes de la qualité et des testeurs devrait augmenter de 25 % entre 2021 et 2031, soit beaucoup plus rapidement que la moyenne de l'ensemble des professions aux États-Unis. L'écart entre les organisations qui ont besoin de logiciels et le nombre de développeurs reste énorme. Par conséquent, les développeurs de logiciels ne doivent pas craindre que l'essor de l'IA générative leur fasse perdre leur emploi. En effet, l'IA générative les aidera à faire beaucoup plus en moins de temps. Les équipes pourront lancer des projets beaucoup plus rapidement et résoudre des problèmes qui étaient souvent à l'origine de la stagnation auparavant - à condition qu'elles soient disposées à apprendre et à adapter leurs méthodes de travail.

L'IA générative encore trop aléatoire

Malgré les promesses alléchantes de l'IA, cette technologie pose également de nouveaux défis. Le principal d'entre eux concerne la confiance. En effet, lorsque l'IA générative est utilisée pour soutenir le codage traditionnel, il est important que les développeurs de logiciels puissent être sûrs qu'elle est sécurisée et qu'elle continue à donner de bons résultats. Mais pour l'instant, l'IA générative est encore assez aléatoire ; les réponses générées varient en fonction de contextes et d'invites spécifiques. Cela entraîne un certain niveau d'imprévisibilité. La supervision d'experts en codage est donc particulièrement importante pour évaluer et tester les réponses.

En outre, le développement de logiciels est par nature un processus cyclique. Ce qui est développé aujourd'hui doit être adapté demain. Même si une entreprise est prête à accepter un certain degré d'incertitude et décide de s'appuyer sur l'IA pour générer du code, il sera de plus en plus difficile pour les développeurs de comprendre le travail de l'IA au fur et à mesure que le code sera généré. 
Il est donc essentiel que les équipes de développeurs de logiciels conservent une visibilité et un contrôle sur le code créé par l'IA. Quelqu'un doit être en mesure de l'interpréter, car le code doit éventuellement être adapté à nouveau pour éviter la dette technique - l'effet cumulatif de solutions rapides et moins optimales dans le développement de logiciels.

Jusqu'où peut aller l’IA ?

S'il peut être tentant pour les DSI de penser qu'ils peuvent former leurs équipes à extraire de l'IA toutes les réponses dont ils ont besoin, il est plus efficace d'investir dans des technologies qui permettent de déployer l'IA générative de manière visible, contrôlable et fiable. Un exemple d'une telle technologie est une plateforme à code bas. Elle prend en charge les représentations visuelles en temps réel des modifications apportées aux applications et rend les tests, le déploiement et la surveillance des applications beaucoup plus efficaces.

S'il est certain que l'IA accélère les innovations au sein des organisations, la question demeure : jusqu'où peut-elle aller ? Il existe plusieurs façons d'améliorer DevOps, par exemple, et de soulager les développeurs pour qu'ils puissent se consacrer à des tâches plus intéressantes. Mais le véritable gain est obtenu par la technologie qui fait des bonds considérables sans éroder la confiance des développeurs et des responsables informatiques. La combinaison de l'IA, du low-code et de la créativité humaine est l'occasion d'y parvenir.