Introduction
L’utilisation d’outils d’intelligence artificielle générative comme ChatGPT dans la production de code informatique présente à la fois des opportunités et des défis pour les entreprises. L’augmentation de la facilité et de la vitesse de production de code peut entraîner une explosion de la dette technique, un concept qui fait référence aux coûts futurs associés à des décisions prises dans le présent, souvent pour des raisons de rapidité ou de commodité.
Pour commencer, qu’est ce que c’est la Dette Technique ?
Lors du lancement d’un projet web, il est courant de définir des bonnes pratiques, telles que les tests à effectuer et les librairies à utiliser, tout en envisageant les meilleures options techniques possibles à un moment donné pour répondre aux exigences du client. Souvent, il existe une conviction optimiste que de telles mesures préventives permettront d’éviter les problèmes. Cependant, la réalité du développement web est souvent plus complexe et moins idyllique.
En effet, il est rare de débuter un projet web sur une base entièrement nouvelle. Généralement, on est confronté à des éléments préexistants qui doivent être intégrés ou pris en compte. Ces éléments existants peuvent inclure du code source pour un site web ou une application qui, parfois, présente des lacunes. Ces lacunes peuvent être attribuées aux développeurs ou aux techniciens impliqués dans le projet. Par exemple, pour accélérer le développement ou réduire les coûts, des étapes essentielles telles que les tests unitaires peuvent être négligées, le code peut ne pas être correctement commenté, ou les normes de codage peuvent ne pas être respectées.
Il est également possible que les défauts dans le code ne résultent pas d’une intention délibérée, mais plutôt d’erreurs involontaires. L’utilisation de librairies obsolètes, des erreurs de codage, ou des malentendus entre les équipes travaillant sur le projet peuvent compromettre la qualité et la durabilité du code.
En fin de compte, la dette technique résulte des compromis faits, soit par choix délibéré, soit par contrainte, dans la mise en œuvre correcte du projet. Elle représente les conséquences à long terme des décisions prises, qu’elles soient intentionnelles ou accidentelles, et souligne l’importance d’une approche méticuleuse et réfléchie dans le développement de projets web.
Quelles sont les opportunités de miser sur une IA générative ?
L’intégration des outils d’IA générative dans le développement logiciel offre plusieurs avantages significatifs. Un des plus notables est l’accélération du développement. Des outils comme ChatGPT peuvent générer des blocs de code pour des fonctions courantes, ce qui réduit le temps consacré à l’écriture de code basique. Cette efficacité permet aux développeurs de dédier plus de temps à des aspects plus complexes et cruciaux du développement, tels que la conception de l’architecture du système et l’innovation. Cela peut entraîner une augmentation de la productivité globale et une amélioration de la qualité du logiciel développé.
En outre, l’amélioration de l’accessibilité au développement logiciel est un autre avantage clé. Les outils d’IA ouvrent la porte de la programmation à ceux qui ne sont traditionnellement pas des experts en codage. Cette accessibilité accrue permet la création de solutions logicielles de base par un éventail plus large de personnes, favorisant ainsi la diversité dans le domaine du développement logiciel. Des individus issus de divers horizons professionnels et culturels peuvent apporter de nouvelles perspectives et innovations, enrichissant l’écosystème technologique.
Enfin, l’IA générative joue un rôle important dans le support à la décision. Des plateformes comme ChatGPT offrent des suggestions et solutions basées sur une vaste bibliothèque de connaissances en programmation, ce qui peut être particulièrement utile pour l’optimisation de code ou la résolution de problèmes complexes. Ces outils peuvent également aider à identifier et corriger des bugs en fournissant des diagnostics et des recommandations précises. Cette capacité à assister dans la prise de décision technique contribue non seulement à améliorer la qualité des projets de développement, mais aussi à accélérer le processus de résolution des problèmes, ce qui est essentiel dans les environnements de développement logiciel rapides et en constante évolution d’aujourd’hui.
Quels sont les risques de la Dette Technique au sein d’une entreprise dont le modèle économique repose sur un produit développé par une IA générative ?
Dans l’univers du développement logiciel assisté par l’IA, plusieurs risques et facteurs contribuant à l’augmentation de la dette technique méritent une attention particulière. La qualité et la fiabilité du code sont au premier plan de ces préoccupations. Souvent, le code généré automatiquement par des outils d’IA n’est pas optimisé pour la performance ou la sécurité, ce qui nécessite des révisions supplémentaires pour le rendre conforme aux standards requis. De plus, ce code peut manquer de flexibilité, ne s’adaptant pas aisément à des cas d’utilisation spécifiques. Cette rigidité peut engendrer des complications dans des environnements de production complexes, où la personnalisation et l’adaptabilité sont cruciales.
Un autre problème majeur est le risque d’une compréhension superficielle du code par les développeurs. En s’appuyant excessivement sur l’IA pour la génération de code, les développeurs peuvent perdre la capacité de comprendre et de manipuler profondément le code, ce qui est essentiel pour résoudre des problèmes uniques et pour innover. Cette dépendance peut également limiter le développement des compétences traditionnelles en codage, essentielles pour naviguer et s’adapter aux évolutions technologiques et aux défis imprévus.
Enfin, la maintenance et les mises à jour du code représentent un défi significatif. Le code produit rapidement via des outils d’IA nécessite souvent des ajustements fréquents pour rester en phase avec les dernières pratiques et normes de l’industrie. Cette exigence de mise à jour constante peut augmenter considérablement le fardeau de la maintenance et de la gestion du code sur le long terme, contribuant ainsi à l’accumulation de dette technique. Ces défis soulignent l’importance d’une approche équilibrée et prudente dans l’adoption de l’IA pour la production de code, en veillant à maintenir un niveau élevé de compétence, de compréhension et de qualité tout au long du processus de développement logiciel.
Que pensent les DSI de l’utilisation de l’IA pour la création de code au sein des projets d’entreprise ?
L’essor des outils d’IA générative comme ChatGPT s’inscrit dans la tendance plus large du mouvement No Code / Low Code, qui vise à rendre la création de code informatique plus accessible et moins technique. Cette démocratisation ouvre la porte à une plus grande participation dans le développement de logiciels, permettant à des professionnels qui ne sont pas des développeurs de coder, de créer des applications ou d’automatiser des processus. Cependant, cette facilité d’accès pose un nouveau défi pour les Directions des Systèmes d’Information (DSI) : la nécessité de contrôler et de gouverner efficacement ce code.
La gouvernance du code devient cruciale, surtout lorsque celui-ci est produit par des individus ayant des compétences en développement limitées. La DSI doit établir des mécanismes pour évaluer la qualité du code, déterminer sa pérennité et décider de ce qui doit être conservé ou éliminé. Dans cette démarche, il est essentiel de distinguer entre le code qui apporte une valeur ajoutée durable et celui qui, bien que produit rapidement, pourrait devenir obsolète ou problématique à long terme.
En outre, les entreprises doivent reconsidérer leur approche de la productivité en matière de développement logiciel. La livraison accélérée de code ne devrait pas être automatiquement assimilée à une augmentation de la productivité. Au lieu de cela, l’accent doit être mis sur le retour sur investissement (ROI) et l’impact du code sur les objectifs commerciaux de l’entreprise. La quantité de code produit est moins importante que la valeur qu’il apporte, son adaptabilité et sa durabilité dans l’environnement technologique en constante évolution. Il s’agit donc de trouver un équilibre entre l’innovation rapide permise par les outils d’IA et la nécessité de maintenir un écosystème de développement logiciel sain, durable et stratégiquement aligné sur les objectifs à long terme de l’entreprise.
Conclusion
En conclusion, bien que les outils d’IA générative puissent simplifier la production de code informatique, il est crucial pour les entreprises de rester vigilantes face à la dette technique potentielle. Un équilibre doit être trouvé entre tirer parti des avantages de ces technologies et maintenir des normes élevées de qualité et de fiabilité du code.
