L'IA générative pourrait aider le low code à évoluer vers le no code - mais avec une touche d'originalité
Les outils d’IA générative peuvent gérer de nombreuses tâches de bas niveau, mais les professionnels doivent faire attention à la manière dont ils utilisent la technologie pour le codage.
Si l’intelligence artificielle (IA) générative permet de créer du code informatique en un claquement de doigts, la gestion efficace du code généré par l’IA n’est pas pour le développeur citoyen non formé. Au lieu de cela, l’IA générative est devenue un outil puissant pour les développeurs professionnels.
"L'impact direct de l'IA sur la productivité du génie logiciel pourrait représenter entre 20 et 45 % des dépenses annuelles actuelles consacrées à cette fonction", selon une analyse de McKinsey. Une équipe d’analystes de la société Business Insights a travaillé sur le rapport de 68 pages.
L'IA générative aide les développeurs à réduire le temps consacré à certaines activités, notamment « la génération de brouillons de code initiaux, la correction et la refactorisation du code, l'analyse des causes profondes et la génération de nouvelles conceptions de système ». En accélérant le processus de codage, « l’IA générative pourrait pousser les compétences et les capacités nécessaires en génie logiciel vers la conception de code et d’architecture ».
En conséquence, du moins pour les développeurs professionnels, IA générative et développement sans code deviennent synonymes. Les deux techniques permettent de générer rapidement du code en spécifiant certaines routines. Mais il existe également des différences distinctes entre les techniques : l'IA générative aide les développeurs professionnels, tandis que la technologie low-code et sans code s'adresse davantage aux non-développeurs.
Une enquête menée en 2023 auprès de 2 000 responsables informatiques publiée par Microsoft a révélé que 87 % des DSI et des professionnels de l'informatique estiment qu'une IA et une automatisation accrues intégrées aux plates-formes low-code les aideraient à mieux utiliser l'ensemble des capacités technologiques. Il s'agit "d'une tendance que nous observons dans les outils low-code", remarque Richard Riley, directeur général de Power Platform de Microsoft.
« L'IA générative semble certainement être un autre moyen de générer automatiquement du code », déclare le Dr James Fairweather, directeur de l'innovation chez Pitney Bowes. "Cela montre le potentiel d'être d'une grande aide pour combler le fossé entre l'intention d'une personne et la programmation informatique requise pour résoudre une tâche."
Cependant, le développement de logiciels est une expérience beaucoup plus complexe que la simple production de code, ajoute Fairweather. "Les capacités génératives que nous observons dans les modèles de langage et d'image ne constituent qu'un petit sous-ensemble des sujets qui devront être modélisés pour que l'IA générative joue un rôle plus important dans le développement de logiciels automatisés", souligne-t-il.
"Chaque système logiciel comporte des considérations supplémentaires, telles que l'architecture logique et physique du système, la modélisation des données, l'ingénierie de construction et de déploiement, ainsi que les activités de maintenance et de gestion, qui semblent encore bien au-delà des capacités actuelles de l'IA générative."
La possibilité la plus convaincante pour l'IA est qu'elle puisse à terme servir « de moyen de permettre des environnements low-code et sans code », déclare Leon Kallikkadan, vice-président de la technologie chez Atrium.
"Je pense également qu'à mesure que d'autres partenariats pourront être intégrés, le low code et l'absence de code seront plus possibles. Je pense qu'il s'agira d'une approche progressive dans laquelle, au fur et à mesure que vous, le développeur humain, le construisez, un composant d'IA commencera à créer une vision. ou une étape future. Les possibilités à long terme dépendent de la profondeur de l'intégration, mais oui, cela peut aller aussi loin pour devenir un environnement low-code et sans code.
L'IA générative est plus adaptée aux travaux de développement qui nécessitent une expertise de haut niveau. "Pour créer des applications, je ne pense pas qu'il s'agisse autant d'environnements avec peu ou pas de code comme nous les imaginons actuellement", déclare Louis Landry, chercheur en ingénierie chez Teradata. "Construire des choses nécessite toujours du code. Il s'agit plutôt de simplifier et d'accélérer le processus de codage pour le programmeur."
Les technologies low-code et no-code sont probablement davantage destinées aux non-codeurs, déclare Jesse Reiss, CTO de Hummingbird. « Il offre aux organisations la possibilité de réinventer leurs processus métier sans avoir recours à une expertise informatique pointue. Ceci est crucial pour les petites et moyennes entreprises, en particulier dans le contexte de défis de main-d'œuvre permanents où elles peuvent manquer de personnel ou ne pas avoir les ressources nécessaires pour soutenir Operations commerciales."
À terme, l’IA générative contribuera à rendre le low-code plus no-code. « L'un des avantages les plus importants de l'IA générative est sa capacité à combler le fossé entre les environnements low-code et no-code », déclare Oshri Moyal, cofondateur et CTO chez Atera.
« En fournissant des modèles et des modèles de code prédéfinis, l'IA générative permet aux développeurs de créer des applications sophistiquées sans nécessiter de compétences approfondies en codage. Cela démocratise le processus de développement et ouvre la possibilité à un plus large éventail d'individus de participer à la création de solutions technologiques.