L’impact de l’intelligence artificielle sur le développement logiciel ? Toujours pas clair

Il est trop tôt pour déterminer si l'IA augmente la productivité des déploiements de logiciels, selon une étude de Google. Mais d’autres facteurs font une énorme différence dans la réussite des professionnels de l’informatique.

Alors que l’intelligence artificielle (IA) est considérée comme l’outil de productivité ultime pour le développement de logiciels, l’impact des outils de développement d’IA sur les équipes en est encore à ses balbutiements.

Ce sont des points à retenir d'un récent rapport sur les tendances DevOps, publié par l'équipe DevOps Research and Assessment (DORA) de Google Cloud et basé sur les données de 36 000 professionnels de la technologie dans le monde entier.

De nos jours, il est courant que les experts suggèrent que l'IA apportera des améliorations significatives à la productivité du développement et du déploiement de logiciels, ainsi qu'à la satisfaction professionnelle des développeurs.

"Jusqu'à présent, les résultats de notre enquête ne soutiennent pas cela", déclarent les auteurs du rapport, Derek DeBellis et Nathen Harvey, tous deux chez Google.

"Nos preuves suggèrent que l'IA améliore légèrement les mesures du bien-être individuel - telles que l'épuisement professionnel et la satisfaction au travail - mais a un effet neutre, voire négatif, sur les résultats au niveau du groupe, tels que les performances de l'équipe et la performance en matière de livraison de logiciels."

Ces résultats stagnants sont probablement dus au fait que nous en sommes encore aux premiers stades de l'adoption de l'IA, supposent-ils : "Il y a beaucoup d'enthousiasme quant au potentiel des outils de développement d'IA, comme le démontre la majorité des personnes intégrant au moins un peu d'IA dans les tâches sur lesquelles nous avons posé des questions. Mais nous prévoyons qu'il faudra un certain temps pour que les outils basés sur l'IA soient largement utilisés et coordonnés dans l'industrie.

Malgré l’impact limité de l’IA jusqu’à présent, l’enquête identifie les facteurs qui font progresser les ateliers de développement. Dans leurs recherches, DeBellis et Harvey ont isolé un segment de professionnels « d’élite » qui sont au top de leur forme. Ces professionnels n'ont besoin que d'un délai d'une journée pour apporter des modifications aux applications, contre une semaine à un mois dans les magasins peu performants. Ils peuvent déployer des logiciels plusieurs fois par jour. Ils signalent également des taux d’échec de modification pour les logiciels bogués de 5 % ou moins. En revanche, ceux des magasins de logiciels peu performants ont des taux supérieurs à 60 %.

Bien que l’IA puisse aider les professionnels de l’informatique à l’avenir, certaines bonnes pratiques suivies par le groupe d’élite font aujourd’hui la différence. Les co-auteurs identifient ces pratiques :

• Construire en pensant aux utilisateurs : l'étude de Google montre « qu'une approche centrée sur l'utilisateur pour créer des applications et des services est l'un des meilleurs indicateurs de la performance globale de l'organisation. Les équipes qui se concentrent sur l'utilisateur ont 40 % de plus performance organisationnelle que les équipes qui ne le font pas.

• Établir une culture saine : "Les équipes dotées d'une culture générative, composées de personnes qui se sentent incluses et qui ont le sentiment d'appartenir à leur équipe, ont des performances organisationnelles 30 % plus élevées que les organisations sans culture générative."

• Efforcez-vous d'obtenir une documentation de haute qualité : "Une documentation de haute qualité amplifie l'impact que les capacités techniques DevOps (par exemple, l'intégration continue et le développement basé sur le tronc) ont sur les performances de l'organisation. Dans l'ensemble, une documentation de haute qualité la documentation entraîne des performances d'équipe 25 % plus élevées par rapport à une documentation de mauvaise qualité."

• Répartir le travail équitablement : "Nous constatons que les personnes interrogées qui effectuent un travail plus répétitif sont plus susceptibles de connaître des niveaux plus élevés d'épuisement professionnel, et que les femmes et les membres de groupes sous-représentés sont plus susceptibles d'accepter un travail plus répétitif. Les femmes ou ceux qui ont déclaré leur sexe effectuent 40 % de travail répétitif en plus que les hommes."

• Tirer parti de la flexibilité du cloud : "L'utilisation d'un cloud public, par exemple, entraîne une augmentation de 22 % de la flexibilité de l'infrastructure par rapport à la non-utilisation du cloud. Cette flexibilité, à son tour, conduit les équipes à avoir une organisation organisationnelle 30 % plus élevée. performances que ceux dotés d'infrastructures rigides.

Contrairement à une idée largement répandue et profondément ancrée, les développeurs de logiciels ne travaillent pas de manière isolée. Au lieu de cela, ils travaillent en équipe et s’efforcent de se concentrer sur leur entreprise. L'enquête permet de faire la lumière sur ce qui est important pour les développeurs les plus performants - et l'IA reste davantage un objet brillant qu'un différenciateur.