En intégrant l'IA dans le processus de codage, les équipes de développement logiciel peuvent consacrer plus de temps aux tâches stratégiques, réduire la charge cognitive et apporter une plus grande valeur ajoutée.
Les entreprises investissent déjà massivement dans l'IA. Selon le Rapport Global DevSecOps 2024 de GitLab, 78 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles utilisaient actuellement l'IA dans le développement logiciel ou qu'elles prévoyaient de le faire au cours des deux prochaines années, contre 64 % en 2023. Les entreprises qui adoptent l'IA en tirent déjà des avantages, tels que l'amélioration de la productivité des développeurs, de la qualité et de la sécurité du code. L'adoption de l'IA permet aux équipes de développement de consacrer plus de temps à la résolution créative de problèmes et à l'innovation plutôt qu'à des tâches chronophages et répétitives telles que l'écriture manuelle de codes standard.
Malgré les avantages évidents de l'intelligence artificielle, les équipes peuvent éprouver des difficultés à intégrer efficacement les outils d'IA dans leurs processus quotidiens. Ce défi peut être attribué à différents facteurs, tels que le manque de connaissances ou de ressources, la difficulté d'adapter les workflows et les outils existants, et la crainte de perdre des emplois au profit de l'automatisation. Près de la moitié (49 %) des répondants à notre enquête ont affirmé craindre que l'IA les remplace au cours des cinq prochaines années.
Comprendre où en est votre équipe aujourd'hui est indispensable pour assurer une intégration réussie de l'IA. Notre étude montre que la majorité (56 %) des entreprises en sont au stade de l'évaluation et de l'exploration, ce qui signifie que la plupart des équipes ont commencé à fixer des objectifs réalisables pour l'adoption de l'IA, mais n'ont pas encore commencé à l'utiliser dans leur cycle de développement logiciel.
Que vous soyez un utilisateur précoce ou que vous exploriez encore l'idée de l'IA, voici six stratégies que vous pouvez utiliser pour préparer votre équipe à relever le défi :
1. Clarifier les objectifs de l'adoption de l'IA
La première étape consiste à créer un modèle de gouvernance de l'IA pour votre entreprise. Quels objectifs souhaitez-vous atteindre en adoptant l'IA ? Comment s'intégrera-t-elle dans vos processus et workflows existants ?
Il est essentiel de désigner un responsable chargé de superviser la stratégie et la mise en œuvre de l'IA. Si certaines entreprises commencent à embaucher des responsables dédiés à l'IA (Chief AI Officer, CAIO), un vice-président pourrait envisager d'assurer des fonctions similaires le temps de coordonner l'utilisation de l'IA au sein des équipes.
L'objectif principal est d'identifier et de prioriser les cas d'utilisation de l'IA à fort impact qui soutiennent directement les résultats de l'entreprise, en se concentrant sur les domaines où l'IA peut créer une valeur significative, tels que l'automatisation, la personnalisation ou la prise de décision fondée sur les données. Il est important de garder à l'esprit qu'une adoption réussie de l'IA n'est pas possible sans avoir évalué au préalable les exigences en matière de confidentialité, de sécurité et de législation auxquelles votre entreprise peut être confrontée, ainsi que la place de l'IA dans le maintien d'une conformité continue.
2. Établir des garde-fous et des workflows dédiés à l'IA
Avant d'intégrer l'IA dans votre environnement de développement, vous devrez établir des directives pour vous assurer qu'elle est utilisée de manière responsable et efficace. Mettez en place des tests automatisés, notamment à l'aide d'un outil d'analyse de sécurité, afin de créer un mécanisme de contrôle garantissant que tout le code généré par l'IA est examiné avant d'être mis en production. D'autre part, restez vigilants face à l'utilisation « clandestine » des solutions d'IA par les employés qui travaillent sur votre code base : connue sous le nom de Shadow AI, cette dernière variante de l'informatique parallèle peut en effet entraîner la fuite d'informations contenant des données sensibles et le vol de propriété intellectuelle.
Il convient également de réfléchir dès maintenant à la manière dont vos équipes utiliseront différents modèles de machine learning (ML) pour différents types de tâches. Une solution unique ne suffira pas ! Les grands modèles de langage (LLM) sont souvent adaptés à des tâches spécifiques, ce qui signifie que les équipes qui utilisent les mêmes modèles d'IA pour plusieurs cas d'utilisation peuvent ne pas obtenir de bons résultats. Lorsque vous comparez les différentes solutions d'IA, recherchez des fournisseurs qui vous permettent d'utiliser une variété de modèles adaptés à des cas d'utilisation spécifiques pour éviter toute déconvenue à l'avenir.
3. Construire une structure d'IA fondée sur les données
La pertinence des résultats produits par l'IA dépend de la qualité des données auxquelles les systèmes d'IA ont accès. L'alimentation en données de vos systèmes d'IA vous permettra d'adapter les résultats aux besoins de votre entreprise et de gagner en efficacité et en productivité tout au long du cycle de développement logiciel. Cependant, le succès à long terme nécessite une structure d'IA fondée sur les données qui permet d'utiliser les données dans l'ensemble de l'entreprise afin d'informer les prompts et d'améliorer les résultats de l'IA générative.
À cette fin, les entreprises doivent
- Garantir des mécanismes robustes de collecte, de stockage, de nettoyage et de traitement des données.
- Établir une gouvernance claire en matière d'accès aux données, d'utilisation, de sécurité et de confidentialité, en particulier pour garantir la conformité avec des réglementations telles que le RGPD ou le CCPA.
- Décloisonner les données pour faciliter la collaboration entre les services et exploiter les données dans les différentes parties de l'entreprise. Le moment est venu pour les développeurs et les data scientists de collaborer à l'utilisation des entrepôts et des lacs de données pour faciliter l'accès aux modèles d'apprentissage et l'utilisation des applications.
4. Miser sur l'évolution des talents et de la culture
La formation continue est essentielle pour exploiter le potentiel de l'IA en toute sécurité et de manière responsable. Constituez une équipe de data scientists, d'ingénieurs en IA et d'autres experts pour concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d'IA. Il est essentiel de renforcer les compétences des employés pour qu'ils puissent utiliser et entretenir efficacement les systèmes d'IA. Enfin, l'adoption de l'IA est une aventure qui nécessitera quelques changements culturels. Pour que la réussite soit au rendez-vous, il est essentiel de favoriser une culture qui adhère à l'IA et à la prise de décision fondée sur les données. Encouragez l'expérimentation et l'innovation tout en répondant aux craintes liées à l'automatisation et aux changements liés aux emplois.
5. Adopter l'itération
La mise en œuvre de l'IA est un processus continu. Adoptez une approche d'apprentissage continu, où les solutions d'IA sont constamment affinées et améliorées en fonction des commentaires, des nouvelles données et des avancées technologiques. Les développeurs doivent bénéficier d'une période d'expérimentation pour évaluer la manière dont l'IA s'intègre dans leurs workflows individuels. Il est également important de noter que la productivité peut baisser à court terme avant que l'entreprise ne bénéficie de gains à long terme. Les responsables doivent anticiper cette situation en mettant l'accent sur la transparence et la responsabilisation tout au long des cycles de mise en œuvre et d'itération.
6. Évaluer les résultats au-delà des lignes de code
Les indicateurs tels que le nombre de tâches accomplies ou de lignes de code écrites constituent généralement de bonnes approximations pour vous aider à identifier les domaines dans lesquels l'IA a le plus d'impact sur votre équipe. Cependant, c'est plutôt la manière dont l'IA permet d'obtenir des indicateurs importants pour l'entreprise, tels que la rapidité avec laquelle les équipes sont en mesure de fournir de la valeur aux clients, ou la qualité du code du produit final, qui compte vraiment.
Le nombre de lignes de code produites par une équipe n'est pas révélateur de la situation dans son ensemble. Pour évaluer le succès de l'adoption de l'IA, il faut aller au-delà des indicateurs traditionnels de productivité et se concentrer sur les indicateurs clés de performance qui démontrent une valeur commerciale mesurable, comme une livraison plus rapide des logiciels, une meilleure satisfaction des développeurs et des scores plus élevés de satisfaction des clients.
Conclusion : renforcer l'autonomie des développeurs grâce à l'adoption de l'IA
Même si votre entreprise n'a pas encore pleinement adopté l'IA, le moment est venu de vous lancer. Selon Gartner®, 75 % des équipes d'ingénierie logicielle en entreprise utiliseront des assistants IA pour le code d'ici 2028, contre moins de 10 % début 2023 [1].
La courbe d'adoption est rapide, mais il est encore relativement tôt dans le cycle d'engouement vis-à-vis de l'IA. Si votre équipe commence tout juste à envisager l'adoption d'un assistant IA pour le code, elle pourrait être en mesure d'éviter certaines des difficultés de croissance rencontrées par les premiers utilisateurs.
Outre les stratégies mentionnées ci-dessus, l'adoption d'une solution d'IA intégrée à une plateforme DevSecOps de bout en bout peut également contribuer à la réussite de votre entreprise en soutenant les développeurs à chaque étape de leur workflow.
Alors que l'IA transforme le monde du travail, il convient de se demander comment les entreprises peuvent exploiter la puissance de l'IA tout au long du cycle de développement logiciel afin d'accélérer l'innovation et de générer un impact commercial tangible pour les clients.
[1] Source : Gartner, 5 principales tendances technologiques stratégiques dans le domaine de l'ingénierie logicielle pour l’année 2024, Joachim Herschmann, Manjunath Bhat, Frank O'Connor, Arun Batchu, Bill Blosen, mai 2024. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses sociétés affiliées aux États-Unis et à l'étranger. Elle est utilisée ici avec autorisation. Tous droits réservés.
Comment penser la productivité des développeurs à l'ère de l'IA ?
Des experts de Google et de GitLab vous expliquent comment évaluer l'impact de l'IA et obtenir des résultats au sein de vos équipes de développement logiciel (en anglais).
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