L’évolution des usages de l’IA par nos développeurs suit l’amélioration constante des outils et des techniques disponibles. Alors que l’IA devient de plus en plus évoluée, nos développeurs l’utilisent de plus en plus massivement pour faciliter leurs tâches au quotidien.

Il faut dire que beaucoup de tâches sont répétitives et peuvent être aujourd’hui largement automatisées grâce à l’IA : test de code, débogage, corrections d’erreurs et génération de code essentiellement. Ainsi, la qualité est améliorée et ils peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes à plus forte valeur ajoutée.

L’IA, avec ses capacités d’apprentissage et d’adaptation, assiste également de plus en plus les développeurs dans leur métier au quotidien. Elle les aide à être plus efficaces d’autant plus que par nature, les développeurs ont les compétences techniques nécessaires pour tirer pleinement le potentiel de ces nouvelles technologies.

D’ailleurs de nombreux outils et logiciels intègrent désormais des fonctionnalités enrichies à l’IA afin d’améliorer la productivité et l’efficacité des développeurs. Pour exemple, certains IDE (environnements de développement intégrés) utilisent l’IA pour la complétion automatisée de code, la suggestion de corrections de bugs, etc.

Voici les principaux usages de l’IA par les équipes de développement.

1. Automatisation des tâches : L’IA prend en charge les tâches répétitives qui peuvent être automatisées, ce qui permet aux développeurs de gagner du temps et de se concentrer sur des chantiers plus complexes et à plus forte valeur ajoutée.
2. Amélioration de la qualité et de la précision : Les algorithmes d’intelligence artificielle sont capables de traiter de grandes quantités de données avec un niveau de précision inégalé, ce qui est déterminant dans des projets utilisants le traitement du langage naturel, l’analyse prédictive et la reconnaissance d’images entre autres.
3. Analyse de big data : L’IA peut analyser de larges volumétries de données pour identifier des tendances, des modèles ou encore des anomalies qui seraient difficiles à déceler sans cette technologie.
4. Prédictif et amélioration de la prise de décision : L’IA est particulièrement utilisée pour prédire les comportements des utilisateurs, les tendances du marché et autres phénomènes (risques par exemples) en se basant sur des données historiques. Cela permet une prise de décision plus éclairée et surtout plus rapide.
5. Personnalisation : L’IA permet une expérience utilisateur personnalisée en recommandant des produits, des services ou des contenus basés sur les comportements passés des utilisateurs.
6. Amélioration des interfaces utilisateur : Avec l’IA, les développeurs peuvent créer des interfaces utilisateur plus intelligentes et plus réactives. Par exemple, les assistants vocaux, les chatbots, etc.

Voici quelques outils IA populaires parmi nos communautés de développeurs

• TensorFlow : Un framework open-source développé par Google pour la création de modèles deep learning.
• PyTorch : Un autre framework d’apprentissage profond lui développé par Facebook.
• AutoML / Google Cloud AutoML : Un ensemble d’outils qui automatisent la sélection du meilleur modèle d’IA pour une tâche donnée.
• OpenAI Gym : Une bibliothèque pour le développement et la comparaison d’algorithmes d’apprentissage.
• Scikit-learn : Une bibliothèque d’apprentissage automatique en Python largement utilisée pour la modélisation statistique : classification, régression, clustering, réduction de dimensionnalité.
• BERT, GPT : Des modèles de traitement du langage naturel pré-entraînés qui peuvent être affinés pour des tâches spécifiques.

Selon un récent rapport publié par Stack Overflow, l’utilisation des outils d’intelligence artificielle (IA) est en pleine expansion parmi les développeurs. Sur les 90 000 développeurs interrogés, 70% ont déclaré qu’ils utilisent la technologie IA ou envisagent de le faire prochainement. Les développeurs juniors sont encore plus enclins à utiliser l’IA que les développeurs expérimentés, avec un taux d’adoption de 82% contre 70%.

Les développeurs utilisent l’IA pour :

• Générer des lignes de code pour 82% du panel
• Résoudre les bugs et obtenir de l’aide (48%)
• Documenter le code (34%)
• En apprendre davantage sur une base de code (30%)
• Tester du code (23%)

L’augmentation de la productivité est le principal avantage cité par les développeurs qui utilisent l’IA, suivie de la possibilité d’apprendre plus rapidement et de gagner en efficacité. Une autre étude réalisée par GitHub a révélé que l’amélioration de la qualité du code, la rapidité d’exécution et la réduction du nombre d’incidents en production sont d’autres bénéfices attendus des outils d’IA.

De nombreux outils d’IA, tels que GitHub Copilot, Alphacode de DeepMind, Polycoder, AWS CodeWhisperer, sont cités par les développeurs.

De plus, 80% des développeurs interrogés par GitHub pensent que l’IA va améliorer la collaboration au sein des équipes. Cependant, il existe également une inquiétude selon laquelle la mesure de performance pourrait être biaisée. Les développeurs estiment que leur capacité à collaborer avec d’autres et la qualité de leur code devraient être les principales mesures de leur performance, plutôt que l’efficacité de l’IA.

En ce qui concerne la confiance accordée à la précision des résultats générés par l’IA, les opinions sont partagées. Stack Overflow a constaté que 42% des développeurs disent avoir confiance dans les résultats générés par l’IA, tandis que 31% sont indécis et 21% affichent leur défiance.

Source : Stack Overflow – 2023 Developer Survey

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