L’IA gĂ©nĂ©rative, ce nouvel incontournable dans toutes les boites Ă outils des meilleurs dĂ©veloppeurs !
L’IA gĂ©nĂ©rative est dĂ©sormais un outil incontournable pour nos dĂ©veloppeurs. En automatisant ai maximum les tĂąches, en amĂ©liorant la qualitĂ© des logiciels en continu, en favorisant la crĂ©ativitĂ© et en facilitant la communication entre les Ă©quipes, elle permet d’optimiser le travail des dĂ©veloppeurs et d’ouvrir la voie Ă des innovations toujours plus prometteuses.
Wadi Essafi
Président, Harington
Objectif ? Gagner du temps et de la productivité
Le premier intĂ©rĂȘt de lâIA gĂ©nĂ©rative pour nos dĂ©veloppeurs est sa capacitĂ© Ă automatiser les tĂąches chronophages et rĂ©pĂ©titives. Il est possible dĂ©sormais de gĂ©nĂ©rer du code Ă partir de simples descriptions, dâautomatiser les tests logiciels, ou encore de crĂ©er de la documentation trĂšs rapidement. Des outils comme GitHub Copilot, TabNine, ou encore DeepCode font cela trĂšs bien. Et cela permet aux dĂ©veloppeurs de dĂ©gager du temps et de lâĂ©nergie pour se concentrer sur des tĂąches Ă plus forte valeur ajoutĂ©e.
Vers toujours plus de qualité des produits applicatifs
L’IA gĂ©nĂ©rative permet non seulement dâaccĂ©lĂ©rer le processus de dĂ©veloppement mais aussi de fiabiliser le code en identifiant les potentielles erreurs de codage ou des failles de vulnĂ©rabilitĂ© et en proposant des solutions de rĂ©solution. Citons par exemple un outil comme CodeGuru dâAWS. Par ailleurs, lâIA gĂ©nĂ©rative facilite Ă©galement la crĂ©ation de cas de tests complets pour amĂ©liorer en continu la QA.
Débrider la créativité qui sommeille en chaque développeur
L’IA gĂ©nĂ©rative ouvre de nouvelles portes en termes dâinnovations technologiques jusquâĂ alors inexplorĂ©es. Elle permet de tester des idĂ©es et de concevoir des solutions inĂ©dites ! Citons des outils comme OpenAI Codex ou Google AI AutoML qui mĂ©ritent dâĂȘtre expĂ©rimentĂ©s pour leurs capacitĂ©s Ă gĂ©nĂ©rer du code via une simple description et de concevoir des modĂšles d’AutoML (et de les entrainer).
Une collaboration outillĂ©e pour plus dâefficacitĂ© des Ă©quipes de dĂ©veloppeurs
L’IA gĂ©nĂ©rative gĂ©nĂšre automatiquement des explications simples et prĂ©cises sur le code. Câest particuliĂšrement utile pour les Ă©quipes qui vont ĂȘtre amenĂ©es Ă intervenir, surtout Ă lâavenir, dans un contexte oĂč les Ă©quipes sont amenĂ©es Ă Ă©voluer avec diffĂ©rents intervenants. Elle permet aussi de participer Ă la crĂ©ation de prototypes permettant une meilleure comprĂ©hension des projets par les parties prenantes.
Dans la boite à outils des développeurs Harington
- GitHub Copilot : Un assistant en codage qui propose du code, des tests et des documentations en temps réel.
- TabNine : Un outil d’auto-complĂ©tion intelligent qui prĂ©dit le code suivant en fonction du contexte.
- DeepCode : Un analyseur de code statique qui détecte les erreurs de codage, les vulnérabilités et les problÚmes de performance.
- CodeGuru : Un service d’Amazon Web Services qui utilise l’IA pour identifier les anomalies de code et proposer des amĂ©liorations.
- OpenAI Codex : Un outil qui permet de générer du code à partir de descriptions en langage naturel.
- Google AI AutoML : Une plateforme qui permet de crĂ©er des modĂšles d’apprentissage automatique personnalisĂ©s sans expertise en machine learning.
Les développeurs Harington sont non seulement équipés des meilleurs outils, mais ils sont aussi à la pointe des derniÚres innovations en IA générative.
L’IA gĂ©nĂ©rative est dĂ©sormais un outil incontournable pour les dĂ©veloppeurs. En automatisant des tĂąches, en amĂ©liorant la qualitĂ© des logiciels, en favorisant la crĂ©ativitĂ© et en facilitant la communication, elle permet d’optimiser le travail des dĂ©veloppeurs et d’ouvrir la voie Ă des innovations toujours plus prometteuses.
ĂTUDES IA GĂNĂRATIVE ET INGĂNIERIE
Pour aller plus loin
Avec des capacitĂ©s d’automatisation augmentĂ©es et une forte intĂ©gration dans le pipeline de dĂ©veloppement, l’IA gĂ©nĂ©rative est en effet en passe de devenir un Ă©lĂ©ment fondamental dans l’industrie du dĂ©veloppement logiciel. Pour approfondir le sujet, nous vous recommandons les Ă©tudes de âMcKinsey & Company, HatchWorks, MIT Technology Review âet Synthesys. Bonne lecture !
En savoir plus
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