Publié le 21 février 2024 20:05:00. L’essor de l’intelligence artificielle transforme en profondeur le métier de développeur logiciel, exigeant une nouvelle rigueur dans l’ingénierie et remettant en question les pratiques établies, selon un récent atelier réunissant des experts du secteur.
- Le développement piloté par les tests (TDD) s’avère crucial pour garantir la fiabilité du code généré par les agents d’IA.
- L’IA déplace le principal obstacle du développement logiciel de la capacité d’ingénierie vers d’autres aspects, tels que la coordination d’équipe et la conception architecturale.
- Les développeurs juniors, plus à l’aise avec les outils d’IA, pourraient jouer un rôle croissant dans ce nouveau contexte.
Vingt-cinq ans après la publication du Manifeste Agile, un groupe d’experts, dont Martin Fowler, l’un des signataires originaux, s’est penché sur les implications de l’IA pour le développement logiciel. Organisé par la société Thoughtworks, l’atelier a mis en évidence un changement de paradigme : le passage à un développement logiciel « natif » de l’IA, nécessitant une adaptation profonde des méthodes de travail.
Selon le rapport issu de cet atelier, le développement piloté par les tests (TDD), une approche consistant à écrire des tests automatisés avant le code, est plus important que jamais. L’IA, en effet, peut facilement produire des tests qui valident un code incorrect, contournant ainsi le processus de vérification. Le TDD permet d’éviter ce piège en imposant la création de tests avant l’implémentation du code.
« Le développement piloté par les tests (TDD) produit des résultats considérablement meilleurs avec les agents de codage d’IA. TDD empêche un mode d’échec dans lequel les agents écrivent des tests qui vérifient un comportement défectueux. Lorsque les tests existent avant le code, les agents ne peuvent pas tricher en écrivant un test qui confirme simplement l’implémentation incorrecte qu’ils ont produite. »
Rapport de l’atelier sur l’avenir du développement logiciel
L’atelier a également souligné que l’IA ne supprime pas la nécessité d’une ingénierie rigoureuse, mais la déplace. Si l’IA prend en charge une partie du codage, la discipline doit se concentrer sur d’autres aspects, tels que la conception de l’architecture et la gestion des dépendances entre les équipes. Un manque d’attention à ces éléments peut entraîner une frustration accrue sans accélération réelle de la livraison.
Un autre défi identifié est la divergence potentielle des modèles et des préférences entre les différents agents d’IA travaillant sur un même projet. La question de savoir s’il faut tenter de normaliser ces approches ou accepter une certaine divergence reste ouverte.
Paradoxalement, l’atelier a également mis en avant la valeur croissante des développeurs juniors. Habitués aux outils d’IA et moins enclins à reproduire les schémas de pensée traditionnels, ils pourraient être plus efficaces dans la supervision et l’utilisation de ces nouvelles technologies. Les développeurs expérimentés, quant à eux, conservent un avantage grâce à leur compréhension de l’architecture globale des systèmes.
La sécurité, enfin, est jugée « dangereusement en retard », souvent reléguée au second plan. Les participants ont constaté que les pratiques, les outils et les structures organisationnelles existants sont mis à rude épreuve par l’IA, entraînant un sentiment de « changement d’identité » chez les professionnels du secteur. Un enjeu majeur reste de savoir comment instaurer la confiance dans des systèmes dont le comportement est intrinsèquement non déterministe.
Interrogé sur la nécessité d’un nouveau manifeste pour l’ère de l’IA, Martin Fowler s’est montré prudent. Il estime qu’il est encore trop tôt pour tirer des conclusions définitives et que les professionnels du secteur sont encore en phase d’expérimentation.
« Les gens continuent d’expérimenter des idées, d’essayer des choses. Je n’ai pas beaucoup de temps pour les manifestes. La plupart d’entre eux sont sagement ignorés par la plupart des gens. »
Martin Fowler