IA et développement logiciel : un duo incontournable pour gagner en productivité

En tant qu’architecte système, mon rôle est de concevoir des solutions logicielles que les équipes de développement mettent ensuite en œuvre. Bien que j’écrive moins souvent du code, un récent projet m’a poussé à plonger à nouveau dans l’écriture : une idée de produit complexe à spécifier qui a fini par nécessiter de nombreuses lignes de code.

Pour ce projet, j’ai utilisé Visual Studio Code avec Copilot comme environnement de travail et en parallèle, ChatGPT (modèle 40-) pour accompagné tout au long du processus. Ces deux outils, loin de se remplacer, sont des partenaires complémentaires.

• Copilot m’a aidé à rédiger du code plus rapidement, à éviter les erreurs de syntaxe, à générer des tests unitaires, et même à expliquer ou documenter des parties complexes du code.
• ChatGPT, quant à lui, s’est révélé être un « collègue » de travail rapide et compétent. Il est parfait pour initier des projets, générer des idées ou structurer des solutions complexes, bien que, comme tout collègue, il ne soit pas infaillible.

En définissant un rôle bien précis via un prompt adapté, j’ai pu transformer le modèle en un véritable agent digital avec un « caractère » et des comportements spécifiques. Les résultats obtenus étaient parfois surprenants, car ils ne correspondaient pas toujours exactement à mes attentes, mais cela a aussi ouvert la porte à des solutions innovantes et inattendues.

Un point essentiel à souligner est que ces modèles, tels que ChatGPT ou Copilot, ont été entraînés sur des milliards de lignes de code et des millions de documents. Cela leur donne un niveau de connaissances impressionnant et extrêmement vaste dans pratiquement tous les domaines du développement. Par exemple, ils connaissent la plupart des librairies standards et peuvent suggérer comment les utiliser pour optimiser certaines parties de code.

Résolution d’erreurs d’exécution

Lors du développement, il est fréquent de tomber sur des erreurs d’exécution parfois complexes à comprendre et résoudre. Avec des outils comme ChatGPT ou Copilot, il suffit de copier l’erreur et de demander une solution. Dans 99 % des cas, ils identifient rapidement la cause et proposent une résolution immédiate. Ce gain de temps est considérable, surtout dans les situations où une recherche manuelle pourrait prendre des heures.

Complémentarité

Je pensais initialement que Copilot remplacerait ChatGPT, mais il n’en fut rien. Chacun a un rôle spécifique : Copilot agit comme un assistant direct de codage, tandis que ChatGPT et les API d’IA offrent un soutien stratégique et créatif. Par exemple, dans le cadre de ce projet, j’ai écrit près de 8 000 lignes de code en trois semaines. Ce qui était un prototype devient aujourd’hui un produit viable. Sans ces outils, un tel développement m’aurait pris des mois.

Montée en compétences grâce aux outils IA

Ces outils ne se contentent pas de booster la productivité. Ils favorisent également l’apprentissage continu. Par exemple, analyser les suggestions ou explications fournies par Copilot aide à comprendre des solutions alternatives, tandis que ChatGPT permet de clarifier des concepts complexes, tester des hypothèses ou explorer des approches inédites. En les utilisant, on évolue constamment en tant que développeur.

Limites et responsabilités

Cependant, l’utilisation de ces outils comporte des limites. Il est crucial de vérifier systématiquement le code ou les résultats générés. Les erreurs ou comportements inattendus ne sont pas rares, surtout lorsque les prompts ne sont pas bien définis. Une utilisation responsable et réfléchie est essentielle pour en tirer le meilleur parti.

Regard sur l’avenir

L’intelligence artificielle dans le développement logiciel n’en est qu’à ses débuts. À l’avenir, ces outils deviendront probablement encore plus intégrés, contextuels et précis. Les API permettront d’incarner encore davantage des agents virtuels capables d’interagir de manière plus proactive et intelligente.

Conclusion

L’intelligence artificielle est un accélérateur incroyable dans le développement logiciel. Les développeurs qui n’intègrent pas ces outils dans leur processus risquent rapidement d’être dépassés par ceux qui les utilisent. Le futur du développement appartient à ceux qui savent tirer parti de ces technologies, tout en restant critiques et proactifs.