GitLab affirme que l'utilisation de l'IA pour le codage informatique est "inéluctable" et que cela va perdurer,

Mais l'intégration de l'IA dans le génie logiciel introduit de nouveaux risques

GitLab estime que l'IA va de plus en plus s'intégrer dans le domaine du génie logiciel à mesure que la technologie se développe. L'entreprise a publié cette semaine les résultats d'une enquête qui révèlent que près d'un quart des entreprises utilisent déjà l'IA pour renforcer le travail des développeurs humains de logiciels et plus de deux tiers d'entre elles prévoient d'utiliser de tels systèmes. L'enquête rapporte que 83 % des personnes interrogées conviennent que la mise en œuvre de l'IA dans leurs processus de développement de logiciels est essentielle pour éviter de prendre du retard. GitLab affirme que l'intégration de l'IA dans le génie logiciel est inéluctable et que cela va perdurer.

L'IA s'intègre rapidement dans les processus de développement de logiciels

Ces dernières années, la programmation a façonné le monde tel que nous le connaissons, en constante évolution. Néanmoins, avec l'avènement de l'IA, la question se pose : l'IA remplacera-t-elle les programmeurs à l'avenir ? Le domaine de la programmation subit une transformation significative avec l'essor de l'IA. Ainsi, alors que les outils d'IA continuent de progresser, les programmeurs s'inquiètent de plus en plus de la possibilité que leur rôle soit remplacé par des machines autonomes. Cette crainte est devenue plus sérieuse avec l'arrivée de l'IA générative, qui peut générer du code fonctionnel, même si la qualité et la sûreté du code sont discutables.


Dans la nouvelle édition de son rapport Global DevSecOps, GitLab a tenté d'évaluation le niveau d'intégration de l'IA dans les processus de développement de logiciels des entreprises. Si la conclusion de GitLab n'est pas totalement inattendue, elle pourrait contribuer à renforcer les inquiétudes de certains programmeurs. « S'il y a une conclusion incontournable à tirer des données de l'enquête, c'est que l'IA dans le développement logiciel est là pour rester », a écrit l'entreprise. Selon le rapport, 38 % des 1 001 répondants à l'enquête venaient des États-Unis, 37 % de l'Inde et 63 % s'identifiaient comme étant de sexe masculin.

Selon le rapport, 83 % des personnes interrogées estiment que la mise en œuvre de l'IA dans leurs processus de développement de logiciels est essentielle pour éviter de prendre du retard. Ce sentiment est constant, quel que soit le domaine fonctionnel (développement, opérations et sécurité - DevSecOps), le niveau d'emploi ou le nombre d'années d'expérience des personnes interrogées. Le rapport de GitLab suggère également que l'intégration de l'IA dans le développement de logiciels a été un "véritable" succès jusqu'à présent, avec 90 % de ceux qui utilisent des outils d'apprentissage automatique exprimant leur confiance dans leur utilisation.

Les répondants ont qualifié les efforts d'intégration de "très" ou "extrêmement" réussis. L'utilisation de l'IA par les personnes interrogées ne concerne pas uniquement le codage généré par des robots. Les cas d'utilisation les plus fréquents sont : les chatbots de traitement du langage naturel dans la documentation (41 %), la génération de tests automatisés (41 %), les résumés des modifications de code (39 %), le suivi des expériences de modèles d'apprentissage automatique (38 %), les suggestions concernant les personnes qui peuvent examiner les modifications de code (37 %) et les résumés des commentaires sur les problèmes (37 %).


Ce n'est qu'ensuite que la génération de code et les suggestions de code (36 %) sont apparues. La génération de code n'est donc pas la principale utilisation de l'IA, ce qui n'est peut-être pas surprenant étant donné que, selon le rapport, les développeurs ne passent que 25 % de leur temps à écrire du code. Le reste de leur temps est consacré à l'amélioration du code existant (17 %), aux réunions et aux tâches administratives (17 %), à essayer de comprendre ce que fait le code (14 %), aux tests (11 %), à la maintenance (9 %) et à l'identification et à l'atténuation des failles de sécurité (7 %). Le rapport met en évidence certaines préoccupations.

Environ un tiers des personnes interrogées sont "très" ou "extrêmement" préoccupées par le fait que le code généré par l'IA est protégé par des droits d'auteur et qu'il présente des failles de sécurité potentielles. En outre, plus de la moitié des personnes interrogées craignent que leurs fonctions soient remplacées par l'IA au cours des cinq prochaines années. Selon le rapport, 81 % des répondants ont déclaré qu'ils ont besoin de plus de formation pour utiliser efficacement l'IA sur le lieu de travail. En outre, 87 % pensent que les organisations devraient proposer des formations pour aider les employés à s'adapter aux nouveaux processus pilotés par l'IA.

Quels sont les inconvénients de l'intégration de l'IA dans le génie logiciel ?

Le rapport de GitLab conclut en soulignant que si l'IA peut générer du code plus rapidement qu'un développeur humain, il est essentiel que les membres de l'équipe humaine vérifient que le code ne comporte pas d'erreurs, de failles de sécurité ou de problèmes de droits d'auteur avant qu'il ne soit déployé. « L'IA peut être capable de générer du code plus rapidement qu'un développeur humain, mais un membre de l'équipe humaine doit vérifier que le code généré par l'IA est exempt d'erreurs, de vulnérabilités de sécurité ou de problèmes de droits d'auteur avant qu'il ne soit mis en production », conclut le rapport. Mais cela suscite des critiques.


Les critiques se demandent si le temps consacré à la vérification et à la correction du code généré par l'IA ne ferait pas finalement que retarder les équipes. Par ailleurs, le rapport souligne que les répondants qui ont une plus grande expérience de l'IA sont moins susceptibles d'associer l'IA à des gains de productivité et à des temps de cycle plus rapides. Ce qui démontre que les avis sur les avantages de l'intégration de l'IA dans le génie logiciel sont mitigés. « Nous nous retrouvons donc avec un grand nombre de personnes sans expérience de l'IA qui font preuve d'un optimisme naïf pendant les phases de développement », affirme un critique.

De nombreux experts du domaine de l'IA soutiennent qu'elle ne profitera pas à tous les aspects de l'écriture de code. Et l'IA ne sera pas toujours en mesure d'aider les ingénieurs en logiciel. « L'IA est un excellent assistant, mais pas un excellent chef d'équipe. Si elle peut contribuer à éliminer les répétitions et les bogues, elle ne peut pas remplacer la perspicacité, l'instinct et l'ingéniosité des ingénieurs logiciels humains », a écrit un critique. L'intégration de l'IA dans le génie logiciel comporte de nombreux inconvénients, dont en voici quelques-uns :

• mauvais code : l'IA peut généralement écrire un code plus précis que les humains. Mais pas toujours. L'IA reste du code, et ce sont les humains qui écrivent ce code. L'IA est également encore récente. Cela peut parfois conduire à un mauvais code, même s'il est généré par l'IA. ChatGPT ne remplacera pas les programmeurs de sitôt. Les ingénieurs logiciels sont toujours nécessaires pour superviser l'écriture du code et la programmation ;
• risques pour la sécurité : l'IA apprenant au fur et à mesure, elle peut utiliser un code précédemment saisi pour en générer un nouveau pour des utilisateurs extérieurs à votre entreprise. La saisie d'un code propriétaire dans un logiciel tel que ChatGPT permet au système de recracher ces données à des utilisateurs non autorisés, ce qui crée un énorme problème de sécurité. Le risque de fuite de données existe également dans l'autre sens. Lorsque vous demandez à ChatGPT de créer des lignes de code, vous ne pouvez pas être sûr de l'origine de ce code. Est-il propriétaire, et serez-vous poursuivi en justice si vous l'utilisez ? Est-il plein de virus ou de chevaux de Troie ? ;
• absence de solutions innovantes : l'IA ne peut vous aider qu'avec ce qu'elle sait déjà. Elle ne peut pas innover ou sortir des sentiers battus. L'IA imite ce qu'elle a déjà absorbé. Elle peut aider à trouver des idées à partir de celles qui existent déjà, mais pour l'instant, elle ne peut pas créer des solutions nouvelles ou uniques ;
• manque de compréhension : tous ceux qui ont utilisé ChatGPT savent que la réponse qu'il donne n'a parfois rien à voir avec la question qu'on lui a posée. Même les questions les plus précises peuvent donner lieu à des réponses inutiles. L'IA ne peut imiter que ce qu'elle connaît déjà. Si votre message demande des informations qui n'ont jamais été introduites, il ne donnera pas les résultats escomptés. Cela dit, l'IA est également capable d'halluciner.

En résumé, l'intégration de l'IA dans le développement de logiciels gagne du terrain, les organisations reconnaissant son importance pour rester compétitives. Malgré les inquiétudes concernant la sécurité de l'emploi et certains défis associés à l'adoption de l'IA, les avantages potentiels de l'IA dans le développement de logiciels sont indéniables.

Source : GitLab 2023 Global DevSecOps Report

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