Redonner la passion du code aux développeurs grâce à l'IA

Rajeev Rajan, Chief Technology Officer chez Atlassian, explique en quoi l'IA redonne la passion du code aux développeurs et améliore leur expérience (DevEx).

Des outils obsolètes, des pratiques rigides et des cultures trop réfractaires aux risques comptent parmi les millions de raisons qui peuvent freiner les développeurs et empêcher une entreprise de se faire une place sur le marché. Pourtant, il existe un facteur qui est souvent négligé : l'expérience des développeurs. Cette dernière peut devenir frustrante quand il faut trouver la documentation d’un code ou les propriétaires des composants logiciel. Au contraire, elle peut atteindre son paroxysme quand il s’agit de créer de nouvelles fonctionnalités, d’obtenir de bons résultats et d’enchaîner les étapes sans obstacle. Qu’elle soit bonne ou mauvaise, l’expérience des développeurs tient un rôle central au sein de l'organisation car si l’une des équipes est frustrée, l’entreprise peut perdre aussitôt en productivité.

L’IA générative s’avère efficace, quand il s’agit de donner un coup de boost à un projet ou de faire une recherche détaillée sur un sujet compliqué. Pourtant, serait-elle capable d’améliorer l’expérience des développeurs ? D’après une récente étude, la dette technique, l’absence de documentation et le manque de temps pour fournir un travail approfondi figurent parmi les principales sources de frustrations chez les développeurs. L'IA a le potentiel d'éliminer ces trois obstacles.

L’IA réduit la dette technique du développement de logiciel

La « dette technique » constitue un véritable problème pour les développeurs. Elle désigne les compromis effectués, notamment dans le code, pour accélérer la livraison d’un produit, souvent au détriment de sa qualité ou de sa pérennité. Par exemple, écrire un code rapidement au lieu de l’écrire proprement peut creuser la dette technique car il faudra passer du temps à l’améliorer plus tard. Même s’il n’y a pas de formule magique pour corriger un code, l’IA peut analyser dans les moindres détails une base de code afin de signaler des éléments superflus, comme des flags de fonctionnalité obsolètes ou une couverture de tests insuffisante.

Grâce à l’intervention de l’IA pour gérer cette tâche fastidieuse, les équipes peuvent se concentrer davantage sur leurs priorités. Un agent d’IA peut aider les équipes à gérer leur dette technique en automatisant les tâches de révision et en priorisant les actions, ce qui permet de maintenir les backlogs organisés et à jour. L'IA peut également concevoir des plans techniques, accélérer le développement en générant du code et soumettre des demandes de fusion. Enfin, elle facilite la révision du code en détectant les erreurs et en suggérant des améliorations avant la validation finale. Cela permet aux développeurs de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

L’IA consolide la documentation d’un projet

Dispersée entre plusieurs applications et dépourvue de règles de nommage uniformes propres à l’entreprise, la recherche de documents se révèle souvent peu intuitive. Par conséquent, il est souvent nécessaire de faire appel à une personne en charge de l’opération, ce qui prend du temps. Dans certains cas, comme les API, ne pas disposer de la documentation requise peut même entraver la création de nouveaux services.

En revanche, à l’aide d’un bot de recherche alimenté par l’IA, il devient possible de retrouver l’ensemble des documents nécessaires avec les fils de discussion pertinents. Une IA bien intégrée permet d’accéder à toutes les applications et de simplifier la recherche de fichier, peu importe leur format. Les développeurs, au moyen de cette technologie, sont capables d'interroger plusieurs applications,  améliorent leur flux de travail et peuvent se concentrer sur la mission à accomplir.

L'IA au service de la concentration et de l'efficacité

Le rôle des développeurs n’ayant cesser d'évoluer ces dernières années, ils se retrouvent désormais surchargés par leurs tâches qui comprennent non seulement l'écriture d’un code, mais aussi son traitement, son contrôle et sa maintenance. Or, l’ IA peut faciliter l’expérience des développeurs en automatisant et en accélérant certaines de leurs tâches. Les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches plus importantes, réduisant par-là leur niveau de stress.

Par exemple, l’intelligence artificielle permet de regrouper des alertes similaires, de détecter des schémas et de retrouver la source de l’incident. L’AIOps s’appuie sur l'IA pour remonter des guides de protocoles et des éléments pertinents lors d'incidents. Les algorithmes envoient des signaux en temps réel, identifient des schémas parmi les alertes entrantes et corrèlent celles-ci en fonction de leurs similarités. Ainsi, les incidents sont mieux identifiés et il devient possible de les prioriser.

Pendant ce temps, les équipes peuvent se concentrer sur la mise en œuvre d'un correctif et l'orchestration de son déploiement. Mais cela ne s'arrête pas là : en utilisant l'analyse des logs et des alertes, les développeurs peuvent utiliser l'IA pour exécuter automatiquement un examen post-incident et suggérer des mesures de corrections qui éviteront la reproduction d’incidents similaires.

Raviver la flamme

Qu’il s’agisse de la détection proactive des problèmes, de leur résolution, de la documentation ou du relai des incidents aux équipe, l'IA libère les développeurs des tâches les plus contraignantes lors du développement de logiciel. L’expérience des développeurs en est améliorée et ils peuvent se concentrer sur la création de solutions innovantes pour leurs clients. Alors que près de deux tiers des développeurs déclarent quitter leur poste en raison d'une expérience médiocre, leur redonner goût au code à l’aide de l’IA s’avère judicieux. Plus l’IA s’occupera des tâches difficiles, plus il y aura de place pour la créativité.