La façon dont nous construisons des logiciels évolue rapidement, avec l'IA à l'origine de ce changement. Imaginez que vous travaillez sur un projet financier, et tout ce que vous avez à faire est d'ouvrir votre IDE, de taper un simple prompt comme : « Créez un tableau de bord pour suivre les dépenses mensuelles », et l'IA génère tout—code, tests, et même documentation. Ce n'est pas seulement une vision pour l'avenir ; nous avançons déjà dans cette direction.
Avec l'IA qui devient plus intelligente chaque jour et les processeurs qui deviennent plus puissants, l'idée que l'IA s'occupe de la plupart des tâches lourdes en codage n'est pas loin. Dans cet article, je vais partager ce que j'imagine que l'avenir du codage avec l'IA pourrait ressembler, en particulier dans le contexte de la création d'une application financière. Plongeons-y !
Possibilités futures
- IA comme véritable assistant de codage
L'IA deviendra un partenaire de codage en temps réel intégré dans les IDE. Elle ne se contentera pas de compléter le code, mais gérera également les changements de base de données, les mises à jour de schéma et l'intégration backend/frontend sans effort.
Exemple :
Disons que vous ajoutez une fonctionnalité à votre application financière pour calculer les taux d'intérêt. Vous pourriez simplement demander à l'IA :
Ajoutez une colonne de statut de remboursement à la table de financement et intégrez-la dans l'API backend et le front-end.
- Liquibase ChangeSet pour la mise à jour de la base de données : L'IA crée un changeset Liquibase pour ajouter une colonne repayment_status à la table de financement.
- Mise à jour du backend Java : L'IA met à jour le FundingEntity et le FundingService pour inclure la nouvelle colonne. L'IA met également à jour l'API pour permettre la récupération et la mise à jour du statut de remboursement.
- Mise à jour du frontend ReactJS : L'IA génère un Dropdown de statut de remboursement sur la page de financement.
- Génération de tests unitaires : L'IA génère des tests unitaires pour le FundingService afin de s'assurer que le statut de remboursement se met à jour correctement.
- Débogage intelligent et résolution de problèmes
Le débogage a toujours été une partie chronophage du développement logiciel, mais avec l'IA, cela pourrait devenir un jeu d'enfant. Imaginez que vous exécutez votre application et que vous rencontrez une erreur d'exécution. Au lieu de fouiller dans les journaux et de rechercher des messages d'erreur sur Google, vous auriez un assistant IA qui analyse immédiatement le problème, explique la cause profonde en termes simples et suggère une solution.
Par exemple, disons que vous déployez votre application financière et que les utilisateurs signalent que la fonctionnalité « Calculer l'intérêt » renvoie des valeurs incorrectes. Voici comment l'IA pourrait aider :
- Analyse d'erreur : L'IA identifie que le problème réside dans la logique de calcul du taux d'intérêt en raison d'un cas particulier où le montant principal est zéro.
- Correction proposée : Elle suggère de modifier la formule pour gérer les cas de principal zéro et fournit un extrait de code mis à jour.
- Création de tests automatisés : Elle génère un test unitaire pour couvrir le cas particulier et s'assure que la correction ne casse pas la fonctionnalité existante.
Ce type d'assistance IA permettrait aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes au lieu de perdre du temps sur des tâches de débogage banales.
- Conception de systèmes pilotée par l'IA
À l'avenir, concevoir des systèmes de zéro sera aussi simple que de dessiner une idée sur un tableau blanc. Imaginez décrire votre application financière à l'IA :
« J'ai besoin d'un système où les vendeurs peuvent télécharger des factures, les financeurs peuvent les financer, et les administrateurs peuvent tout gérer. »
En quelques minutes, l'IA pourrait générer :
- ERD (Diagramme Entité-Relation) : Un schéma détaillé montrant comment les tables comme Vendeurs, Factures et Financeurs sont liées entre elles.
- Architecture Microservices : Un plan pour diviser votre application en services, tels que l'authentification, la gestion des factures et le reporting.
- Configuration DevOps : Pipelines CI/CD automatisés et provisionnement d'infrastructure utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
Ce qui prenait auparavant des jours, voire des semaines, pourrait être réalisé en une fraction du temps, permettant aux développeurs de se concentrer davantage sur le raffinement de la logique métier et de l'expérience utilisateur.
- Modèles IA personnalisables
L'avenir apportera des modèles d'IA adaptés à des secteurs spécifiques. Imaginez que vous construisez une application financière, et au lieu d'utiliser une IA générique, vous tirez parti d'une IA affinée pour les systèmes financiers. Cette IA spécialisée comprendrait le jargon de l'industrie, les exigences réglementaires, et même les modèles courants dans les flux de travail financiers.
Par exemple, vous pourriez lui demander :
- « Générer un rapport montrant les factures en retard regroupées par acheteur. »
- « Assurer la conformité au RGPD lors du stockage des données utilisateur. »
- « Optimiser les requêtes de base de données pour récupérer de grands ensembles de données. »
L'IA ne se contenterait pas de générer des résultats précis, mais expliquerait également son raisonnement et suggérerait des meilleures pratiques.
- IA collaborative dans les équipes
De la même manière que des outils comme Git permettent aux équipes de collaborer sur le code, l'IA permettra une collaboration encore plus profonde. Imaginez une IA qui comprend l'ensemble de votre code et aide à aligner les efforts de l'équipe. Elle pourrait :
- Suggérer des attributions de tâches : En fonction des forces de chaque membre de l'équipe, l'IA pourrait recommander qui devrait gérer une fonctionnalité ou un bug spécifique.
- Assurer la cohérence du code : Elle pourrait examiner les demandes de tirage pour faire respecter les normes de codage et détecter les conflits de fusion potentiels.
- Fournir une assistance à l'intégration : Pour les nouveaux développeurs, l'IA pourrait agir comme un mentor, expliquant l'architecture et suggérant par où commencer.
Cela rendrait les flux de travail d'équipe plus fluides et aiderait à combler les lacunes de compétences.
Dernières réflexions
L'avenir du codage avec l'IA promet d'être passionnant et transformateur. Il ne remplacera pas les développeurs, mais augmentera nos capacités, nous permettant de construire des systèmes complexes plus rapidement et plus efficacement. À mesure que l'IA continue d'évoluer, la frontière entre ce qui est possible aujourd'hui et ce que nous ne pouvons qu'imaginer s'estompera, repoussant les limites de la création de logiciels.
Alors, embrassons ce voyage et voyons où cela nous mène. Qui sait ? La prochaine grande innovation pourrait bien être à un prompt près.