Éviter les dangers du code généré par l'IA

Ces pratiques créent un tampon permettant aux développeurs d’exploiter les générateurs de code d’IA sans risque, aujourd’hui et à l’avenir. C’est important maintenant car les outils d’IA générative sont nouveaux et assez rudimentaires et nécessitent beaucoup de surveillance humaine pour les guider dans la bonne direction. C’est également important à l’avenir, car l’IA générative et la technologie qui l’utilise continuent d’évoluer rapidement. Nous ne savons pas à quoi cela ressemblera dans le futur, mais nous savons que sans les outils et les processus nécessaires pour contrôler le code, nous ne comprendrons peut-être pas ce que nous déployons.

Mettre l’accent sur un code propre

À mesure que l’adoption d’outils d’IA pour créer du code augmente, les organisations devront mettre en place les freins et contrepoids appropriés pour garantir que le code qu’elles écrivent est propre, maintenable, fiable, de haute qualité et sécurisé. Les dirigeants devront faire du code propre une priorité s’ils veulent réussir.

Un code propre (un code cohérent, intentionnel, adaptable et responsable) garantit un logiciel de qualité supérieure tout au long de son cycle de vie. Avec autant de développeurs travaillant simultanément sur le code, il est impératif que les logiciels écrits par un développeur puissent être facilement compris et modifiés par un autre à tout moment. Avec un code propre, les développeurs peuvent être plus productifs sans passer autant de temps à comprendre le contexte ou à corriger le code d’un autre membre de l’équipe.

Lorsqu’il s’agit de production massive de code assisté par l’IA, le maintien d’un code propre est essentiel pour minimiser les risques et la dette technique. La mise en œuvre d’une approche « propre pendant que vous codez » avec des tests et des analyses appropriés est cruciale pour garantir la qualité du code, qu’il soit généré par l’homme ou par l’IA.

En parlant d’humains, je ne crois pas que les développeurs vont disparaître, mais la manière dont ils font leur travail au quotidien va certainement changer. La façon dont les développeurs utiliseront l’IA sera aussi simple et courante que de rechercher quelque chose sur Google comme raccourci. Il y a beaucoup à explorer sur l’utilisation de l’IA moderne, et nous devons considérer l’élément humain au premier plan pour vérifier les inconvénients de l’IA.

En garantissant que les logiciels générés par l’IA contiennent un code propre, les organisations peuvent éviter d’être victimes des inconvénients potentiels de l’IA, comme des bugs subtils ou des failles de sécurité, et elles peuvent tirer davantage de valeur de leurs logiciels de manière prévisible et durable. Ceci n’est pas négociable alors que le statut et l’avenir du développement logiciel en tant que profession sont intimement liés à l’intégration de l’IA.

L’IA a un potentiel de transformation pour le développement de logiciels, mais nous ne devons pas la laisser fonctionner sans contrôle, surtout lorsque les entreprises numériques dépendent aujourd’hui des logiciels qui la sous-tendent.

Phil Nash est un défenseur des développeurs pour Sonar au service des communautés de développeurs à Melbourne et partout dans le monde. Il adore travailler avec JavaScript ou Ruby pour créer des applications et des outils Web pour aider les développeurs. On peut le trouver lors de rencontres et de conférences, jouer avec les nouvelles technologies et les API, ou écrire du code open source. Avant de travailler chez Sonar, il était l’un des principaux développeurs évangélistes chez Twilio.