Ressources humaines : la valeur ajoutée pour l'entreprise plutôt que le code

Connaissez-vous la légende des grains de riz ? En bref : un souverain indien accorda un vœu à l'inventeur du jeu d'échecs. Celui-ci souhaitait des grains de riz : un grain sur la première case de l'échiquier, le double sur la deuxième, encore le double sur la troisième, et ainsi de suite. Le souverain se moqua de cette prétendue modestie. À tort, car ce vœu représentait au total 18,4 trillions de grains de riz – une quantité qui recouvrirait toute l’Allemagne sur un mètre d’épaisseur.

L'IA face au cerveau humain

„ Nous sous-estimons encore aujourd’hui le problème de la croissance exponentielle “, a récemment déclaré Christian Bauckhage, chercheur en intelligence artificielle. Compte tenu du doublement annuel des réseaux neuronaux artificiels depuis 2016, on s'attend à ce que ceux-ci atteignent la complexité du cerveau humain d'ici 2030, a déclaré le professeur, qui mène notamment des recherches à l'Institut Fraunhofer pour les systèmes d'analyse et d'information intelligents. Des exemples tels que le programme de Google consacré aux protéines, AlphaFold, ou la résolution en cours de problèmes mathématiques „ insolubles “ montreraient d’ores et déjà comment l’IA surpasse les capacités humaines et nous conduit vers un avenir « agentique », selon M. Bauckhage.

Spec, c'est le nouveau Code

Le développement logiciel évolue et les compétences requises changent – dès à présent, et à un rythme toujours plus rapide. À l’avenir, l’IA et les agents IA prendront en charge d’autres tâches dans le processus de développement, en plus du codage. Dans le cadre du développement piloté par les spécifications d’IA (AI Spec Driven Development), nous, les développeurs, décrivons d’ores et déjà l’application en langage naturel. La spécification fait office à la fois de documentation et de « vérité unique » – et non le code. En effet, ce dernier est modifié lorsque la spécification est modifiée. Et pour cela, nous adoptons une approche fortement itérative. Chez Snap, nous décrivons d’abord les exigences métier sans référence technologique, puis nous complétons le projet par des contraintes métier, juridiques et opérationnelles qui sont prises en compte par l’IA.

La deuxième phase est consacrée à la conception technique, c'est-à-dire à la documentation des concepts techniques et des choix architecturaux. La planification intervient lors de la troisième phase : il est plus judicieux de ne pas mettre en œuvre d'emblée l'ensemble du projet (ce que l'IA serait tout à fait capable de faire), mais de procéder par étapes. Nous procédons de manière itérative, par petites étapes si possible, nous vérifions le résultat et adaptons en permanence le cahier des charges ou notre modèle de procédure. Afin d’éviter toute „ fatigue de l’IA “ due à la lecture de centaines de fichiers texte, nous demandons à l’IA de générer pour nous des diagrammes « conviviaux », mis à jour en continu, destinés aux revues et aux validations. Là encore, nous ne traitons pas d’innombrables cas de test – l’IA s’en charge également à notre place –, mais nous vérifions simplement si le résultat correspond à la mise en œuvre correcte de notre exigence. Si ce n’est pas le cas, nous formulons la modification via des invites et l’IA veille à ce que tout reste cohérent, du code aux spécifications.

Mais l'essentiel ne change pas, même avec l'aide de l'IA : le client et le développeur doivent connaître leurs besoins. Pour ne pas se faire d’illusions : le monde de l’ABAP évolue lui aussi sous l’influence de l’IA. Peut-être différemment et peut-être un peu plus tard, mais c’est inévitable. L’IA ne peut certes qu’apporter un soutien dans ce domaine et ne peut pas coder de manière autonome, car le code en ABAP n’est tout simplement pas aussi facile à gérer qu’en Python ou en JavaScript. Mais là aussi, les tâches, les processus et les flux de travail évoluent dès à présent. Chez Snap, par exemple, l’IA nous aide déjà aujourd’hui à standardiser et à assurer la qualité de nos produits SnapWare. L’expert humain qualifié reste toutefois un élément décisif, même lorsque l’IA est mise à contribution.

En tant que chefs d'orchestre, nous, les (anciens) développeurs, serons sans doute encore davantage au centre de l'attention à l'avenir. Et grâce à l’aide de l’IA et à l’élargissement de nos compétences, notre productivité augmente, tout comme la valeur ajoutée générée. De plus, cela nous permet de gagner du temps pour nous consacrer à des activités plus complexes et à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, pour approfondir notre compréhension de la croissance exponentielle.

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