Bonne nouvelle! Les entreprises françaises investissent déjà de manière significative dans l'IA. Selon un rapport de Gitlan, 48 % d'entre elles ont déjà déployé l'IA dans leur cycle de développement logiciel. Ce n'est donc pas une surprise si aujourd'hui, de nombreuses entreprises en France livrent des logiciels au moins deux fois plus vite que l'année dernière.

Voici sept conseils pour permettre aux dirigeants de se saisir des opportunités générées par l'IA. 

1. Créer un comité de pilotage de l'IA dirigé par un vrai leader :

Dans certains cas, le leader peut être un « Chief AI Officer » qui aura pour mission de superviser la stratégie et la mise en œuvre de l'IA. Il n'est pas nécessaire que ce responsable soit immédiatement ajouté au groupe de direction. Cette fonction peut être provisoirement assignée à un vice-président afin de coordonner l'utilisation de l'IA au sein des différentes équipes. Toutefois, il doit s'agir d'une personne capable d’appréhender le sujet dans sa globalité. En effet, il est important de noter que le succès des projets dépend de la prise en compte de divers facteurs, dont la protection de la vie privée, la sécurité et les contraintes juridiques, et de la manière dont l'adoption de l'IA s'inscrit dans le cadre de conformité.

2. Mettre en place des lignes de conduite et des flux de travail en matière d'IA

Il est nécessaire d'établir des lignes directrices pour s'assurer que l'IA est utilisée de manière responsable et efficace. Pour cela, il est recommandé de mettre en place des tests automatisés, notamment à l'aide d'un outil d’analyse de la sécurité, afin de créer un mécanisme de contrôle garantissant qu’un code est examiné avant d'être mis en production. Et gare au Shadow IA ! Cette pratique désignant l’utilisation d’assistants d’IA non homologués par les employés, tout en travaillant sur la base de code de l'entreprise, peut entraîner d’importantes fuites de propriété intellectuelle.

3. Tirer parti des assistants pilotés par l'IA :

Les entreprises qui utilisent des outils de développement de code pilotés par l'IA font état de cycles de publication plus rapides et d'une diminution des erreurs lors de la production. Selon Gartner, d'ici à 2028, l'adoption systématique d'assistants de développement de code pilotés par l'IA en 2023 se traduira par une croissance composée d'au moins 36 % de la productivité des développeurs. Parmi les bénéfices qu'apportent les assistants de code figurent l'accélération des cycles de sécurité, l'amélioration de la productivité et l'optimisation des ressources.

4. Construire une structure d'IA axée sur les données : 

Les données sont essentielles au développement de l'IA dans toute organisation. En les introduisant dans les systèmes d'IA, les entreprises peuvent améliorer la qualité des résultats obtenus par les développeurs et permettre aux équipes d'identifier les domaines où la productivité peut être optimisée. Le moment est venu pour les développeurs et les data scientists de collaborer sur l'utilisation des data warehouses et des data lakes afin de faciliter l'accès aux modèles d’apprentissage et à l'utilisation des applications.

5. Offrir aux développeurs la possibilité de se former face à l'IA 

La formation en continu est essentielle pour libérer le potentiel de l'IA en toute sécurité et de manière responsable. Bien que de nombreux développeurs s'inquiètent de l'impact que l'IA pourrait avoir sur leur carrière, ils ont également une influence significative sur cette évolution. De fait, il est essentiel que les développeurs acquièrent les compétences nécessaires pour pouvoir utiliser et entretenir efficacement les systèmes d'IA. Les développeurs juniors, en particulier, peuvent se reposer sur un partenaire de codage qui reste disponible pour lui permettre d’apprendre, créant ainsi une dynamique d’équipe où chaque membre n’a jamais été aussi productif, efficace et rapide.

6. Ne pas avoir peur de l'itération :

L’implémentation de l'IA est un processus continu. Les développeurs doivent bénéficier d'une période d'expérimentation pour évaluer la manière dont l'IA s'intègre dans leur flux de travail individuel. Il est également important de garder en tête qu’un creux de productivité peut être constaté à court terme avant que l'organisation ne puisse réaliser des gains à long terme. Les responsables doivent anticiper ce phénomène en mettant l'accent sur la transparence et la responsabilité tout au long des cycles de mise en œuvre et d'itération.

7. Mesurer le succès au-delà des lignes de code :

Il est important d'aller au-delà des mesures de productivité traditionnelles et de se concentrer sur les KPIs qui ont une valeur commerciale mesurable. En effet, avec l'avènement de l'IA, il ne suffit plus de compter le nombre de lignes de code produites. Le succès doit également être mesuré en fonction de la rapidité de livraison des logiciels, du niveau d’amélioration du bien être des développeurs et de l'augmentation des scores de satisfaction des clients. Un développement logiciel efficace ne consiste pas simplement en l’augmentation du nombre de lignes de code produites, mais repose plutôt sur la résolution des problèmes de manière efficace et dans l'amélioration de la qualité des applications.

Même si une organisation n'a pas encore pleinement adopté l'IA, elle doit toutefois se jeter dans l’arène. Selon Gartner, d'ici 2028, 75 % des ingénieurs logiciels en entreprise utiliseront des assistants basés sur l’IA pour le codage, contre moins de 10 % en début d’année 2023.

Même si la courbe d'adoption est impressionnante, il est encore relativement tôt dans le cycle lié à l'engouement autour de l'IA. D’ailleurs, si certains développeurs n'ont pas encore complètement adopté un assistant de code basé sur l’IA, ils peuvent ainsi éviter certaines déconvenues de croissance que les premiers adoptants ont connues.

L'intégration de l'IA dans le processus de développement de logiciels permet aux développeurs de consacrer plus de temps à des tâches à valeur ajoutée, d'alléger la charge cognitive qui pèse sur eux et d'offrir une plus grande valeur aux organisations et aux utilisateurs finaux. 

À mesure que l'IA transforme le lieu de travail, il est important de se questionner sur la manière dont les entreprises peuvent exploiter la puissance de l'IA tout au long du cycle de vie du développement logiciel afin d'accélérer l'innovation et d'avoir un impact commercial tangible pour les clients.