L’IA fournit des outils et des techniques améliorant l’efficacité et la créativité à chaque étape du processus de développement logiciel, notamment en automatisant les tâches et en stimulant la productivité des équipes. Aujourd’hui, les domaines où ces outils viennent en renfort des collaborateurs sont nombreux et variés : génération de code, détection et correction de bugs, automatisation des tests, restructuration et optimisation, renforcement de la sécurité, amélioration de l’expérience utilisateur, conception d’architectures… Par ce biais, ces outils ont un impact considérable sur les opérations de l’entreprise : en automatisant les processus et une partie du code généré, le time-to-market et les coûts s’en voient réduits.
Vers une plus grande efficacité énergétique
Ainsi, les fournisseurs de solutions, AMD en tête, font évoluer leurs offres pour offrir des outils capables de garantir cette puissance. AMD joue un rôle clé à plusieurs niveaux. Tout d’abord, en accélérant le traitement des modèles d’IA ; les GPU et APU AMD Instinct MI300X et MI300A offrent une puissance de calcul optimisée pour l’inférence et l’entraînement des modèles IA génératifs utilisés en développement logiciel. Ensuite, en optimisant le cloud et l’edge computing : les processeurs AMD EPYC sont largement adoptés pour l’hébergement d’environnements de développement IA dans le cloud, tandis que leur efficacité permet une meilleure gestion des ressources dans des déploiements edge. En accroissant l’efficacité énergétique, enfin : AMD propose des solutions plus économes, notamment concernant ses systèmes exaflopiques.
Une infrastructure à la fois performante et économe en énergie comporte en effet de nombreux avantages : une architecture optimisée, telle celle d’AMD, permet d'exécuter plus rapidement les suggestions d’IA générative, mais aussi de détecter plus rapidement les vulnérabilités en amont, ou encore de personnaliser et optimiser les expériences logicielles. Si la montée en puissance de l’IA dans le développement logiciel pose des défis énergétiques, AMD propose ainsi des solutions plus durables pour répondre à cette demande.
Plus de sécurité et de transparence
Autres aspects sur lesquels les entreprises ne peuvent se permettre de transiger : la sécurité et la transparence. De fait, il est crucial que les infrastructures IA soient performantes, mais aussi sécurisées et transparentes – sujets sur lesquels AMD collabore avec des acteurs du secteur pour améliorer l’efficacité et la supervision des modèles IA. En effet, le code généré par l’IA peut introduire des failles de sécurité s’il n’est pas correctement vérifié. La supervision d’un développeur humain reste donc incontournable en matière de code, et c’est celui-ci qui aura la charge de réaliser des audits de sécurité, des tests et des inspections du code généré par l’IA. Concernant la transparence, de nombreux modèles d’IA fonctionnent d’une manière trop peu transparente pour les utilisateurs. Cette opacité fait qu’il est difficile de comprendre pourquoi les systèmes d’IA prennent certaines décisions, ce qui complique donc le débogage et l’amélioration des applications basées sur l’IA. Afin d’améliorer cette transparence, les développeurs doivent, dans la mesure du possible, utiliser des modèles plus faciles à interpréter et appliquer des outils qui permettent de mieux comprendre les prises de décision des systèmes d’IA.
A l’heure actuelle, les entreprises doivent repenser leurs infrastructures informatiques pour accompagner l’évolution du développement logiciel piloté par l’IA ; AMD s’inscrit dans cette dynamique en fournissant des solutions matérielles adaptées aux nouveaux défis du secteur.