Libérer le potentiel de l’IA générative dans le cycle de vie du développement logiciel

La transformation numérique est essentielle pour les entreprises modernes, mais sa mise en œuvre reste inefficace. Près de la moitié des cadres supérieurs les répondants rapportent que plus de 30 % des projets technologiques sont en retard ou dépassent le budget, et un sur cinq est insatisfait de la plupart des résultats. L’IA générative est sur le point de redéfinir la création de logiciels et la transformation numérique.

Le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) traditionnel est semé d’embûches, en particulier la collecte des exigences, contribuant à 40 à 50 % des échecs des projets. UN Etude 2024 ont constaté que les trois quarts des caractéristiques des produits sont rarement utilisées, soulignant le besoin de précision.

Et les défis ne s’arrêtent pas là. La phase de test, en particulier les tests d’acceptation utilisateur (UAT), peut devenir un goulot d’étranglement à forte intensité de main d’œuvre et un frein au budget. Selon un Rapport Capgemini 2023les entreprises consacrent environ 35 % de leur budget informatique aux tests – un chiffre qui reste obstinément élevé malgré les progrès de l’automatisation.

Ces défis persistent car les entreprises s’appuient toujours sur les méthodes de gestion SDLC traditionnelles, ce qui peut entraîner des processus lents et sujets aux erreurs. Il est temps que nous exigeions un changement dans notre approche du SDLC.

Comment l’IA générative transforme le SDLC

GenAI est apparu comme une solution transformatrice pour relever ces défis de front. En intégrant GenAI dans différentes phases du SDLC, les organisations, y compris les clients d’EXL, ont considérablement amélioré leur efficience et leur efficacité. Basé sur les données de Centre d’excellence des analystes commerciaux d’EXLvoici comment GenAI a apporté des avantages mesurables :

• Collecte complète des exigences : GenAI analyse de vastes ensembles de données sur plusieurs systèmes – depuis les commentaires des utilisateurs, les e-mails, les discussions et les transcriptions de réunions jusqu’aux documents pré-entraînés spécifiques au domaine et à la pile technologique – pour générer des documents d’exigences complets. Cette approche renforcée par l’IA garantit qu’aucune fonctionnalité critique ne passe entre les mailles du filet et que des documents d’exigences précis réduisent la probabilité de défauts.
• Réduction proactive des défauts : GenAI crée des cas de test complets, même des cas extrêmes, analyse les exigences pour prédire les problèmes potentiels ou les points de défaillance et génère des critères d’acceptation clairs et spécifiques pour chaque user story. Cette approche proactive réduit considérablement le fardeau pendant l’UAT.
  • Résultat: 40 à 50 % de problèmes d’UAT en moins
• Rationalisation des flux de travail : GenAI analyse les métriques post-déploiement pour optimiser les flux de travail SDLC pour un développement plus rapide et plus fiable.
  • Résultat: 70% plus efficace.

Meilleures pratiques pour implémenter l’IA générative dans SDLC

Le potentiel de l’IA générative dans SDLC est immense, mais sa mise en œuvre nécessite une approche stratégique. Voici quelques bonnes pratiques à considérer :

1. Commencez par une stratégie claire : Qu’il s’agisse de réduire le temps de développement ou d’améliorer la qualité, des objectifs spécifiques guident une intégration réussie de GenAI, comme le montre le BA CoPilot d’EXL.
2. Investissez dans la qualité des données : La qualité des modèles GenAI dépend des données sur lesquelles ils sont formés : avec GenAI, les erreurs peuvent être amplifiées rapidement. BA CoPilot d’EXL, par exemple, exploite des ensembles de données propres et complets dans tous les aspects du SDLC, garantissant ainsi l’exactitude de la collecte des exigences et de la prévision des défauts.
3. Améliorez les compétences de votre équipe : La collaboration homme-IA est essentielle. Un récent rapport de McKinsey a révélé que, même si jusqu’à 30 % du travail des Américains pourrait être automatisé d’ici 2030GenAI sera une amélioration pour les humains, pas un remplacement. Le BA CoPilot d’EXL a été conçu avec une conception conviviale pour garantir que les analystes commerciaux peuvent facilement collaborer avec l’IA, maximisant ainsi les avantages de cette technologie.
4. Mettre en œuvre des mesures de protection responsables : À mesure que l’IA fait de plus en plus partie intégrante du processus de développement, il est crucial de disposer de freins et contrepoids qui garantissent une utilisation éthique, juste, explicable et transparente et évitent les résultats biaisés ou toute hallucination. Documentez les directives de votre organisation concernant l’utilisation des résultats (textes, images, vidéos, codes, etc.) à des fins commerciales (publicité, marketing ou développement de logiciels). Le droit d’auteur fait toujours l’objet de recherches et de débats, les utilisateurs doivent donc être invités à vérifier régulièrement la documentation.
5. Surveiller et ajuster : Commencez par des projets plus petits et augmentez progressivement. Cela vous permet d’affiner vos processus et de renforcer la confiance dans le SDLC augmenté par GenAI.

La route à suivre : une nouvelle ère de développement de logiciels

GenAI dans le SDLC libère l’efficacité et l’innovation, en automatisant les tâches et en permettant aux développeurs de résoudre des problèmes d’ordre supérieur. Des solutions telles que BA CoPilot d’EXL améliorent la précision, réduisent les défauts et rationalisent les flux de travail, accélérant ainsi le développement et améliorant la qualité. Alors que nous entrons dans cette nouvelle ère, la question n’est pas de savoir s’il faut adopter GenAI mais à quelle vitesse. Ceux qui le feront bénéficieront d’un avantage concurrentiel durable.

L’avenir du développement logiciel est là, et l’IA générative le propulse. Êtes-vous prêt à mener la charge ?

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Sumit Taneja, vice-président senior, responsable mondial des services de transformation intelligente et Manbir Singh, vice-président adjoint senior, responsable de la pratique et centre d’excellence des analystes commerciaux chez EXL, une société leader dans l’analyse de données et les opérations et solutions numériques.