Les modèles d’IA générative à grande échelle ouvrent la possibilité de tout faire, de la création d’applications à la conception d’expériences d’interface utilisateur innovantes. Si celle-ci continue de faire des vagues, sa promesse de révolutionner le développement et les tests ouvrira la voie à une nouvelle ère du DevOps .
Les 4 avantages cachés de l’IA générative pour les DevOps
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Publié le 1 mai 2024 à 9h00
7%L'IA pourrait augmenter le PIB mondial de 7%
L’IA générative s’accompagne encore d’incertitudes et de doutes, qui jettent une ombre sur son potentiel et ce qu’elle peut apporter aux équipes de développement et de test d’une entreprise. Pourtant, Il existe au moins 4 avantages cachés pour comprendre la valeur de l’IA.
1. Le gain de temps
La méthode traditionnelle de création de tests se limite généralement à la capacité humaine et à la compréhension des exigences des tests, et cela peut susciter des conséquences inattendues. L’IA générative adapte le contenu spécifique en recommandant diverses idées de tests et tout en générant des scripts appropriés. Cela aide les développeurs et les testeurs à réduire les erreurs humaines. Dans les cas où les logiciels doivent être testés sur plusieurs plates-formes, appareils et configurations, la génération automatique de tests permettra aux développeurs et testeurs de réduire le gaspillage, les temps d'arrêt et les retouches. Le résultat : d’innombrables heures de temps gagnées.
2. La réduction des coûts
Réduire les coûts en matière de DevOps nécessite généralement de prendre des décisions qui réduisent la complexité et atténuent les risques. Mais le manque d’informations de bout en bout entrave le processus de prise de décision, depuis le niveau du code jusqu’au PDG. L'IA générative aide alors l’entreprise à prendre des décisions plus éclairées et basées sur les données, en obtenant des informations de grande valeur et des résultats rapides dans des domaines qui permettent d’atténuer les risques. L’IA générative réduit également la complexité en générant automatiquement des tests, des scripts, ce qui rend le flux de valeur plus efficace.
3. L’amélioration de la qualité
Les défauts qui ont pu échapper à la vigilance humaine ont tendance à se retrouver dans les versions et in fine entre les mains des clients. Cela va conduire à un flot de requêtes d'assistance et à plusieurs correctifs pour amender la version. Grâce à l'lA générative, les développeurs et les testeurs peuvent détecter plus de défauts à un stade précoce pour garantir que chaque version répond aux normes de qualité élevées de l’entreprise. La découverte et la résolution précoce des problèmes avec l'IA offrent alors la possibilité d’accélérer la commercialisation tout en aidant les équipes à maximiser la couverture des tests.
4. Plus de productivité
Le processus manuel répétitif de création de tests peut les rendre longs et fragiles. Une syntaxe brisée, des données aléatoires et des dépendances externes sont autant de causes qui rendent les tests inefficaces. L'IA générative améliore donc l'étendue et la profondeur des tests avec des modèles d'IA capables de briser les silos avec des tests à grand volume, diversifiés et réalistes. Il permet aux équipes DevOps d’automatiser les tâches répétitives et leur donne plus de temps pour se concentrer sur un travail générateur de valeur qui améliorera leur productivité globale.
La meilleure façon de surmonter l’incertitude et les doutes provenant de l’IA générative est de se concentrer sur les éléments existants qui doivent être abordés par l’entreprise et de considérer plusieurs données cruciales telles que : la réduction des erreurs humaines, du gaspillage, des temps d’arrêt et des retouches ; l’atténuation des risques et la réduction de la complexité ; la détection précoce des défauts en vue d’une mise sur le marché plus rapide ainsi que l'optimisation de la couverture des tests, ou encore l’automatisation des tâches répétitives, pour que les développeurs et les testeurs puissent se concentrer sur le cœur de travail.