Thoughtworks a publié le volume 29 du Technology Radar, un rapport semestriel qui s'appuie sur les observations, les conversations et les expériences de première ligne de Thoughtworks pour résoudre les défis commerciaux les plus complexes de ses clients. Alors que l'intelligence artificielle générative (GenAI) est souvent présentée comme un outil utile pour rendre les développeurs plus productifs, un thème majeur du rapport est la signification réelle de la productivité des développeurs et la manière dont elle peut être mesurée efficacement. Loin de remplacer les développeurs de logiciels, Thoughtworks a constaté que l'intelligence artificielle générative peut apporter un soutien dans de nombreuses facettes du processus de livraison de logiciels.

Avec la maturation de l'outillage, qui se traduit par le passage d'un certain nombre d'outils de cette édition du Radar de la catégorie "Évaluer" à la catégorie "Essayer", les organisations disposent d'une multitude d'opportunités à explorer. Cependant, comme pour les avancées technologiques précédentes (cloud, livraison continue, IoT), il est recommandé de se concentrer sur l'application responsable de l'IA générative et sur la manière dont elle est intégrée aux processus dans l'ensemble de l'entreprise. Les thèmes mis en évidence dans Technology Radar Vol.

29 comprennent : Le développement de logiciels assisté par l'IA : Des outils tels que Github Copilot, Codeium et Tabnine devraient avoir un impact sur la façon dont les développeurs de logiciels envisagent l'écriture de code. Cependant, un point clé à considérer est la façon dont l'IA peut être utilisée pour des tâches au-delà du codage, telles que la rédaction de récits d'utilisateurs. Quelle est la productivité de la mesure de la productivité ?

La mesure de la productivité dans le domaine du développement logiciel n'est pas une préoccupation nouvelle (Martin Fowler, Chief Scientist de Thoughtworks, a écrit à ce sujet il y a 20 ans). Un certain nombre d'outils, tels que DX DevEX 360, visent à améliorer l'expérience des développeurs et à leur montrer la voie à suivre pour soutenir leur productivité. Un grand nombre de LLM : Alors que l'espace est largement défini par les contributions d'une poignée d'acteurs clés - ChatGPT d'OpenAI, Bard de Google, LLaMA de Meta - les tendances telles que les LLM auto-hébergés et les agents autonomes alimentés par des LLM sont particulièrement intéressantes et vont dans le sens d'une plus grande personnalisation et d'un meilleur contrôle de ce qui peut être fait avec la GenAI.

Les solutions de contournement de la livraison à distance arrivent à maturité : Il est clair que les méthodes de travail à distance sont désormais là pour durer. Heureusement, nous avons vu un certain nombre d'outils et de techniques - tels que les événements à distance - qui suggèrent que nous commençons à voir plus de maturité et de stabilité à mesure que les équipes s'habituent à travailler à distance ou de manière hybride.