Lancement d’une campagne d’expérimentations autour de l’IA générative dans le software engineering
Depuis 2018, Néosoft accompagne un grand acteur du secteur public dans sa transformation digitale, à travers un marché public dédié aux activités de développement logiciel. Ce projet mobilise plus d’une centaine de collaborateurs, répartis principalement sur nos sites de Limoges, Bordeaux, Toulouse et Nantes.
Dans le cadre d’une démarche d’innovation commune, les laboratoires d’innovation et les experts des deux entités ont choisi de définir ensemble une liste de cas d’usage pour lancer une démarche d’expérimentation sur l’IA générative au profit des équipes de développement.
Les enjeux du projet
Avec l’émergence actuelle des IA génératives, il est fondamental pour l’ensemble des organisations d’anticiper les impacts de celles-ci sur leurs activités. Notamment au sein du secteur du numérique lui-même car ces nouveaux outils proposent bien souvent d’aider ou d’accélérer les usages et leurs déploiements. Et c’est principalement le cas pour les métiers du développement applicatif (ou software engineering).
Les enjeux clés de ce projet étaient donc :
- Identifier le meilleur cas d’usage pour lancer l’expérimentation,
- Construire une démarche structurée et agnostique autour de l’IA générative,
- Mesurer le gain de performance et la satisfaction des développeurs,
- Évaluer l’impact de l’IA générative sur nos méthodes de travail.
Proposition d’une démarche d’expérimentation autour de l’IA
De cette collaboration innovante, plusieurs familles de use case ont émergé autour des missions des développeurs : l’optimisation de la qualité de code, l’aide à la documentation, la détection d’anomalies ainsi que l’accélération de la gestion des tests unitaires. Et c’est cette dernière thématique qui a été retenu pour avancer sur ce cas d’usage qui s’est décomposé en plusieurs phases essentielles :
- Définition des enjeux et des impacts sur les outils de test actuel,
- Atelier de choix des IA à tester,
- Rédaction et validation d’un protocole de test,
- Analyse de risque et définition de mesures de sécurité pour l’expérimentation,
- Phase de déroulement de l’expérimentation,
- Comparaison de la couverture et de la pertinence des tests entre la version native et celle générée par l’IA,
- L’accélération des tests unitaires.
Les facteurs clés de succès
Ce format d’innovation itérative a permis de faire évoluer les prises de conscience sur l’apport de ces solutions tout en rassurant sur l’impact métier grâce à l’accompagnement des équipes Néosoft expertes sur le sujet.
- l’identification du bon cas d’usage pour lancer et confirmer de la démarche,
- Le choix des outils et la coconstruction de leurs utilisations,
- L’affinage des prompts pour limiter le nombre d’aller-retour avec l’outil sélectionné,
- Une vigilance systématique sur le niveau et la qualité des réponses apportées.
Les bénéfices clients
Même s’il a été choisi de ne pas lancer cette approche en production pour le moment, elle a permis :
- Gain de temps notable sur la configuration (60% du temps gagné) et plus globalement sur l’automatisation de tâches répétitives,
- Augmentation de la satisfaction des développeurs sur l’utilisation des outils,
- Rapidité de mise en place de l’expérimentation,
- Réponses de l’IA pertinentes avec une base de connaissance permettant l’accès à de nombreuses solutions,
- Bénéfices collatéraux sur la détection de potentielles anomalies dans le code testé,
- Accès à une base de connaissance importante (sans négliger le devoir de réserve sur la pertinence de la solution apportée,
- test d’apprentissage en vue d’une industrialisation future.
« Grâce à notre approche collaborative et à notre expertise en Intelligence Artificielle (IA), nos équipes Néosoft accompagnent nos clients dans le lancement et le déploiement de leur stratégie IA. Nous travaillons conjointement avec leurs équipes techniques sur des activités de modernisation de leur SI pour soutenir la transformation digitale de leurs processus. Après le succès de ce premier cas d’usage, d’autres sont déjà en préparation autour de la qualité de code et de la documentation logicielle. »