Les progrès dans le développement de logiciels ont entraîné de profonds changements, passant d’approches codées à la main à des approches plus proches de celles d’une machine. La technologie la plus transformatrice issue de cette évolution est probablement celle des plates-formes Low-Code/No-Code (LCNC), dont le seul objectif est de rendre le développement plus facile et plus rapide.
Le tsunami de demandes pour plus de rapidité développement d’applications dans le sillage de la transformation numérique a alimenté la croissance des plateformes LCNC. Avec cette vague, elle a apporté une force encore plus puissante : l’IA générative, également connue sous le nom de Gen AI, qui a changé la façon dont les développeurs (novices et experts) interagissent avec les plateformes LCNC.
Cet article explique comment la génération AI stimule l’innovation dans le développement de logiciels low-code, en ce qui concerne les aspects et les implications technologiques.
1. Synergie entre la génération AI et le développement low-code
Les plateformes low-code fournissent les interfaces graphiques et les composants pré-construits ; c’est donc l’occasion pour le développeur de se concentrer sur la création des applications plutôt que sur un codage laborieux à partir de zéro. Cependant, ces plates-formes nécessitent toujours une prise de décision sur l’architecture, la logique et l’orchestration des flux de travail.
C’est là qu’intervient la génération AI : en augmentant les capacités des plates-formes low-code en automatisant une prise de décision plus complexe et même en générant des parties de la logique applicative de manière autonome.
Traitement du langage naturel (NLP) pour la conception d’applications
L’une des intersections les plus importantes entre la génération AI et le développement low-code se fait via la PNL. Les développeurs peuvent interagir avec les plates-formes LCNC à l’aide de requêtes ou d’invites en langage naturel.
Par exemple, au lieu d’esquisser un schéma de base de données approprié, un utilisateur préférerait demander à un outil basé sur l’IA de « concevoir un schéma de base de données pour le commerce électronique », et l’outil serait capable de présenter un schéma évolutif et optimisé. Cette installation réduit en fait le temps dont disposent les utilisateurs ayant moins de connaissances techniques pour entrer dans les courbes d’apprentissage, mais accélérera également le cycle de développement global des développeurs expérimentés.
2. IA générative dans la génération et l’augmentation de code
Recommandations de code basées sur l’IA
La plupart des plates-formes LCNC impliquent encore un certain degré de codage manuel, notamment pour les fonctionnalités personnalisées. Les modèles Gen AI tels que le Codex d’OpenAI ou le GitHub Copilot sont déjà intégrés dans les environnements LCNC. Ces outils offrent des suggestions intelligentes d’extraits de code, des fonctions de saisie semi-automatique ou génèrent des blocs entiers de logique en fonction de la saisie de l’utilisateur. L’idée est de minimiser les tâches répétitives, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur un travail plus stratégique et à forte valeur ajoutée.
Exemple de cas d’utilisation : génération automatique de microservices
L’une des tendances actuelles en matière de logiciels vient de l’architecture des microservices : elle permet de créer des systèmes modulaires et hautement évolutifs, mais leur conception, leur codage et leur déploiement sont très complexes. Gen AI peut automatiser la génération de microservices au sein d’une plate-forme low-code en interprétant les exigences définies par l’utilisateur et en générant des interfaces de service, des modèles de données et même des scripts de test.
Par exemple, en spécifiant qu’un microservice doit gérer l’authentification des utilisateurs, Gen AI peut créer automatiquement les points de terminaison d’API, les connexions de base de données et les protocoles de sécurité requis.
L’IA dans la détection des erreurs et le débogage
La détection des erreurs et le débogage dans les environnements low-code peuvent s’avérer difficiles, en particulier lorsqu’il s’agit de composants générés automatiquement ou personnalisés. La génération IA peut aider à identifier les pièges potentiels avant qu’ils ne deviennent des problèmes critiques. Des outils qui utilisent apprentissage automatique les modèles formés sur de grands ensembles de données de code peuvent prédire où les problèmes sont les plus susceptibles de survenir et suggérer des correctifs de manière proactive.
3. Intégration des données et automatisation des flux de travail
Les problèmes les plus problématiques dans le développement d’applications concerneraient l’intégration des données. Le plus grand défi consiste à essayer de connecter différents types de données disparates, provenant par exemple d’une base de données, d’une API ou d’un système existant. Les plates-formes low-code simplifient cette tâche grâce à des connecteurs prédéfinis, mais le défi de la normalisation, du mappage et de la synchronisation des données demeure. La génération AI joue un rôle central dans l’automatisation de ces processus.
Cartographie automatisée des données
Traditionnellement, l’intégration de données implique le mappage manuel des champs de données d’un système à un autre. Gen AI peut cartographier intelligemment ces champs en analysant les métadonnées, les structures de données et les modèles d’utilisation.
Par exemple, lors de l’intégration d’un système CRM à une plateforme ERP, Gen AI peut prédire les mappages de champs appropriés (par exemple, nom du client, adresse, historique des transactions) en fonction de modèles historiques, réduisant ainsi considérablement le temps de développement.
Automatisation optimisée du flux de travail
Dans le même ordre d’idées, Gen AI améliore l’automatisation des flux de travail. Les plateformes low-code incluent souvent des moteurs de workflow pour définir et automatiser les processus métier. Gen AI peut générer automatiquement des flux de travail basés sur des descriptions de haut niveau d’un processus métier. Par exemple, supposons qu’une compagnie d’assurance souhaite illustrer le flux de travail de traitement des réclamations. Gen AI produirait un flux de processus exploitable contenant les procédures de vérification des documents, les étapes d’approbation impliquées et les notifications correspondantes aux clients.
4. Conception de l’expérience utilisateur (UX)
Prototypage basé sur l’IA et génération d’interface utilisateur
C’est donc généralement le goulot d’étranglement du développement : des interfaces utilisateur intuitives et attrayantes. Gen AI peut y contribuer en générant des prototypes basés sur les spécifications des utilisateurs décrivant une apparence idéale pour l’interface utilisateur. Au lieu de glisser-déposer des composants dans une interface low-code, ils peuvent décrire ce qu’ils ont en tête pour l’interface utilisateur en langage naturel, et l’IA rendra une interface utilisateur interactive et réactive.
Exemple : création de formulaire dynamique
Imaginez un scénario dans lequel une entreprise doit recueillir les commentaires des clients via un formulaire dynamique. En décrivant les exigences du formulaire, telles que les champs pour les détails du client, les évaluations et les commentaires, Gen AI peut non seulement générer le formulaire, mais également optimiser sa mise en page en fonction des modèles d’interaction des utilisateurs. Il pourrait suggérer des champs de formulaire adaptatifs, une logique conditionnelle (par exemple, si la note est inférieure à 3, demander des commentaires supplémentaires) et des mécanismes de validation, tout en conservant une conception réactive pour différents appareils.
5. Collaboration en temps réel et contrôle de version
Les plateformes low-code sont généralement adoptées par diverses équipes, notamment des analystes commerciaux, des développeurs ainsi que des chefs de produits. Assurer une collaboration fluide entre les membres de l’équipe, en particulier lorsque plusieurs versions d’une application sont impliquées, est un autre domaine dans lequel Gen AI offre de la valeur.
IA pour le contrôle de version et la résolution des conflits de fusion
Les systèmes de contrôle de version traditionnels (par exemple, Git) gèrent bien les conflits de code, mais la même complexité apparaît sur les plates-formes low-code lorsque plusieurs utilisateurs apportent des modifications aux flux de travail, aux éléments de l’interface utilisateur ou à la logique. Les modèles Gen AI peuvent détecter plus tôt les conflits de fusion potentiels en prédisant les zones de chevauchement en fonction de l’historique d’utilisation et en suggérant des résolutions automatisées des conflits.
De plus, en suivant les changements en temps réel, l’IA peut proposer des recommandations sur les meilleures approches pour combiner ou concilier ces changements, garantissant ainsi une collaboration fluide.
6. Sécurité et conformité
Les problèmes de sécurité émergent encore plus fréquemment à mesure que les plateformes low-code deviennent de plus en plus populaires dans les environnements d’entreprise. Gen AI introduit de nouvelles couches de sécurité en identifiant de manière proactive les vulnérabilités dans le code généré ou les flux de travail des applications.
L’IA pour l’audit de sécurité
Par exemple, les modèles d’IA formés aux pratiques de codage sécurisé peuvent analyser le code généré automatiquement en temps réel, signalant les zones susceptibles de présenter des risques de sécurité. Qu’il s’agisse de vulnérabilités d’injection SQL, d’utilisation non sécurisée d’API ou de techniques de chiffrement inappropriées, les outils basés sur l’IA peuvent proposer des suggestions en temps réel et même corriger automatiquement le code non sécurisé avant qu’il n’atteigne la production.
Contrôles de conformité automatisés
Les applications doivent satisfaire à diverses exigences fixées par la réglementation, qu’il s’agisse de la HIPAA dans le monde de la santé ou de la finance, du RGPD. La génération AI peut vous aider développeurs low-code en vérifiant automatiquement les applications générées par rapport aux règles de conformité.
Par exemple, si un utilisateur crée un formulaire pour collecter des données personnelles, l’IA peut signaler les champs qui nécessitent un cryptage ou alerter l’utilisateur si des mécanismes de consentement sont manquants, garantissant ainsi que la conformité réglementaire est intégrée dès le départ à l’application.
7. Mise à l’échelle et optimisation des performances
Évolutivité basée sur l’IA
La mise à l’échelle d’une application implique non seulement d’augmenter sa capacité à gérer le trafic, mais également d’optimiser les processus back-end, les interactions avec les bases de données et l’orchestration des microservices. Les outils Gen AI peuvent surveiller en permanence les performances des applications et suggérer des optimisations en temps réel.
Si une plate-forme low-code génère une application Web, Gen AI pourrait analyser la charge du serveur, la latence de l’API ou l’utilisation de la mémoire et recommander des ajustements tels que l’indexation de la base de données, l’équilibrage de charge ou les mécanismes de mise en cache.
Tests de performances
Traditionnellement, tests de performances implique d’exécuter des tests de résistance et d’analyser les journaux pour identifier les goulots d’étranglement. Gen AI peut automatiser ce processus en générant un trafic utilisateur synthétique basé sur des modèles d’utilisation historiques et en prédisant les problèmes de performances potentiels avant qu’ils ne surviennent dans un environnement réel. Cette approche proactive garantit que les applications développées sur des plateformes low-code sont à la fois évolutives et fiables.
La génération AI façonnera les applications low-code
Rapide IA générative est en train de devenir l’un des principaux moteurs de la croissance future du développement de logiciels low-code. En s’améliorant en éliminant le besoin d’intervention humaine et en optimisant les décisions, Gen AI permet en outre aux développeurs et aux utilisateurs non techniques de développer des applications que même des applications robustes et évolutives ne pourraient pas égaler, avec plus de compétence que jamais. Ainsi, l’automatisation basée sur l’IA et les environnements conviviaux et low-code commenceraient à ouvrir la voie à une nouvelle ère d’innovation sur les toiles numériques.
Crédit image en vedette : Goran Ivos
