Le mathématicien grec Archimède a dit un jour : « Donnez-moi un point fixe et un levier et je soulèverai la Terre ». Et il avait raison. Lorsque vous utilisez intelligemment les bons outils, vous pouvez faire bouger les mondes et accomplir ce qui semble à première vue impossible.
À l’heure actuelle, les développeurs réalisent l’impossible : créer en un temps record des applications qui transforment véritablement les secteurs, améliorer les processus métier et générer une productivité radicale. Ils y parviennent grâce à deux outils : l’intelligence artificielle générative (intelligence artificielle) et le low-code.
La combinaison de ces deux ingrédients permet aux développeurs de créer des applications puissantes à un rythme inédit, ce qui rend ces employés plus productifs et précieux que jamais et réduit à la fois le temps et les coûts du processus de développement.
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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative et le low-code ?
Les outils d’intelligence artificielle générative se sont taillé la part du lion dans la presse récemment en raison de la sortie de ChatGPT, le gigantesque chatbot d’OpenAI basé sur un modèle linguistique. Mais qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ? En bref, ces outils créent du contenu tel que du texte, du code, des images, et même des vidéos par le biais de méthodes statistiques. ChatGPT génère du texte, Dall-E et Midjourney génèrent des images, et Synthesia génère des vidéos, pour ne citer que quelques exemples. Dans les travaux de développement, l’intelligence artificielle générative crée du code à partir d’une invite textuelle en langage naturel telle que « Écrire une fonction Java qui trie les enregistrements de données sur un écran dans l’ordre décroissant ». Le résultat est un code.
Dans les travaux de développement, l’intelligence artificielle générative crée un code à partir d’un texte en langage naturel.
Le low-code est un type de développement qui vous permet de créer des applications et des workflows pour des processus complets de bout en bout avec une interface visuelle de type « glisser-déposer ». Les diagrammes de modèles de processus d’entreprise permettent de schématiser un workflow, puis l’on ajoute des composants par glisser-déposer. L’outil low-code génère ensuite le code sous-jacent de manière efficace, performante et sécurisée. On obtient ainsi des applications et des workflows pour des processus de bout en bout.
Intelligence artificielle générative et low-code : 4 faits essentiels
Examinons quatre éléments essentiels à connaître sur la façon dont l’intelligence artificielle générative et les outils low-code fonctionnent ensemble.
1. L’intelligence artificielle générative accélère le développement low-code.
Qu’est-ce que le développement low-code ? L’intelligence artificielle générative accélère encore les choses. C’est comme ajouter de la nitro à un moteur déjà hyper puissant et suralimenté.
En outre, le low-code compense de nombreuses limitations de l’intelligence artificielle générative. Par exemple, l’intelligence artificielle générative peut écrire du code, mais le plus souvent uniquement sous forme de morceaux pour des applications simples. Le low-code, en particulier lorsqu’il s’agit d’un code natif d’une plateforme plus large d’automatisation des processus alimentée par l’intelligence artificielle, offre des outils de développement de niveau entreprise avec de meilleures pratiques intégrées en matière de sécurité, de performance, de compatibilité croisée, d’absence de bogues, etc. Cela signifie que vous pouvez créer bien plus qu’un simple code rapidement : vous générez des applications et des automatisations à l’échelle de l’entreprise.
Voici un autre exemple des forces et faiblesses complémentaires de ces outils. Les hallucinations, un terme fantaisiste pour désigner le fait qu’un algorithme fournit en toute confiance une réponse erronée à partir de prédictions sur le mot, le nombre ou l’élément de code suivant dans une séquence, sont un problème courant de l’intelligence artificielle générative. Car ces prédictions ne sont pas nécessairement véridiques. Les développeurs doivent alors traquer et déboguer ces problèmes - et disposer des connaissances nécessaires pour le faire. Cela peut ralentir le processus de développement sans les garde-fous qu’offre naturellement le low-code. Bien que des hallucinations se produisent aussi dans le low-code, elles sont bien moins nombreuses et peuvent être presque entièrement éliminées grâce à des modèles bien ajustés, car les composants sont préconstruits et il est difficile d’avoir un effondrement à ce niveau.
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2. L’intelligence artificielle générative et le low-code fonctionnent mieux ensemble : 4 exemples.
Assez d’explications. Passons à quelques exemples de ce qu’il est possible de faire en combinant l’intelligence artificielle générative et le low-code :
Finalisation de texte : Grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle générative et du low-code, vous pouvez facilement déployer des chatbots dans le cadre d’un processus plus large, par exemple pour répondre à des demandes de base de service clientèle ou pour générer des courriels que les employés humains devront examiner avant de les envoyer.
Construction d’une interface à partir d’un PDF : Comme indiqué ci-dessus, l’intelligence artificielle générative peut également construire des modèles. Vous pouvez l’associer à un low-code pour générer une interface ou un formulaire complet à partir d’un PDF, avec un code de travail correct et sans avoir besoin de vérifier les hallucinations.
Génération d’un workflow : Voici une autre option : Donnez à une plateforme low-code des instructions pour construire un workflow dans un domaine tel que la gestion de la facturation. Elle le fera avec le code fonctionnel et un diagramme visuel du modèle de processus métier pour représenter l’ensemble du processus, et ce, en quelques secondes. Si le workflow n’est pas parfait, vous pouvez réagir en demandant au système de mettre à jour le modèle de processus et de recréer le code sous-jacent. À partir de là, vous pouvez utiliser d’autres logiciels low-code ou des outils d’automatisation des processus pour compléter l’automatisation.
- Analyses en libre-service : Grâce à une plateforme de processus alimentée par l’intelligence artificielle qui se sert du traitement du langage naturel pour interroger les sources de données, votre équipe peut élaborer des rapports en quelques secondes. Vous serez également en mesure de proposer des perspectives pratiques sur la manière de modifier rapidement les processus et d’améliorer les business operations par le biais du développement low-code. Cela souligne l’importance d’une approche par plateforme et la puissance de l’utilisation conjointe de l’intelligence artificielle et du low-code.
3. L’intelligence artificielle générative et le low-code peuvent démocratiser le développement.
Au cours des dernières décennies, le développement d’applications s’est étendu au-delà des personnes titulaires d’un diplôme en informatique pour inclure les développeurs autodidactes, les diplômés de bootcamp et les « citizen developers ».
L’intelligence artificielle et le low-code vont démocratiser encore davantage la participation au développement d’applications, à la fois séparément et conjointement. L’intelligence artificielle générative permet aux nouveaux programmeurs de créer un code rudimentaire. Et même si une expertise est toujours nécessaire pour s’assurer que le code ne contient pas d’erreurs, qu’il est performant et qu’il respecte les meilleures pratiques en matière de sécurité, cela peut permettre aux personnes de se lancer - et l’intelligence artificielle générative a aussi permis aux développeurs expérimentés de gagner beaucoup de temps.
Le low-code démocratise le développement pour les développeurs professionnels et les « citizen developers ». Le « citizen developer » peut créer des applications et des automatisations complètes par un simple glisser-déposer des éléments dans un modèle de processus métier, et un développeur professionnel peut élaborer des processus pour des partenaires commerciaux dans un langage commun partagé. L’avantage du low-code par rapport à l’intelligence artificielle, comme mentionné plus haut, est que les composants à glisser-déposer sont préconstruits. Avec le low-code, vous n’avez pas à vous soucier des erreurs d’intelligence artificielle comme les hallucinations, les problèmes de sécurité ou les baisses de performance.
L’intelligence artificielle générative associée à un low-code ajoute donc encore à la démocratisation du développement. Reprenons l’exemple précédent de la génération de workflow. Grâce à la combinaison de l’intelligence artificielle générative et du low-code, un nouveau développeur de code basique pourrait travailler avec une équipe commerciale, générer un workflow en langage naturel, recueillir des commentaires, puis mettre rapidement à jour le diagramme du workflow avec une autre requête en langage naturel
4. Vous aurez besoin de garde-fous pour la qualité du code et la gouvernance.
Alors que l’intelligence artificielle générative et le low-code démocratisent le développement, il est important de conserver une gouvernance forte. Heureusement, le low-code offre des garde-fous naturels pour prévenir ces types de problèmes. Les composants low-code d’une bonne plateforme de processus alimentée par l’intelligence artificielle sont préfabriqués, ce qui empêche les développeurs de déployer du code présentant des failles de sécurité ou des dépendances peu fiables ou inconnues, ou d’appliquer du code qui dégrade les performances globales ou la maintenabilité de la solution. Cela permet d’éviter un grand nombre de problèmes liés à l’utilisation unique de l’intelligence artificielle générative pour le code.
Le low-code généré par l’intelligence artificielle et créé sur une plateforme de processus alimentée par l’intelligence artificielle offre encore plus de garde-fous. Une plateforme de niveau entreprise offre des fonctions qui définissent et mettent en œuvre l’autorisation, et assurent une gouvernance appropriée, autour de toutes les solutions numériques construites sur la plateforme, telles que la définition de qui peut modifier ou utiliser un artefact, le contrôle de la modularité et de la propagation des capacités fonctionnelles, et la définition de la confidentialité des éléments de données.
Une solide plateforme de processus alimentée par l’intelligence artificielle offre également des garde-fous intégrés autour du processus de déploiement, pour s’assurer que le code est correctement testé et qu’il ne cassera rien en production. C’est pourquoi il est essentiel d’adopter une approche par plateforme. Des outils sont déjà disponibles pour prévenir les problèmes.
L’intelligence artificielle générative et le low-code : Un champ inédit de possibilités.
Le low-code ne date pas d’hier. Il est en effet déjà bien établi. Les plateformes de processus alimentées par l’intelligence artificielle de niveau entreprise intègrent des outils puissants qui facilitent grandement le développement. Alors que l’intelligence artificielle générative accélère les choses comme jamais auparavant, ces deux outils utilisés conjointement permettent le développement par des citoyens et une gouvernance solide.
Il s’agit d’une puissante symbiose qui permet d’améliorer considérablement le développement et de procéder à une véritable refonte des processus de bout en bout.
Quelle est la prochaine étape pour l’intelligence artificielle générative et le low-code ?
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