La machine learning a-t-il un impact sur le développement Web ?
La branche du développement web évolue et change constamment : de nouvelles innovations techniques sont appliquées pour remplacer des approches dépassées qui étaient pertinentes il y a quelques mois. Ainsi, les rédacteurs de programmes sont toujours à la pointe du progrès à la recherche des dernières tendances qui transformeront et amélioreront le marketing numérique afin d’en exploiter tout le potentiel.
C’est le cas de la machine learning (ML) qui est officiellement l’affaire la plus chaude du marché et qui révolutionne déjà le paradigme de l’Internet. À lui seul, il aura un impact sur une augmentation de 14 % du PIB mondial d’ici 2030, avec près de 42 % du taux de croissance annuel. En fait, 65 % des entreprises introduisent déjà aujourd’hui des algorithmes de la machine learning, ou intelligence artificielle proprement dite, dans leurs produits. En ce qui concerne les tendances d’apprentissage, plus de 5 millions d’étudiants se sont inscrits à des cours de la machine learning sur Udemy uniquement.
Par conséquent, dans cet article, nous allons essayer de vérifier si la machine learning, qui était plus courante dans le domaine de la science-fiction il y a quelques décennies, peut avoir un impact sur le développement web en ce moment.
La corrélation entre la machine learning et l’intelligence artificielle
Sans entrer dans les détails, nous pouvons définir l’intelligence artificielle (IA) comme des systèmes ou des machines qui imitent le cerveau humain pour effectuer des tâches et qui peuvent successivement améliorer leurs opérations sur la base des informations qu’ils recueillent.
Ce qui précède est possible grâce à la contribution que l’IA apporte au développement des logiciels à travers l’une de ses branches clés, la machine, qui fonctionne comme un élève autodidacte, c’est-à-dire comme un instrument qui n’a pas besoin d’enseignants ou de tuteurs externes pour apprendre et savoir faire face aux imprévus, détecter les problèmes et les résoudre sans aucune intervention extérieure.
Il convient de noter que si toute la machine learning, ou la machine learning omis à ce stade, relève de l’intelligence artificielle, en général, l’IA ne s’y limite pas. Il existe une spécialisation pour le développement web qui consiste à l’intelligence artificielle.
Bien sûr, cela ne signifie en aucun cas qu’un robot dystopique remplacera les humains et que les développeurs web doivent chercher d’autres domaines d’utilisation de leurs compétences. La technique reste inégalée lorsqu’il s’agit de traiter de grandes quantités d’informations, de détecter des modèles et des dynamiques subtiles sur de longues périodes et de contrôler des réponses disparates à des demandes externes.
Entre-temps, le spécialiste en chair et en os dispose de temps libre pour appliquer les résultats de manière créative et résoudre des problèmes atypiques grâce au pouvoir de l’imagination. Les activités logicielles traditionnelles comme la création d’applications, les jeux vidéo, la conception graphique ou les tests de cybersécurité dans le nuage nécessitent l’intervention de l’homme pour organiser les données, préparer les conclusions appliquées et déterminer les points d’application des actions.
Cas pratiques d’application de la machine learning
La course à la domination de ces nouvelles technologies a commencé et les résultats se font déjà sentir, même s’il est encore trop tôt pour anticiper les conséquences qu’elle aura au-delà de ce qui est déjà évidentю Maintenant, les gens :
- conduisent des voitures intelligentes (ou ce sont elles qui nous conduisent)
- parlent à des assistants virtuels qui reconnaissent leur voix et connaissent leurs goûts
- font des achats personnalisés
- déverrouillent des appareils grâce à leur visage
- regarder les séries que Netflix recommande
- acheter les produits qu’Amazon suggère
Les entreprises commencent à créer des détournements plus sophistiqués basés sur l’intelligence artificielle grâce aux frameworks de machines de Google, Facebook et d’autres leaders de la sphère mis en libre accès pour le bénéfice des autres. C’est ainsi que chacun peut automatiser le travail de développement web et de conception web dans cette course de fond.
Parmi les autres points emblématiques de la combinaison des capacités de la machine learning avec le développement web, citons :
– Les chatbots. Dans le marketing numérique, les chatbots sont la facette visible la plus courante de l’IA que de nombreuses marques ont commencé à mettre en œuvre comme canaux de communication avec leurs clients. Les avantages des chatbots sont évidents : ils vous permettent d’offrir un service client 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Dans le même temps, ils sont capables de gérer un grand volume de requêtes simultanément et de maintenir un haut niveau de qualité de service.
– Les générateurs de contenu. Bien que, loin de générer des textes gagnants de Noble, l’intelligence artificielle vous permet déjà de créer un contenu intéressant et 100% originaux. Des outils tels qu’Articoolo et Quill aident à générer du contenu à partir d’une série de données et d’informations très basiques.
– Email marketing. L’email marketing n’échappe pas à l’adoption d’initiatives intégrant l’intelligence artificielle. En fait, des outils tels que Phrasee et Persado utilisent différents traitements du langage naturel pour créer des lignes d’objet, du contenu d’email ou des textes CTA.
– Conception Web. L’intelligence artificielle est en train de changer le web d’une manière beaucoup plus large et cohérente, en commençant à supplanter les concepteurs. C’est précisément ce que fait un nombre croissant d’outils d’intelligence artificielle de conception (IAC), qui entraînent un changement fondamental dans la façon dont les sites Web sont créés. L’offre de Wix et Bookmark fait désormais un travail crédible de construction de sites web en quelques instants, avec de nombreuses options de personnalisation ultérieure.
Ainsi, en quelques années seulement, il est facile de voir la machine learning prendre une part croissante du marché global du développement web. Quelques points à connaitre pour le développement web qui peuvent vous aider dans votre périple.
Impact de la machine learning sur la conception web
Cette tendance aura un impact sur le travail des développeurs de logiciels, il est donc important de comprendre ce que sont ces technologies et comment ils peuvent les appliquer, tant dans le cycle de vie du développement logiciel que dans les applications elles-mêmes.
Vous trouverez ci-dessous une liste de quelques utilités efficaces de l’intelligence artificielle pour le développement de logiciels :
Transformer rapidement une idée en code
Prendre une idée commerciale et la mettre en œuvre dans un code logiciel reste un gros problème, malgré les améliorations dans ce domaine grâce aux méthodes agiles et aux pratiques d’analyse commerciale. Imaginez qu’une équipe de développement puisse simplement décrire une idée en langage naturel et que le système la comprenne et la transforme en code exécutable ?
Bien que cela relève encore de la science-fiction, il est possible, grâce au traitement du langage naturel et aux systèmes experts, de suggérer des modifications et des améliorations à une application. L’IA enrichira les scénarios de test et les modèles d’exigences grâce à une reconnaissance de texte plus sophistiquée, ce qui se traduira par de meilleurs générateurs de code.
Améliorer la précision des estimations
L’estimation des projets logiciels reste une activité compliquée et peu précise. Imaginez une solution d’estimation de logiciels qui analyse les données historiques des projets précédents de l’entreprise pour trouver des statistiques et des corrélations, et qui utilise l’analyse prédictive et les règles métier pour fournir des estimations plus précises du temps et des efforts.
Accélérer la détection des défauts et des solutions
Lorsqu’un système connaît des défaillances de production, les équipes consacrent beaucoup de temps et d’efforts à reproduire ces défaillances afin de les localiser et de les corriger, et dans la plupart des cas, l’équipe qui a effectué le développement n’est plus disponible. Grâce à l’IA, il est possible d’analyser les compétences de la personne qui a écrit le code original et de trouver une personne disponible ayant un profil similaire.
Automatiser les décisions sur ce qu’il faut construire et tester ensuite
Une IA pourrait analyser les schémas d’utilisation d’une application en production et, sur cette base, décider quelle(s) exigence(s) du backlog devrait avoir la plus haute priorité, ou être mise en œuvre en premier. Cette analyse du comportement d’utilisation pourrait également être utilisée pour générer des scripts de test automatisés.
Par conséquent, en terminant cette recherche, notre question initiale doit être modifiée en « Comment la machine learning ne pourrait pas affecter le développement web ? » L’IA est fermement ancrée dans tous les domaines de la production, et par conséquent, l’attitude principale des développeurs web devrait être de trouver des moyens de pratiquer ses possibilités illimitées pour leur propre usage. Après tout, les concurrents y travaillent en ce moment même.
Il est clair que la machine learning et l’intelligence artificielle ont déjà un impact significatif sur le développement web et continueront à le transformer dans les années à venir. Nous avons vu comment ces technologies révolutionnent des domaines clés comme le marketing numérique, la conception web, l’email marketing et bien d’autres. Les développeurs web doivent donc s’adapter et s’approprier ces nouvelles capacités offertes par l’IA, plutôt que de les craindre. Loin de remplacer les humains, la machine learning peut au contraire les épauler en automatisant certaines tâches répétitives, en améliorant la précision des estimations ou en accélérant la détection et la résolution des défauts. Ainsi, les développeurs web auront plus de temps et de liberté pour se concentrer sur la résolution de problèmes complexes et l’innovation créative. L’IA n’est pas une menace, mais une opportunité à saisir pour rester compétitif dans un marché en constante évolution. Les développeurs qui sauront tirer parti de ces technologies seront ceux qui réussiront à se démarquer à l’avenir.