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Tous les articles d’Actu.ai consacrés à Développement logiciel : actualités, analyses et explications sur ce sujet lié à l’intelligence artificielle. 38 articles
L’IA agentique promet d’automatiser une part croissante du travail logiciel, de l’analyse d’une demande aux tests et à la maintenance. Mais l’enjeu pour les dirigeants n’est pas seulement de gagner du temps : il consiste à organiser une adoption sécurisée, mesurable et réellement utile aux équipes.
Le patron d’Anthropic, Dario Amodei, estime que l’intelligence artificielle pourrait produire 90 % du code habituellement écrit par les développeurs en trois à six mois. Une projection spectaculaire qui ne signifie pas la fin immédiate des ingénieurs, mais une profonde recomposition de leur travail, entre pilotage, vérification et sécurité.
Claude Code, l’agent de programmation d’Anthropic, peut lire un dépôt, modifier des fichiers et exécuter des commandes depuis le terminal. Un exemple avance la génération de 1 176 lignes pour 0,33 €, mais ce chiffre ne suffit pas à évaluer le coût réel ni la qualité d’un projet logiciel.
Les portails internes pour développeurs, ou IDP, promettent de simplifier l’accès aux outils, à la documentation et aux procédures de livraison. Backstage, Port et Cortex incarnent trois approches solides en 2025. Le bon choix dépend moins d’un classement que de l’organisation, des outils existants et du niveau d’autonomie recherché.
Anthropic a dévoilé Claude 3.7 Sonnet, un modèle capable de répondre rapidement ou de consacrer davantage de calcul aux problèmes difficiles. Avec Claude Code, son assistant de programmation en terminal, l’entreprise cible aussi les développeurs. Fonctionnement, prix, accès et limites : voici ce qu’il faut retenir.
À mesure que l’IA accélère la production de code, les équipes doivent aussi contrôler davantage de changements et de risques. Digma propose un moteur d’observabilité préventive qui analyse le comportement des applications afin de signaler des anomalies de performance avant qu’elles ne perturbent les utilisateurs.
Faire appel à des développeurs externalisés peut aider une entreprise à mobiliser rapidement des compétences rares, à adapter ses effectifs et à concentrer ses équipes sur leur cœur de métier. Cette organisation ne remplace toutefois pas le pilotage : le choix du prestataire, la sécurité des données et la communication restent déterminants.
Poolside veut proposer aux entreprises un assistant de programmation fondé sur des modèles d’IA spécialisés, sans imposer l’envoi de leur code vers un cloud tiers. Ancrée à Paris depuis 2023, la start-up cible les organisations qui cherchent productivité, personnalisation et contrôle renforcé de leurs données.
AWS et GitLab rapprochent leurs outils d’intelligence artificielle pour automatiser une part croissante du développement logiciel. Réservée en preview à certains clients GitLab Ultimate auto-hébergés, l’intégration d’Amazon Q Developer promet d’accélérer le code, les tests, les revues et les migrations Java, sur un marché dominé par GitHub Copilot.
Google a indiqué le 29 octobre 2024 que l’IA produit plus d’un quart de son nouveau code, avant validation par des ingénieurs. Cette mesure illustre la place prise par les assistants de programmation, mais ne permet pas à elle seule de conclure à une automatisation du métier de développeur.
IBM a présenté Granite 3.0, une nouvelle génération de modèles d’intelligence artificielle intégrée à sa plateforme watsonx. Orientée notamment vers l’assistance au développement logiciel, cette famille mise sur l’open source pour élargir l’accès aux outils d’IA générative, favoriser l’adaptation des modèles et encourager la collaboration technique.
Les applications d’intelligence artificielle ne reposent pas seulement sur les modèles : elles exigent aussi une infrastructure de données capable de suivre des informations variées et changeantes. MongoDB met en avant Atlas, son modèle documentaire et la recherche vectorielle pour simplifier la création, l’évolution et la modernisation de ces services.
GitHub affirme que les développeurs utilisant Copilot peuvent accomplir certaines tâches de programmation 55 % plus vite. Ce résultat, souvent repris comme un gain général de productivité, provient d’une étude encadrée et mérite d’être replacé dans son contexte. Voici ce que l’assistant IA change réellement dans le travail de développement.
Google Cloud veut faire de Code Assist davantage qu’un outil de simple autocomplétion. Avec Gemini 1.5 Pro, une capacité de contexte annoncée jusqu’à un million de tokens et des fonctions de personnalisation pour les entreprises, le groupe entend se mesurer à GitHub Copilot et AWS CodeWhisperer.
