En l’espace de quelques semaines, l’intelligence artificielle (IA) générative s’est démocratisée en passant du rang de technologie de pointe à celui d’outil grand public. Petit à petit, internautes comme entreprises découvrent la variété des usages de ChatGPT, une IA très utile dans bien des scénarios IT comme les automatisations.

Aujourd’hui, n’importe qui peut utiliser l’IA pour créer des œuvres d’art, écrire un livre, tenir un blog et même créer un nouveau langage de programmation à partir de rien. Faire tout cela depuis un smartphone était inimaginable il y a encore quelques années.

Le lancement de ChatGPT d’OpenAI, un modèle de langage large (LLM) capable de générer du texte similaire à celui d’un humain, a été un véritable catalyseur. Des millions de personnes ont découvert les récentes avancées de l’IA et ont pris conscience de ce qu’il est possible de faire avec ces modèles. Il s’agit d’un grand pas en avant dans la démocratisation de l’IA, puisqu’il fournit des modèles de base très performants qui peuvent être utilisés pour créer des outils toujours plus utiles.

ChatGPT peut également se révéler précieux en matière de développement informatique. Voici donc quelques exemples des avantages offerts par ChatGPT[1] :

1- Comprendre le code de développeurs tiers

ChatGPT aide notamment les développeurs professionnels à répondre à leurs interrogations sur le code d’un autre développeur. Il suffit de coller le code dans ChatGPT et de demander des explications sur son fonctionnement. Cela peut aider les développeurs d’applications d’automatisation à mieux comprendre VB.Net, SOQL, JQL, LINQ et autres langages de codage.

Ainsi, les développeurs peuvent approfondir leurs connaissances sur des langages de programmation moins répandus.

2- Créer un guide d’utilisation pour votre code en un temps record

ChatGPT peut également faciliter la création d’un guide d’utilisation. Après avoir collé toutes les informations relatives à votre système dans ChatGPT, il est possible de lui poser des questions types que les utilisateurs se posent régulièrement et intégrer les résultats dans sa propre documentation.

Bientôt, une version améliorée de ChatGPT ou d’un modèle génératif similaire pourrait même faciliter la mise à jour de la documentation utilisateur. Il suffirait de communiquer les dernières modifications apportées à un système pour que le modèle fasse toutes les mises à jour nécessaires pour cette nouvelle version.

Cela permet de créer un guide d’utilisation de manière plus efficace et potentiellement d’automatiser les mises à jour. Les développeurs peuvent ainsi gagner du temps et se concentrer sur d’autres tâches.

3- Créer du code à partir de requêtes formulées en langage naturel

L’une des possibilités les plus intéressantes offertes par ChatGPT est de pouvoir aider les utilisateurs qui ne sont pas des spécialistes à devenir des développeurs. Les modèles d’IA générative permettent aux utilisateurs professionnels et aux développeurs métiers (c’est-à-dire les collaborateurs hors service informatique et qui ne sont pas des développeurs) de générer des flux d’automatisation à partir de descriptions en langage naturel. En d’autres termes, ils peuvent expliquer ce qu’ils veulent réaliser et demander au modèle d’écrire le code correspondant.

C’est le véritable “super pouvoir” de l’IA générative : être un partenaire qui aide les utilisateurs de tous niveaux à atteindre leurs objectifs d’automatisation et à créer de nouvelles possibilités dans leur travail au quotidien.

ChatGPT aide ainsi les utilisateurs qui ne sont pas des techniciens à générer des flux d’automatisation à partir de leurs descriptions en langage courant, favorisant ainsi l’émergence de développeurs métiers au sein de l’entreprise.

4- Générer des données de test

Lorsqu’un développeur a besoin d’un ensemble de données de test (par exemple, des listes de contacts marketing) avec un ensemble de champs spécifiques (nom, numéro de téléphone et adresse etc) pour un pays ou une région spécifique, ChatGPT peut rapidement générer un ensemble aléatoire de fausses données.

Voici à quoi pourrait ressembler une telle demande : « J’ai créé une application qui va travailler avec des numéros de téléphone et des adresses. Les champs suivants seront utilisés dans un enregistrement : Nom, Numéro de téléphone et Adresse. Générez 30 exemples de registres, spécifiques à la région Ile-de-France. »

Il est alors très facile de personnaliser le résultat en modifiant la requête en fonction de la géolocalisation ou encore en demandant uniquement les noms commençant par la lettre A.

Cela permet d’accélérer la création de données de test pour les développeurs en générant des ensembles aléatoires de fausses données conformes au principe d’intégrité logique.

5- Générer du code de test pour une séquence de code

Supposons que l’on cherche à créer un script de test pour une séquence de code. ChatGPT peut générer du code de test, et ce en langage Python, JSON, C ou XAML (ou même faire la conversion entre les différents langages).

En outre, ChatGPT produira également les données de tests nécessaires pour répondre à tous les scénarios de tests et ainsi, accélérer la création de scripts de tests pour les workflows.

L’une des principales conséquences de l’essor de l’IA générative est d’accélérer la diffusion des tendances de développement « low code » et « no code ». En favorisant la compréhension et en la simplifiant, l’IA met à la portée du plus grand nombre des compétences qui leur semblaient auparavant inaccessibles. Aujourd’hui, les entreprises n’ont plus d’excuses pour ne pas se lancer dans l’automatisation, qu’elles disposent d’experts en la matière ou de novices ; ainsi elles gagneront en efficacité et/ou économiseront un temps précieux.
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[1] ChatGPT est l’outil d’IA générative le plus accessible disponible aujourd’hui, mais des résultats similaires pourraient être obtenus avec d’autres outils émergents

Par Jacques-Henri Marin, Directeur Commercial Grands Comptes chez UiPath

 

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