Microsoft a fait les gros titres en intégrant ChatGPT, un puissant modèle de langage étendu (LLM), dans sa suite de développement Power Platform, améliorant ainsi la productivité pour le développement de low-code. Cette annonce fait suite à la recherche Bing alimentée par ChatGPT et à l'engagement de Microsoft d'investir des milliards dans sa société partenaire, OpenAI. Cette évolution soulève de nombreuses questions, notamment en ce qui concerne les effets de l'intégration sur les plateformes low-code et les problèmes potentiels qui peuvent en découler.
Nous allons nous plonger dans les implications du développement piloté par l'IA en discutant des avantages et des risques potentiels de l'incorporation de LLM tels que ChatGPT dans les cadres de développement low-code. En outre, nous examinerons comment cela pourrait perturber le paysage concurrentiel et mettrons en évidence les considérations clés pour les dirigeants qui souhaitent adopter cette technologie révolutionnaire.
Low-code Les plateformes de développement de LLM (LCDP), telles que AppMaster, permettent d'abstraire des fonctionnalités complexes en composants conviviaux, offrant généralement des capacités drag-and-drop et des modèles réutilisables pour les développeurs novices et expérimentés. L'intégration de ChatGPT dans de tels environnements offre de nombreux avantages :
L'intégration de ChatGPT a fait des vagues sur le marché, les géants de la technologie dévoilant leurs propres solutions d'IA générative. Par conséquent, le rôle des plateformes low-code et de l'IA dans le développement de logiciels fait l'objet d'un débat. La génération de code basée sur le langage naturel pourrait potentiellement remplacer complètement la programmation traditionnelle et les solutions sans code.
Néanmoins, il semble que le résultat le plus probable soit des améliorations dans l'ensemble de l'industrie du logiciel, l'IA augmentant les LCDP en améliorant l'expérience des développeurs, les modèles ML sur mesure et les expériences intelligentes des utilisateurs finaux. Des entreprises comme AppMaster proposent déjà de puissants <a href=https://appmaster.io/blog/no-code-app-builder>no-code app builders et <a href=https://appmaster.io/blog/build-enterprise-software-with-no-code>enterprise application solutions, démontrant comment cette approche peut bénéficier à un large éventail d'organisations.
Toutefois, l'investissement massif de Microsoft dans la recherche et le développement de l'IA pourrait désavantager les petits LCDP s'ils n'adoptent pas leur propre intégration de l'IA. En conséquence, l'absence de fonctionnalités d'IA pourrait les amener à perdre des abonnés ou à coopérer avec des suites de technologies en nuage plus importantes pour accéder aux données et les stocker.
Malgré les progrès réalisés, ChatGPT et d'autres modèles d'IA générative ne sont pas entièrement fiables. Actuellement, l'utilisation de ChatGPT par PowerApps est expérimentale, ce qui indique que l'IA générative est un travail en cours. Compte tenu des inexactitudes potentielles, les développeurs qui s'appuient sur ces modèles risquent de rencontrer des difficultés.
Outre le ton autoritaire des résultats de ChatGPT, ils sont générés à partir d'informations accessibles au public, qui peuvent contenir des bogues, des erreurs et des inefficacités. Pire encore, ChatGPT peut suggérer des fonctionnalités inexistantes, comme on l'a vu avec le fournisseur d'API de géocodage OpenCage. Par conséquent, les développeurs doivent s'adapter à la création et à l'organisation d'invites et au débogage des erreurs, tout en étant confrontés à des défis de déploiement et à des problèmes de sécurité concernant les dépendances de tiers.
La gouvernance est essentielle pour sécuriser les plateformes low-code, car les utilisateurs de no-code peuvent ne pas disposer d'un contrôle de sécurité adéquat lorsqu'ils adoptent de nouveaux services. Avec l'IA, la complexité technique augmente, ce qui peut conduire à des violations éthiques et à une communication irrationnelle si elle n'est pas gérée avec soin.
Si les modèles d'IA tels que ChatGPT produisent des résultats en toute confiance, ils donnent parfois des résultats absurdes ou inexacts. Un retour d'information continu et une nouvelle formation permettront d'améliorer ces résultats au fil du temps. Toutefois, les ingénieurs doivent garder à l'esprit la nature expérimentale des solutions basées sur l'IA et faire preuve de prudence lorsqu'ils mettent en œuvre de nouvelles innovations en matière d'IA dans leurs projets.
À mesure que l'IA remodèle le paysage du développement logiciel, les développeurs sont confrontés à de nouveaux défis tout en gagnant en efficacité. Les solutions Low-code qui offrent des pipelines de livraison de logiciels standard et des fonctions de collaboration centralisées seront les plus profitables dans cette ère d'évolution. Les LCDP qui suivent les développements de l'IA, tels que la plateforme AppMaster, et qui intègrent l'IA dans leurs flux de travail sont prêts à prospérer dans un secteur en pleine évolution.
