Dans le monde du développement de logiciels, les solutions low-code se sont imposées en élargissant l'accessibilité à la programmation et en comblant les lacunes en matière de développement. Gartner prévoit que le marché du développement low-code atteindra 26,9 milliards de dollars d'ici 2023, et que 65 % des applications seront développées à l'aide de ces plateformes d'ici 2024. Simultanément, les outils de génération de code basés sur l'IA, tels que Copilot de GitHub et ChatGPT d'OpenAI, gagnent du terrain en offrant une autocomplétion avancée et des assistants de codage alimentés par l'IA.
Compte tenu de ce nouveau paradigme, les plateformes de développement low-code ont-elles encore leur place dans l'industrie du logiciel ? Peuvent-elles coexister avec les technologies émergentes basées sur l'IA ? La réponse réside dans la compréhension de la nature complémentaire des solutions low-code et pilotées par l'IA, et dans la manière dont la collaboration entre les deux peut conduire à des applications uniques et innovantes répondant aux défis commerciaux du monde réel.
Si les algorithmes génériques peuvent produire des résultats impressionnants, ils ne sont pas toujours suffisants pour traiter les cas d'utilisation complexes des entreprises. De nombreux programmeurs n'ont pas les compétences nécessaires pour former des modèles d'apprentissage automatique (ML) ou d'apprentissage profond à partir de leurs ensembles de données. Dans de tels scénarios, les solutions low-code peuvent aider les utilisateurs à étiqueter les données non structurées, à générer des modèles, à exécuter des simulations et à promouvoir l'IA réutilisable dans tous les départements. Cela ouvre un monde de possibilités en matière d'avancées et de démocratisation de l'IA.
L'IA a été largement adoptée dans diverses industries, du traitement avancé des images et du texte à la reconnaissance et à la synthèse vocales. Johanna Pingel, responsable marketing des produits MathWorks AI, considère l'IA comme un facteur clé dans la gestion de la durée de vie des batteries des véhicules électriques et de l'électronique grand public. En outre, les outils d'inspection visuelle alimentés par l'IA peuvent améliorer la sécurité et l'efficacité dans des secteurs tels que l'industrie pharmaceutique et la fabrication automobile.
ChatGPT, une autre application d'IA qui gagne en importance ces jours-ci, n'est pas seulement utile pour les créateurs de contenu, mais aussi pour la recherche scientifique. Elle peut générer du code MATLAB, des fonctions et des tests unitaires qui peuvent être copiés et collés dans des IDE. Cependant, le code généré par ChatGPT doit toujours être examiné et vérifié par des ingénieurs et des scientifiques expérimentés.
Low-code Les plateformes d'IA, telles que AppMaster.io et MATLAB, peuvent rationaliser l'intégration de fonctionnalités basées sur l'IA dans les applications tout en permettant la génération d'algorithmes d'IA uniques basés sur des ensembles de données spécifiques. Elles peuvent accélérer les tâches fastidieuses et aider les ingénieurs ayant différents niveaux de compétences en codage, ce qui est essentiel pour mettre en œuvre efficacement l'IA dans les systèmes d'entreprise.
M. Pingel explique que les entreprises commencent généralement par des cas d'utilisation simples de l'IA, comme la reconnaissance faciale ou la détection de texte à partir de lettres manuscrites. Cependant, à mesure que leurs besoins deviennent plus complexes, les entreprises doivent utiliser leurs propres données et paramètres spécialisés pour créer des algorithmes d'IA sur mesure. C'est là que les solutions low-code peuvent jouer un rôle essentiel, en rendant le processus de nettoyage, de recadrage et de structuration des données plus facile à gérer et plus efficace.
Low-code Les plateformes d'IA offrent plusieurs avantages en réduisant les obstacles à la création d'IA sur mesure. La structuration et l'étiquetage des données, la génération de modèles de ML et le rapprochement de différents langages de programmation deviennent beaucoup plus accessibles grâce aux plateformes low-code telles que MATLAB et Simulink. En fournissant un environnement de développement unifié, ces plateformes encouragent la collaboration entre les utilisateurs et les aident à devenir de meilleurs programmeurs.
Alors que les outils basés sur l'IA bouleversent les processus de développement conventionnels, les plateformes low-code jouent toujours un rôle crucial en donnant aux utilisateurs non techniques les moyens d'agir et en réduisant les obstacles à la création de capacités uniques basées sur l'IA. En coexistant et en collaborant, les plateformes de développement low-code et l'IA peuvent ouvrir la voie à des applications innovantes, faire progresser les deux domaines et ouvrir de nouvelles perspectives dans le développement de logiciels.
