Moins d’un quart des développeurs d’applications se considèrent comme des « experts »
Les développeurs d’IA d’entreprise créent des outils pour simplifier les flux de travail de leurs collègues… mais le développement de ces outils est souvent tout sauf cela ! Terrible conclusion d’IBM à l’issue d’une étude de Morning Consult auprès des développeurs.
Les développeurs de tous les secteurs ont vu leurs descriptions de poste s’élargir pour inclure la GenAI. Alors que les entreprises se précipitent pour adopter cette technologie, elles confient à leurs développeurs la tâche de créer, personnaliser, tester et déployer des applications d’IA générative. Et elles en sous-estiment la complexité.
« Notre enquête a révélé que les niveaux de compétences en IA générative varient considérablement parmi les développeurs interrogés, commente Ritika Gunnar, General Manager, Data and AI, IBM. Une majorité de développeurs qui s’identifient comme ‘développeurs AI’ ou ‘data scientists’ se considèrent comme des experts en IA générative, mais une minorité des sept autres groupes démographiques de développeurs le pensent. Les développeurs d’applications en particulier se considèrent rarement comme des experts en IA générative, bien qu’ils soient en première ligne de l’adoption de l’IA générative ! »
Des développeurs frustrés
Cela témoigne du manque de compétences dans le domaine de l’IA générative. Pour de nombreux développeurs, il s’agit d’un nouveau terrain avec une courbe d’apprentissage abrupte et des cycles d’innovation rapides. Le manque de clarté en matière de cadres et de boîtes à outils fiables aggrave ce manque de compétences. Les personnes interrogées ont cité l’absence d’un processus de développement d’IA standardisé comme l’un des principaux défis, ainsi que la priorité accordée à la transparence et à la traçabilité.
« Les développeurs sont également frustrés par les outils à leur disposition, poursuit Ritika Gunnar. Les qualités d’outils les plus importantes pour la création d’IA d’entreprise sont également les plus rares, selon les répondants, ce qui entrave le processus de développement. Pendant ce temps, les développeurs doivent jongler avec une liste d’outils. »
Simplifier la pile… avec l’aide de l’IA !
Les performances (42 %), la flexibilité (41 %), la facilité d’utilisation (40 %) et l’intégration (36 %) sont les quatre qualités les plus importantes des outils de développement d’IA d’entreprise, selon les personnes interrogées. Pourtant, plus d’un tiers d’entre elles ont également déclaré que ces mêmes caractéristiques étaient les plus rares !
Une majorité (72 %) des personnes interrogées utilisent entre 5 et 15 outils pour créer une application d’entreprise d’IA. Et 13 % utilise 15 outils ou plus… « Le résultat est clair : les développeurs sont confrontés à de réels défis de complexité dans la pile d’IA. Ce qui a de réelles conséquences, constate Ritika Gunnar. Les entreprises investissent dans l’IA générative pour obtenir un avantage concurrentiel. Une pile d’IA trop complexe sape cet investissement et se répercute sur d’autres systèmes. »
Ces défis ne feront que s’aggraver à mesure que l’industrie s’orientera davantage vers l’IA agentique, qui promet une plus grande puissance et une plus grande autonomie -mais repose également sur la confiance et l’intégration avec des systèmes informatiques plus vastes. La solution ? Simplifier la pile… avec l’aide de l’IA !
Une pile plus transparente
« Compte tenu du rythme de changement dans le paysage de l’IA générative, nous savons que les développeurs recherchent des outils faciles à maîtriser », poursuit Ritika Gunnar. La simplification de la pile d’IA et du cycle de vie de développement de l’IA est un objectif clé !
Pratiquement, IBM soutient l’AI open source, ce qui signifie une pile plus transparente, plus fiable et plus innovante. Et promeut Watsonx.ai, son studio de développement d’applications de bout en bout. L’objectif est toujours le même : simplifier et à rationaliser le cycle de vie du développement. Parallèlement, les modèles IBM Granite fournissent une base open source pour le développement d’une IA fiable en entreprise.
