Artificial Intelligence And Machine Learning In Software Development

Republié par Platon

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Les nouvelles technologies ont toujours transformé certains aspects de nos vies, mais aucune n’a peut-être plus de potentiel de changement que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML). Alors que les derniers développements sont observés avec enthousiasme par certains et appréhension par d’autres, les ingénieurs doivent réfléchir à la meilleure façon de les utiliser.

L’un des domaines dans lesquels ces développements auront le plus d’impact est celui des logiciels, et nous voyons déjà comment les ingénieurs logiciels utilisent ces nouvelles technologies passionnantes. Une enquête GitHub trouvée 92 % des développeurs de logiciels utilisent l'IA dans une certaine mesure. Nous aimerions explorer certaines des raisons.

Nous avons mentionné qu'un nombre croissant de développeurs de logiciels utiliser l'IA pour créer des frameworks low-code pour développer leurs applications. Il existe également d’autres avantages.

La différence entre l'IA et le ML

Les termes IA et ML sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais bien qu’ils soient similaires, ils ne sont pas identiques. L'IA est un terme plus large faisant référence à la capacité des ordinateurs à utiliser la logique pour effectuer des tâches dans le monde réel. Le ML est une approche de l'IA qui utilise des algorithmes, des analyses de données, des équations et des modèles pour permettre aux ordinateurs d'identifier des modèles. Les deux ont un large éventail d’applications dans une grande variété de secteurs, de la maison à l’éducation en passant par les soins de santé, ainsi que dans les affaires et la fabrication.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel permet aux applications informatiques de comprendre à la fois le texte et la parole. Cela donne déjà naissance à des technologies qui font partie de notre vie quotidienne, comme les applications de synthèse vocale, Chatbotset les systèmes GPS à commande vocale.

Lorsqu’ils utilisent le traitement du langage naturel dans des applications, les ingénieurs logiciels doivent décomposer les parties du discours afin que l’ordinateur puisse en donner un sens. Les problèmes qui pourraient être rencontrés peuvent inclure des mots avec plus d'un, ce qui signifie que l'ordinateur devra déterminer quel sens est utilisé, la reconnaissance d'entités nommées telles que les noms de personnes et de lieux, et la résolution de coréférence, où l'ordinateur doit comprendre que deux les mots peuvent faire référence à une seule entité telle que « il » et « Fred » lorsqu'ils font référence à une personne en particulier.

Analyses prédictives

L'analyse prédictive prédit les tendances futures à l'aide de données internes et externes combinées à des algorithmes statistiques. Cela a une multitude d’utilisations en entreprise, telles que l’amélioration des délais de livraison, l’organisation des stocks et l’augmentation des ventes. Traditionnellement réalisées par des analystes humains, l’IA a le pouvoir de rendre ces tâches plus efficaces. L’apprentissage automatique et les données historiques peuvent être utilisés avec des données connues, mais ne sont d’aucune utilité lorsque les données historiques ne prédisent pas l’avenir, comme par exemple des conditions météorologiques changeantes ou une catastrophe naturelle affectant le transport des matières premières. L’IA augmente la capacité de signaler les événements possibles et probables avant qu’ils ne se produisent, ce qui laisse aux entreprises le temps de se préparer.

Cela doit être associé à une technologie de surveillance telle que l’Internet des objets (IoT), une technologie qui combine les éléments que nous utilisons avec Internet pour créer des réseaux d’appareils connectés, ce qui aboutit à des maisons, des hôpitaux et même des villes intelligents. Dans un entrepôt, par exemple, un système IoT peut surveiller en temps réel, envoyant une alerte en cas de stock faible et permettant d'en commander davantage. Au fil du temps, un système basé sur l’IA commencera à reconnaître des modèles à partir des données collectées, permettant ainsi de commander et de stocker les stocks plus efficacement.

Les entreprises ont besoin d’un nombre croissant d’ingénieurs qualifiés possédant une bonne compréhension de l’IA et des technologies d’apprentissage automatique, y compris l’IoT, ce qui en fait un choix de carrière judicieux avec des options de formation telles que des masters largement disponibles, soit en présentiel, soit via des cours en ligne de haute qualité. Un bon exemple de ceux-ci peut être trouvé à l’Université Baylor. Pour ceux qui se demandent qu'est-ce que l'IoT et d'autres applications basées sur l'IA, ce sont des aspects des programmes de maîtrise de l'Université Baylor qui sont conçus pour les futurs ingénieurs logiciels qui souhaitent étudier pour obtenir un diplôme en ligne accrédité de maîtrise ès sciences en informatique. Par exemple, les étudiants peuvent étudier des modules axés sur la vérification et la validation de logiciels et sur les communications de données, deux aspects importants de la navigation dans l'IoT en tant qu'ingénieur logiciel hautement qualifié.

Systèmes de recommandation

Le succès en affaires repose souvent sur la présentation des bons produits aux bons clients. En particulier dans e-commerce, cela signifie comprendre ce qu'un client particulier est susceptible de vouloir acheter afin que ceux-ci puissent apparaître dans ses recommandations ou ses publicités ciblées. Outre le commerce électronique, cela peut être utilisé dans les systèmes de médias et de divertissement ou dans les médias sociaux pour analyser les modèles de visionnage et trouver le contenu qui les intéressera. L’IA peut être utilisée pour analyser les modèles d’un client ou d’une population de clients afin de faire des prédictions de plus en plus précises et d’augmenter l’engagement. Cela a également des implications dans le domaine des soins de santé, où il peut utiliser les tendances de l’histoire médicale pour recommander le traitement susceptible d’être le plus efficace, contribuant ainsi à réduire le coût global.

Logiciel de sécurité

Dans les logiciels de sécurité, les systèmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les modèles de trafic réguliers dans un réseau d’entreprise. Il peut également surveiller les connexions, les connexions, le flux de données et les accès pour détecter toute activité inhabituelle et, par conséquent, éventuellement suspecte. Si quelque chose de suspect est détecté, cela peut altérer les systèmes informatiques afin que des mesures rapides puissent être prises pour sécuriser le réseau et toutes les données sensibles.

L'architecture de test est susceptible de devenir de plus en plus importante, les nouveaux logiciels étant continuellement testés pour détecter d'éventuels problèmes, bogues ou problèmes de sécurité possibles. L'automatisation de ces tests permettra de les réaliser plus régulièrement et plus efficacement. UN beaucoup d'outils DevOps et de processus Agile peut contribuer à améliorer la sécurité.

Est-ce la fin pour le développeur de logiciels humain ?

L’une des grandes craintes concernant l’IA est qu’elle pourrait rendre les agents humains obsolètes. Cependant, il est peu probable que ce soit le cas ; La technologie actuelle de l’IA est loin de pouvoir remplacer les développeurs de logiciels humains. Cependant, l’IA transforme ce rôle. En automatisant les tâches, cela peut libérer le développeur de logiciels pour d'autres tâches plus créatives, tandis que la collecte et l'analyse continue des données alerteront le développeur de logiciels des problèmes potentiels avant qu'ils ne causent des problèmes importants. De plus, environ 80 % des programmeurs déclarent que l'IA rendra leur code plus collaboratif. Au lieu de remplacer les développeurs et ingénieurs de logiciels humains, l'IA alimentera la demande d'ingénieurs logiciels bien qualifiés qui comprennent parfaitement la technologie de l'IA et comprennent comment l'utiliser à chaque étape de la conception de logiciels, depuis les concepts initiaux jusqu'au développement, aux tests et à la mise en œuvre. ainsi que la surveillance des logiciels pour garantir qu'ils fonctionnent de manière sécurisée et efficace.

Pour toute personne envisageant une carrière dans l'informatique ou souhaitant progresser dans une carrière existante, obtenir des qualifications grâce à des cours couvrant l'IA, l'apprentissage automatique, l'Internet des objets et toute autre technologie basée sur l'IA est une étape qui vaut la peine d'être franchie. Les systèmes basés sur l'IA ne feront qu'augmenter au cours des années et décennies à venir, garantissant que les développeurs de logiciels et les ingénieurs restent très demandés.