Vous utilisez ChatGPT pour coder plus rapidement et plus efficacement ? C'est très bien, mais pourquoi ne pas aller plus loin et améliorer votre jeu de développement avec des outils d'intelligence artificielle ?
La technologie de l'intelligence artificielle (IA) progresse à grands pas dans le monde de l'entreprise. développement de logiciels. Et ChatGPT n'est qu'un outil parmi la vaste sélection de logiciels alimentés par l'IA et conçus pour les développeurs. Avec un tel choix, il peut être difficile de trouver les bons outils pour répondre à vos besoins.
Nous sommes là pour vous aider ! Ce blog a pour but de présenter 10 des outils d'IA les plus puissants pour le développement de logiciels. Que vous ayez besoin d'un outil pour gérer de grands ensembles de données ou que vous souhaitiez accélérer votre processus de codageL'une ou l'autre (ou plusieurs) de ces solutions alimentées par l'IA vous aidera certainement à atteindre vos objectifs en toute simplicité.
Quelle est l'utilité d'un outil d'IA ?
Avant d'entrer dans le vif du sujet, examinons brièvement les avantages de l'utilisation d'un outil d'intelligence artificielle pour le développement de logiciels. En d'autres termes, l'IA peut faire une différence significative dans la rapidité et la précision avec lesquelles vous pouvez mener à bien vos projets.
Les domaines du développement de logiciels dans lesquels les outils d'IA peuvent être utiles sont les suivants :
Automatisation
Les logiciels et outils d'IA révolutionnent le débogage automatisé en détectant des modèles pour identifier et catégoriser les types d'erreurs. Grâce aux algorithmes d'apprentissage profond, les erreurs peuvent être rapidement signalées et le processus de débogage peut être accéléré.
Avec de tels outils, les développeurs n'ont pas besoin d'analyser le code ou de détecter les problèmes manuellement - l'IA peut s'en charger pour eux. Les projets de développement de logiciels peuvent ainsi être menés à bien plus rapidement et avec plus de précision.
En outre, l'IA peut même rivaliser avec les développeurs de logiciels et apprendre à corriger chaque type de bogue. Après l'entraînement, la machine peut détecter et corriger automatiquement de nombreuses erreurs, à l'instar de la fonction de correction automatique de texte que l'on trouve sur les smartphones.
Génération de codes Swift
Le temps que vos développeurs gagneront sur le codage est inestimable. ChatGPT, un assistant IA que nous connaissons tous (et que nous aimons tous), peut générer un code plus robuste en une fraction du temps qu'il faudrait à un codeur humain.
Les ressources limitées dont disposent la plupart des développeurs font des logiciels d'intelligence artificielle un outil indispensable pour toute équipe de développement. Les logiciels d'intelligence artificielle peuvent générer du code à partir d'instructions en langage naturel, ce qui facilite et accélère la programmation des systèmes et des applications.
Il ne faut pas croire que ces solutions ne peuvent pas gérer l'ambiguïté. Cependant, une fois que les logiciels basés sur l'IA maîtriseront les modèles sous-jacents, ils pourront générer des programmes en assemblant des modules prédéfinis, comme des pièces de LEGO, au lieu de simplement compléter le code.
Tests intelligents
Le test d'un produit logiciel consiste à exécuter plusieurs scénarios, à identifier les erreurs et à les corriger. Ce processus peut prendre beaucoup de temps aux développeurs, mais il est essentiel pour obtenir un produit de haute qualité.
C'est à ce moment-là que Outils alimentés par l'IA viennent à la rescousse !
Les logiciels d'IA peuvent apprendre à tester les produits de manière automatisée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage supervisé et de plateformes basées sur le cloud. Certains outils peuvent analyser les journaux précédents pour générer automatiquement une liste de cas de test à exécuter dans le système.
En outre, les meilleurs outils d'IA peuvent projeter les résultats des tests sans les réaliser. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de réduire le risque d'erreurs manuelles.
Conception stratégique
Les développeurs de logiciels consacrent beaucoup de temps à la discussion et à la sélection des caractéristiques et des fonctionnalités du produit. Cela implique un brainstorming et une évaluation des idées, la détermination des meilleures fonctionnalités pour répondre aux besoins des utilisateurs et l'identification de méthodes de mise en œuvre efficaces.
C'est pourquoi l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle est essentielle !
Les outils de développement de logiciels d'IA, formés sur la base de projets antérieurs et de facteurs commerciaux, peuvent analyser des logiciels existants et trouver des solutions qui satisfont à la fois les clients et les ingénieurs logiciels. En tenant compte des avis des utilisateurs sur des solutions similaires et des commentaires des clients, ces outils peuvent même créer une hiérarchie de fonctionnalités pour garantir le succès de votre produit logiciel.
Déploiement et opérations
Le processus menant au lancement d'un produit logiciel est long et complexe. Il implique souvent l'évaluation manuelle de chaque nouvelle fonctionnalité, version ou composant avant son déploiement, ce qui peut prendre beaucoup de temps aux développeurs.
En utilisant des outils d'IA intégrés à DevOps, ce processus peut être considérablement raccourci. Le logiciel automatisera la comparaison entre les versions et identifiera rapidement les erreurs grâce à des procédures de test automatisées.
En outre, les logiciels d'IA peuvent également réduire la complexité de la gestion de la configuration et optimiser les ressources de l'infrastructure. Pour autant que vous trouviez les le bon outil pour votre projetVous devriez être en mesure de déployer et d'exploiter votre produit en un rien de temps.
Passons maintenant aux outils d'IA réellement disponibles pour les développeurs !
10 outils d'IA pour le processus de développement de logiciels
Gartner indique qu'environ 37% des entreprises mettent en œuvre l'IA pour gérer leurs opérations. Ce chiffre devrait augmenter dans les années à venir, étant donné que l'utilisation de l'intelligence artificielle par les entreprises a augmenté de manière considérable. 270% entre 2015 et 2019.
Pour suivre l'évolution de la tendance de l'industrie technologiqueVoici 10 des meilleurs outils d'IA que les développeurs de logiciels devraient envisager pour leurs projets :
1. Plateforme Microsoft Azure AI
Comme vous le savez peut-être, Azure est déjà une plateforme cloud bien établie, et ses capacités en matière d'IA ne font pas exception.
La Plateforme Microsoft Azure AI offre une suite complète d'outils et de services pour répondre aux différents besoins de développement de l'IA. Le produit se distingue par ses réseaux neuronaux pré-entraînés qui excellent dans des tâches telles que la reconnaissance d'objets et de formes dans les flux vidéo, la traduction linguistique, l'analyse de textes et de sentiments, et le marquage d'images.
Outre les réseaux neuronaux, la plateforme fournit une couche de données robuste avec des services adaptés aux données structurées et non structurées. Cela signifie que vous pouvez intégrer de manière transparente des capacités d'IA dans vos applications, quel que soit le type ou le format des données avec lesquelles vous travaillez.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Il est facile de développer de nouveaux algorithmes et solutions logicielles d'apprentissage automatique à code source ouvert.
- Intégration multiplateforme avec accessibilité des données sur un large éventail de plates-formes
- Prise en charge des langages de programmation les plus courants comme Python
- Permet de personnaliser les applications et les agents d'IA, y compris les modèles d'IA pré-entraînés pour la vision, la parole et le langage via Azure Cognitive Services.
2. TensorFlow
En ce moment même, TensorFlow est la bibliothèque d'apprentissage profond la plus populaire. Il s'agit d'un cadre d'apprentissage automatique créé par Google, très convivial pour Python et open-source.
Il s'agit également de l'un des meilleurs outils de développement de l'IA, car il facilite les calculs numériques et permet de faire des prédictions plus précises sur l'avenir. Les développeurs peuvent aussi facilement construire des réseaux neuronaux et créer des visualisations graphiques à l'aide de Tensorboard.
L'un des aspects les plus fascinants de Tensorflow est que vous pouvez écrire un programme en Python et l'exécuter de manière transparente sur votre CPU ou GPU. Il n'est donc pas nécessaire d'écrire votre programme en C++ ou en CUDA pour l'exécuter sur les GPU.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Le cadre de service TensorFlow permet de déployer des modèles entraînés en production.
- Les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de l'application tandis que TensorFlow s'occupe du backend.
- Offre un grand nombre de modèles formés, de tutoriels et de documentation
- Fournit des capacités de visualisation pour le débogage et le suivi du processus de formation
3. H2O.AI
H2O.AI est une plateforme open-source d'apprentissage profond qui vise à fournir des informations précieuses et à aider les entreprises à prendre des décisions grâce à des analyses avancées.
Cet outil polyvalent se décline en deux versions : la version standard H2O, qui est open source, et Sparkling Water, une version payante dotée de fonctionnalités améliorées. Il fournit une gamme d'applications, y compris la modélisation prédictive, l'analyse des risques et des fraudes, l'analyse d'assurance, la technologie publicitaire, soins de santéet l'intelligence client.
H2O.AI est un logiciel d'IA orienté métier conçu pour vous aider à extraire des informations significatives de vos données et à prendre des décisions éclairées. Il prend en charge de nombreux langages de programmation tels que Python, R, Java, Scala, CoffeeScript et JSON, ce qui le rend accessible et adaptable aux développeurs.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Offre des capacités de big data pour l'accès, l'analyse et le traitement de grands ensembles de données.
- Sécurité avancée et gouvernance des données pour garantir la conformité et protéger les données sensibles
- Fournit de puissants algorithmes d'apprentissage automatique
- dispose d'une plateforme solide et d'une communauté de soutien qui fournit les ressources nécessaires
4. BigML
BigML est conçu pour faciliter la création et l'entraînement de modèles à partir de vos données, pour générer des informations prédictives précieuses ou pour les utiliser directement dans vos opérations commerciales.
L'un des points forts de BigML est sa capacité à entraîner efficacement des modèles sur de grands ensembles de données, ce qui permet d'obtenir des résultats rapides même avec de grandes quantités de données. Bien qu'il s'agisse d'un service payant, il n'y a pas de limitations sur les données ou les caractéristiques, et les temps d'entraînement pour les ensembles de données peuvent être terminés en quelques minutes.
BigML est particulièrement utile pour les entreprises qui ne disposent pas d'une expertise approfondie en matière d'apprentissage automatique, mais qui souhaitent néanmoins explorer des solutions d'IA, développer des prototypes et acquérir une compréhension approfondie des grands ensembles de données à l'échelle.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Offre des fonctionnalités spécialisées telles que la "Galerie" pour présenter les modèles, le "PredictServer" pour faire des prédictions par programme, et le langage de programmation WhizzML pour une personnalisation avancée.
- L'intégration facile avec Google Sheets permet une intégration et une analyse transparentes des données.
- Fournit des bibliothèques utiles et des outils de ligne de commande open-source
- Offre des modèles d'apprentissage automatique interprétables et exportables
5. IBM Watson
IBM Watson est un outil remarquable qui apporte des capacités de réponse aux questions au développement de logiciels. Watson est conçu pour prendre en charge le système d'exploitation SUSE Linux Enterprise Server 11 à l'aide de la structure Apache Hadoop, ce qui en fait un complément puissant et polyvalent à notre boîte à outils de développement.
L'une des caractéristiques les plus remarquables d'IBM Watson est sa compréhension approfondie des concepts fondamentaux une fois le modèle formé. Ce système robuste est conçu pour rendre les processus commerciaux plus intelligents et plus efficaces, en tirant parti des capacités d'IA avancées d'IBM, un géant de la technologie réputé pour son expertise dans ce domaine.
La disponibilité de solutions d'IA spécifiques à un secteur rend IBM Watson encore plus impressionnant. IBM a adapté Watson à différents secteurs tels que la santé, le pétrole et le gaz, la publicité, les services financiers, les médias et l'internet des objets (IoT).
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- intègre des capacités de traitement du langage naturel (NLP), connues sous le nom de Watson Natural Language Understanding (NLU), pour une compréhension et une analyse avancées du langage
- Les fonctionnalités de Speech-to-Text permettent aux développeurs d'intégrer des fonctions de reconnaissance vocale dans leurs applications.
- L'assistant Watson permet de créer des interfaces conversationnelles alimentées par l'IA
- Watson Discovery, une technologie de recherche alimentée par l'IA, permet de récupérer des informations à partir de différents silos de données.
6. Café
Développé par Berkeley AI Research, Café offre un cadre d'apprentissage automatique puissant et open-source. Il permet aux développeurs et aux codeurs de définir, de concevoir et de déployer leurs produits logiciels en toute simplicité.
Caffe se distingue par l'importance qu'il accorde à l'expression, à la vitesse et à la modularité. Développé par le Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) avec des contributions de la communauté, Caffe est devenu la base de divers projets, dont DeepDream de Google. Doté d'une licence BSD et d'une bibliothèque C++, il offre une interface Python, ce qui le rend accessible et adaptable à la fois aux projets de recherche universitaires et aux applications industrielles.
L'impressionnante puissance de traitement de Caffe, capable de traiter plus de 60 millions d'images par jour, consolide sa position comme l'un des principaux outils dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Application de réseaux neuronaux profonds rapides et sans code pour les tâches de classification et de régression d'images
- Base de code extensible avec des contributions de plus de 1 000 développeurs
- Prise en charge prête à l'emploi des fonctions de couche courantes telles que les convolutions, les couches entièrement connectées et l'activation ReLU.
7. PyTorch
PyTorch, un système d'IA développé par Facebook, a gagné une traction significative depuis 2017 et continue de croître en popularité. Avec plus de 22k étoiles sur GitHub, c'est un framework open-source accessible aux développeurs du monde entier.
Dans le domaine des outils d'IA, PyTorch est un concurrent de taille. Construit en Python, il partage des similitudes avec TensorFlow, notamment en termes de portée du projet. Cependant, PyTorch brille par sa rapidité de développement. Si votre priorité est un développement efficace et agile, PyTorch est le choix idéal.
En revanche, TensorFlow peut être mieux adapté à des projets plus importants et plus complexes.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Il prend en charge des outils de débogage tels que pdb et ipdb, et son graphe computationnel d'exécution permet le débogage à l'aide d'IDE Python tels que PyCharm.
- Interface Python et des API puissantes améliorer la productivité des développeurs, en automatisant les tâches et en prenant en charge Windows et Linux
- Une communauté dynamique avec des bibliothèques pour la vision artificielle, l'apprentissage par renforcement et le NLP
8. Keras
Keras est un outil puissant et convivial de modélisation de l'IA permettant de construire et d'entraîner des réseaux neuronaux. Sa simplicité et son efficacité en font un excellent choix pour les tâches de reconnaissance d'images et de traitement du langage naturel.
Si vous préférez la méthode Python, Keras est la solution idéale. Il fournit une interface de haut niveau pour travailler avec des réseaux neuronaux tout en utilisant les capacités de TensorFlow ou Theano comme backend.
Que vous ayez besoin de sélectionner la bonne architecture, d'utiliser des poids pré-entraînés ou d'affiner votre réseau pour obtenir des résultats optimaux, Keras simplifie le processus. Il offre également une structure abstraite qui peut être facilement convertie en d'autres frameworks, garantissant ainsi la compatibilité et la performance.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Une API facile à apprendre et conviviale pour commencer à utiliser l'apprentissage profond.
- Prise en charge de plusieurs backends, notamment TensorFlow, Theano et Microsoft CNTK
- Fournit une large gamme de modèles pré-entraînés, y compris des poids pré-entraînés.
9. Infosys Nia
Infosys Nia est une plateforme qui nous permet de créer facilement des applications basées sur l'IA.
L'une des principales caractéristiques d'Infosys Nia est sa capacité à accumuler et à organiser des données organisationnelles à partir de systèmes existants dans une base de connaissances auto-apprenante. Les analystes commerciaux et les développeurs de logiciels peuvent exploiter cette base de connaissances pour créer des modèles d'apprentissage automatique performants et évolutifs.
Vous pouvez également créer des chatbots alimentés par l'IA à l'aide de Nia, en donnant à votre application un accès au référentiel de connaissances de l'entreprise et en permettant l'automatisation par le biais d'une interface conversationnelle.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Nia Advanced ML offre une large gamme d'algorithmes de ML qui fonctionnent à la vitesse et à l'échelle.
- Créer des chatbots alimentés par l'IA en accédant au référentiel de connaissances de l'entreprise
- Intégrer les données Nia, une solution analytique robuste, dans votre application d'IA
10. Google Cloud Platform
Plateforme Google Cloud AI révolutionne les capacités d'IA pour les développeurs de logiciels grâce à une intégration transparente à des frameworks populaires tels que TensorFlow. Développez et déployez sans effort des projets de ML avec sa chaîne d'outils pratique et ses pipelines ML portables via Kubeflow pour les environnements sur site et en nuage.
Cette plateforme va au-delà de la ML et offre des capacités impressionnantes en matière de NLP. Son API NLP permet une analyse avancée des textes, découvrant le sens et la structure. Elle offre des fonctionnalités de conversion de la parole en texte et du texte en parole, prenant en charge plus de 120 langues pour la conversion audio en texte et la génération d'une parole naturelle à partir d'un texte.
La plateforme excelle également dans les capacités de vision, ce qui vous permet de tirer des enseignements des images. Grâce à ses API REST et RPC, vous pouvez détecter des objets et des visages et même lire du texte imprimé ou manuscrit.
Ce qui fait la qualité de cet outil :
- Fournit le AI Hub, un catalogue de modèles de ML réutilisables basés sur des frameworks populaires.
- Offre des images VM de Deep Learning préconfigurées qui peuvent être rapidement déployées sur le cloud.
- Le déploiement de workflows de ML devient évolutif et simple avec Kubeflow Pipelines.
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