Si vous avez déjà étudié l'informatique à l'université ou suivi un cours de programmation en ligne, il y a de fortes chances que vous ayez été exposé au concept de test unitaire, qui consiste à créer des tests pour vérifier qu'une petite partie de votre code se comporte comme prévu.
Selon les prévisions du cabinet d'analyse IDC, d'ici 2028, l'intelligence artificielle générative (GenAI) prendra largement en charge cet aspect du codage, et 70 % de ces tests seront créés par l'intelligence artificielle. Certains programmeurs estiment que les tests unitaires sont également un peu déroutants, donc demander à l'IA d'écrire de meilleurs tests devrait améliorer la qualité globale du code fourni aux utilisateurs finaux.
Dhiraj Badgujar, directeur de recherche senior pour l'innovation numérique, les xOps et les stratégies de développement chez IDC Asia Pacific, a déclaré à propos de l'adoption de GenAI pour créer des tests en Asie :
« Le marché Asie-Pacifique du développement de logiciels génératifs assistés par l'IA, y compris la génération de code, l'interface utilisateur, les tests et d'autres cas d'utilisation, connaît une croissance rapide. La Chine, l'Inde et le Japon investissent massivement pour améliorer les capacités de test de logiciels. La robustesse de l'industrie informatique et l'accent mis sur l'assurance qualité stimulent les progrès du marché.
Grâce à des tests unitaires de meilleure qualité et plus complets écrits par GenAI, les développeurs peuvent libérer leur temps pour se concentrer sur la création de nouvelles fonctionnalités pour le logiciel qu'ils développent. Comme mentionné précédemment, ces tests unitaires complets détectent également davantage d'erreurs de programme, ce qui entraîne moins d'erreurs logicielles.
L’idée selon laquelle l’intelligence artificielle rendra nos logiciels plus sûrs est en fait très intéressante car Rust intègre des fonctionnalités de sécurité de la mémoire et devient de plus en plus populaire.
L'une des raisons pour lesquelles les logiciels créés à l'aide de langages de programmation de bas niveau présentent autant de vulnérabilités sont des problèmes de mémoire. Si davantage de logiciels étaient créés dans Rust et de meilleurs tests unitaires utilisant l’intelligence artificielle, nous pourrions potentiellement voir des logiciels très fiables d’ici la fin de la décennie.