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L’IA générative dans l’ingénierie logicielle

Un rapport du Capgemini Research Institute

Découvrez comment l’IA générative façonne l’avenir de l’ingénierie logicielle

Notre rapport, “Turbocharging software“, explore les avantages et les opportunités que l’IA générative apporte à l’ingénierie logicielle.

S’appuyant sur les résultats d’une enquête menée auprès de 1 000 cadres supérieurs et de 1 000 professionnels du logiciel au sein d’organisations dont le chiffre d’affaires annuel dépasse le milliard de dollars, ce rapport examine l’impact actuel et futur de l’IA générative.

Certaines organisations en récoltent déjà les fruits. L’IA générative permet de développer des fonctionnalités et des services innovants, comme l’indiquent 61% des organisations interrogées. Elle améliore la qualité globale des logiciels, comme l’ont constaté 49% des participants au sondage. Enfin, elle stimule la productivité, 40% des organisations ayant constaté ce résultat positif.

Ces gains de productivité permettent de se concentrer sur l’innovation. Les organisations reconnaissent le potentiel de l’IA générative à augmenter la créativité humaine plutôt qu’à la « remplacer », et seule une petite partie des interrogés (4%) a l’intention de réduire ses effectifs.

L’adoption de l’IA générative pour l’ingénierie logicielle en est encore à ses débuts. Actuellement, 27% des organisations explorent activement son potentiel par le biais de projets pilotes, tandis que 11% ont déjà commencé à intégrer l’IA générative dans leurs fonctions logicielles. Toutefois, le taux d’adoption, y compris les projets pilotes, devrait connaître une hausse significative en triplant au cours des deux prochaines années.

L’IA générative est de plus en plus – et rapidement – intégrée dans la vie quotidienne. Pourtant, seules 27% des organisations disposent des plateformes et des outils nécessaires pour exploiter son potentiel. Ce manque de préparation pose un risque important, car les employés peuvent se tourner vers des outils et des solutions non autorisés pour garder une longueur d’avance.

Notre enquête révèle que 63% des professionnels du logiciel qui utilisent l’IA générative s’appuient sur des outils non autorisés.

Cette utilisation non contrôlée peut exposer les organisations à une multitude de risques, notamment des erreurs fonctionnelles, des failles de sécurité et des problèmes juridiques tels que le code « halluciné » (des informations syntaxiquement correctes, mais fonctionnellement défectueuses ou non pertinentes), les fuites de code et les problèmes de propriété intellectuelle, ce qui démontre la nécessité d’une gouvernance et d’une surveillance appropriées.

Téléchargez notre rapport pour comprendre comment les organisations peuvent exploiter le potentiel de l’IA générative pour l’ingénierie logicielle, tout atténuant les risques de sécurité, en priorisant les cas d’utilisation les plus impactants et en plaçant les humains au cœur de cette transformation.

Nos experts

Guillaume Gérard

Head of AI, Data Science & Analytics France

Benjamin Farcy

Director Data Science & Engineering, Capgemini Invent
En tant que Director Data Science & Engineering chez Capgemini Invent, Benjamin dirige et livre des projets avec des équipes multifonctionnelles. Il développe les opportunités avec les nouveaux clients, et ceux existants. Benjamin co-construit des projets avec les clients et contribue à des offres commerciales orientées solutions. Il fait également partie de l’équipe de direction, définissant l’orientation des data scientists et ingénieurs.

Pierre Demeulemeester

VP Data Strategy & Transformation, Capgemini Invent
Pierre est vice-président chez Capgemini Invent et dirige la pratique Capgemini Invent Data. Il a mené de nombreux projets de définition de vision stratégique, de conception de modèle opérationnel, d’évaluation de cas d’usage dans le domaine de la gestion des données dans tous les secteurs : industrie, services publics, santé, services, etc. Il a plus de 13 ans d’expérience dans le conseil en stratégie data.

Patrick Bennani

Hybrid Intelligence | Centre of Excellence lead & Pre-Sales Director, Capgemini Engineering
Patrick a une formation universitaire en ingénierie aérospatiale et en mathématiques. Sa carrière a commencé par la conception de systèmes critiques de dynamique de vol. L’une de ses principales réalisations est le lancement de projets à grande échelle dans l’industrie pharmaceutique, dans l’utilisation de la modélisation hybride et du graphe de connaissances pour construire et exploiter des produits de données et d’intelligence artificielle. Patrick dirige désormais l’équipe de solutions de données de Capgemini Engineering en se concentrant sur l’IA explicable, Edge, durable et générique.
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