Réinventer la documentation logicielle en introduisant l’IA

Mettre à jour un logiciel sans documentation adéquate est comme se rendre dans un nouvel endroit sans bonnes instructions. Il est facile de se perdre. Il y a une raison pour laquelle une documentation approfondie est un signe distinctif du développement logiciel.

La documentation logicielle se trouve dans les manuels techniques et est accessible via les ressources en ligne. Pour les applications de modernisation, il contient des informations vitales et des descriptions de votre application. C’est une nécessité pour toute entreprise qui développe des applications et un atout majeur pour ceux qui les utilisent.

Essayer de naviguer dans des projets logiciels avec une documentation obsolète ou incomplète crée de la confusion, ralentit la progression et expose les projets à des risques inutiles. Une documentation efficace est souvent négligée dans la modernisation réussie des applications, mais elle est d’autant plus cruciale que les entreprises font avancer ces initiatives. Cependant, il peut s’agir d’un processus manuel chronophage.

La bonne nouvelle est que les solutions basées sur l’IA, en particulier l’IA générative, peuvent stimuler la productivité des développeurs de logiciels dans plusieurs domaines. Cela inclut la rationalisation de la documentation du code, rendant chaque étape beaucoup plus rapide pour les développeurs. Avec des invites structurées (plus d’informations sur celles-ci plus tard), vous pouvez utiliser l’IA pour résoudre quatre tâches de documentation courantes. Vous pouvez ainsi améliorer l’efficacité, gagner du temps et garantir la cohérence de votre documentation.

#1 : Générer des documents automatiquement

La documentation est un transfert d’un développeur à un autre, et elle doit être à jour, précise et complète si vous voulez progresser et éviter les erreurs majeures. La documentation est précieuse car les personnes changent de rôle et passent à d’autres projets, et vous pouvez perdre leurs connaissances institutionnelles du logiciel. La documentation est un cadeau à la personne suivante responsable des mises à jour logicielles.

Imaginez que vos développeurs se libèrent de la tâche fastidieuse de créer manuellement de la documentation technique. Cette liberté pourrait leur permettre de consacrer plus de temps au développement de nouvelles fonctionnalités qui augmentent la satisfaction des utilisateurs. Les modèles d’IA générative peuvent créer une documentation essentielle en analysant les référentiels de code, les diagrammes de conception, le formatage requis, les artefacts existants et d’autres spécifications. 

L’utilisation de l’IA de cette manière peut augmenter la précision de la documentation et rendre le processus plus efficace grâce à une automatisation intelligente. Cela pourrait également rendre votre documentation plus cohérente dans toute l’entreprise.

#2 : Examen des documents pour l’assurance qualité

Les revues de documents servent de contrôle qualité. Un responsable ou un expert en la matière passe en revue la documentation et fournit un feed-back au développeur. Ces révisions améliorent la qualité de votre documentation et réduisent les risques associés aux informations obsolètes ou incorrectes, mais elles sont difficiles à gérer manuellement.

L’IA peut être utilisée pour accélérer les examens et rendre le processus plus objectif. Les experts humains disposent ainsi de plus de temps pour l’évaluation stratégique de la qualité. Saisissez des invites structurées qui définissent les objectifs de l’évaluation, les critères d’évaluation et le feed-back attendu. L’outil d’IA examine les documents par rapport aux meilleures pratiques du secteur, aux normes de l’entreprise et aux commentaires des parties prenantes pour trouver des domaines d’amélioration.

Les avis basés sur l’IA peuvent :

• Analysez les documents pour plus de clarté, d’exactitude et d’alignement sur les objectifs du projet.
• Repérez les erreurs, les inexactitudes et les domaines nécessitant une clarification afin de pouvoir les corriger avant la publication.
• Injecter de l’efficacité et de l’impartialité dans le processus d’examen.

Bien que l’IA générative offre un outil puissant pour la documentation, elle ne remplace pas l’expertise humaine. Un examen humain approfondi est toujours recommandé pour vérifier l’exactitude, ajouter du contexte et s’assurer que la documentation correspond à vos besoins spécifiques.

#3 : Réviser les documents pour répondre aux commentaires

Les revues vous informent de ce qui doit être modifié, mais les révisions de documents font de ces changements une réalité. Votre documentation doit refléter les dernières mises à jour du projet, les directives de la marque et les réglementations du secteur. L’intégration transparente du feed-back est un objectif des développeurs qui peut être atteint en introduisant l’IA.

Les modèles d’IA générative peuvent produire des révisions efficaces des documents basées sur des invites structurées. Ces invites intègrent des documents annotés avec des notes de l’examinateur ou des demandes de modification, indiquant à l’IA d’effectuer les révisions nécessaires. Cela permet de s’assurer que les mises à jour reflètent précisément les commentaires et maintiennent la cohérence entre les ensembles de documentation, ce qui permet de gagner du temps et de promouvoir l’alignement dans les efforts de modernisation.

Les révisions basées sur l’IA peuvent être effectuées à grande échelle, ce qui permet des mises à jour rapides sur de grands volumes de documentation, ce qui est particulièrement bénéfique dans les projets de modernisation complexes.

#4 : Extraire rapidement des informations clés

Les décideurs commerciaux doivent comprendre en profondeur les tendances, les problèmes et les opportunités pour faire avancer les initiatives qui font avancer l’entreprise. Cela inclut les informations contenues dans votre documentation logicielle, mais peut être assez technique. Et les décideurs n’ont probablement pas le temps de parcourir des centaines de pages de documentation pour découvrir des informations.

Les modèles d’IA servent d’outil puissant dans ce contexte, en convertissant les informations techniques en informations facilement digestibles. Utilisez l’IA pour résumer des documents longs, des plans de projet complexes ou des travaux de recherche associés à des initiatives de modernisation.

Ces capacités permettent aux décideurs de gagner un temps considérable et de les aider à identifier rapidement les obstacles ou les domaines d’amélioration potentiels. Pour ce faire, il fournit des résumés concis qui mettent en évidence les informations et les conclusions clés qui facilitent la prise de décision éclairée tout au long du processus de modernisation des applications. Il peut également être utile dans des cas tels que la formation et la comparaison des caractéristiques de différentes applications.

Optimiser la puissance de l’invite

De nombreuses entreprises recherchent des opportunités de premier plan pour déployer l’IA. Cependant, pour capitaliser sur ces opportunités, des invites structurées sont une nécessité. Ces invites agissent comme des recettes pour la cuisson, guidant les outils d’IA vers les résultats souhaités. Tout comme la qualité d’un plat s’améliore avec une meilleure recette, les résultats que vous recevez de l’IA sont corrélés à la qualité des données que vous fournissez. Si l’entrée est inférieure, les résultats obtenus seront inévitablement inférieurs aux attentes.

La création minutieuse d’invites structurées maximise l’efficacité de l’IA avec les tâches de documentation, telles que l’analyse, le feed-back et les révisions. Des invites bien écrites améliorent considérablement la qualité et l’efficacité de la documentation.

Bien qu’il y ait toujours un débat dans l’industrie sur les normes rapides, vous pouvez rendre vos invites plus efficaces. En fournissant des conseils clairs et spécifiques à travers les détails et le contexte, les modèles d’IA peuvent mieux exécuter les tâches demandées, ce qui conduit à des résultats de meilleure qualité. Bien que l’IA puisse accélérer vos processus, faites attention et ne vous précipitez pas lorsque vous rédigez vos invites initiales. Et continuez à expérimenter tout en rédigeant des invites futures pour affiner votre approche.

Découvrez comment l’IA peut soutenir le développement de logiciels

Outre la documentation, les tests sont une autre application de l’IA générative pour soutenir le processus de développement logiciel. Mais ce n’est pas tout. Unisys peut vous aider à explorer ces opportunités et à identifier les solutions d’IA optimales pour faire avancer votre entreprise.