Les principales tendances stratégiques en matière d'ingénierie logicielle pour 2025 et au-delà, selon Gartner

Les principales tendances stratégiques en matière d'ingénierie logicielle pour 2025 et au-delà, afin d'accélérer l'innovation grâce à l'automatisation basée sur l'IA, par Gartner

Gartner a récemment partagé ces principales tendances stratégiques en matière de génie logiciel pour 2025 et au-delà. Ces tendances devraient permettre aux organisations d'accélérer l'innovation grâce à l'automatisation basée sur l'IA et d'adopter des pratiques d'ingénierie efficaces et prêtes pour l'avenir. Selon Gartner, "les principales tendances identifiées par Gartner offrent aux dirigeants une feuille de route pour tirer parti de l'automatisation basée sur l'IA, optimiser leurs stratégies en matière de talents et adopter des pratiques d'ingénierie durables et natives de l'IA"

Gartner a récemment partagé ces principales tendances stratégiques en matière de génie logiciel pour 2025 et au-delà. Ces tendances devraient permettre aux organisations d'accélérer l'innovation grâce à l'automatisation basée sur l'IA et d'adopter des pratiques d'ingénierie efficaces et prêtes pour l'avenir. Alors que les organisations élaborent leur feuille de route stratégique pour 2025 et au-delà, Gartner recommande de donner la priorité aux investissements qui s'alignent sur ces six tendances stratégiques en matière d'ingénierie logicielle.

Joachim Herschmann, vice-président analyste chez Gartner, a déclaré : "Les outils et technologies basés sur l'IA changent fondamentalement la manière dont les logiciels sont conçus et fournis. Les principales tendances identifiées par Gartner offrent aux dirigeants une feuille de route pour tirer parti de l'automatisation basée sur l'IA, optimiser leurs stratégies en matière de talents et adopter des pratiques d'ingénierie durables et natives de l'IA. Les responsables de l'ingénierie logicielle qui agissent dès maintenant sur ces tendances positionneront leurs organisations pour une réussite à long terme."

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1. Ingénierie logicielle native de l'IA
   
   L'ingénierie logicielle native de l'IA transforme le cycle de vie du développement logiciel (SDLC) en intégrant l'IA à chaque phase, de la conception au déploiement. Ces pratiques permettent à l'IA de gérer de manière autonome ou semi-autonome une part importante des tâches du SDLC.
   
   Gartner prévoit que d'ici 2028, 90 % des ingénieurs logiciels d'entreprise utiliseront des assistants de code IA, contre moins de 14 % au début de 2024. Le rôle des développeurs passera de la mise en œuvre à l'orchestration, en se concentrant sur la résolution de problèmes et la conception de systèmes, et en veillant à ce que les outils IA fournissent des résultats de haute qualité. Pour réussir, les équipes doivent trouver un équilibre entre l'automatisation et la supervision humaine, en tenant compte de la criticité de l'activité, des risques et de la complexité des flux de travail.
   
   
2. Création d'applications et d'agents basés sur les LLM
   
   Les grands modèles de langage (LLM) transforment l'ingénierie logicielle en permettant aux applications d'interagir de manière intelligente et autonome, à l'instar des interactions humaines. Gartner prévoit que d'ici 2027, au moins 55 % des équipes d'ingénierie logicielle créeront activement des fonctionnalités basées sur les LLM.
   
   "Pour réussir à créer des applications et des agents basés sur les LLM, les responsables de l'ingénierie logicielle doivent repenser leurs stratégies", a déclaré Herschmann. "Cela signifie investir dans le perfectionnement des compétences, expérimenter les résultats de l'IA générative (GenAI) et mettre en place des garde-fous solides pour gérer les risques."
   
   
3. Ingénierie de plateformes GenAI
   
   L'ingénierie de plateformes GenAI s'appuie sur des approches d'ingénierie de plateformes établies pour aider les développeurs à découvrir, intégrer et utiliser en toute sécurité les capacités GenAI dans leurs applications. Gartner prévoit que d'ici 2027, 70 % des organisations disposant d'équipes de plateformes incluront des capacités GenAI dans leurs plateformes de développement internes.
   
   En rendant les capacités d'IA facilement accessibles via des portails de développement en libre-service, en hiérarchisant les fonctionnalités en fonction des besoins des développeurs et en intégrant des pratiques de gouvernance et de sécurité robustes, les dirigeants peuvent s'assurer que leurs équipes créent des applications innovantes conformes aux normes de l'organisation.
   
   
4. Optimisation de la densité des talents
   
   La densité des talents, c'est-à-dire la concentration de professionnels hautement qualifiés au sein des équipes, est devenue un facteur clé de différenciation pour les organisations d'ingénierie hautement performantes. Lorsqu'elles sont soutenues par une culture et des stratégies technologiques appropriées, les équipes à forte densité de talents peuvent fonctionner avec une efficacité et une adaptabilité accrues, offrant ainsi une valeur ajoutée aux clients.
   
   "Pour rester compétitives, les organisations doivent aller au-delà des pratiques d'embauche traditionnelles et se concentrer sur la constitution d'équipes à forte densité de talents", a déclaré Herschmann. "Les dirigeants doivent cultiver une culture d'apprentissage et de collaboration continus afin d'attirer et de retenir des professionnels qualifiés capables de s'adapter et d'évoluer en fonction des besoins changeants de l'entreprise."
   
   
5. Croissance des modèles et de l'écosystème GenAI ouverts
   
   Les modèles GenAI ouverts redéfinissent le paysage de l'IA d'entreprise en offrant une plus grande flexibilité, des coûts réduits et une liberté vis-à-vis des fournisseurs.
   
   Contrairement aux modèles propriétaires, les modèles GenAI ouverts permettent aux organisations de personnaliser, d'ajuster et de déployer des solutions d'IA adaptées à leurs besoins spécifiques, que ce soit sur site ou dans le cloud. Cette évolution rend les capacités avancées de l'IA plus accessibles et plus rentables pour un plus large éventail d'équipes et de cas d'utilisation.
   
   Gartner prévoit que d'ici 2028, 30 % des dépenses mondiales totales des entreprises en technologies GenAI seront consacrées à des modèles GenAI ouverts adaptés à des cas d'utilisation spécifiques à un domaine.
   
   
6. Ingénierie logicielle verte
   
   L'ingénierie logicielle verte est la discipline qui consiste à créer des logiciels durables, efficaces et respectueux de l'environnement. Cette approche consiste à ne plus considérer l'impact environnemental des logiciels comme un élément secondaire, mais à intégrer des pratiques écologiques dès le début, à chaque étape, de la planification à la production.
   
   "À mesure que les organisations développent et achètent davantage de logiciels dans le cadre d'initiatives numériques, l'augmentation de l'empreinte carbone liée aux charges de travail intensives en calcul peut aller à l'encontre de leurs objectifs de durabilité", a déclaré Herschmann. "Le développement d'applications intelligentes avec GenAI est très gourmand en énergie, ce qui rend les pratiques d'ingénierie logicielle verte indispensables."

Source : Gartner

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