Les outils de développement de Google permettent d'intégrer l'IA dans le développement de logiciels

En tant que chef de projet de Google pour les outils de développement, Ryan Salva a un point de vue unique sur la façon dont les outils d'intelligence artificielle transforment le développement de logiciels. Après avoir travaillé chez GitHub et Microsoft, il dirige aujourd'hui des initiatives telles que Gemini CLI et Gemini Code Assist, guidant les développeurs dans le paysage en pleine évolution de la programmation agentique.

Son équipe a récemment publié une étude indépendante sur la manière dont les développeurs utilisent les outils d'intelligence artificielle et sur les améliorations à apporter. J'ai discuté avec Salva du rapport et de ses expériences personnelles avec les assistants de codage alimentés par l'IA.

Cet entretien a été modifié pour des raisons de longueur et de clarté.

Google réalise chaque année une enquête sur les tendances des développeurs, mais le rapport de cette année met fortement l'accent sur les outils d'IA, en particulier sur la volonté des développeurs d'adopter des approches agentiques dans leurs flux de travail. Certains résultats de l'étude vous ont-ils surpris ?

Une découverte particulièrement frappante est la date médiane à laquelle les développeurs ont commencé à intégrer les outils d'IA dans leur travail : Avril 2024. Cette date coïncide étroitement avec la sortie de Claude 3 et de Gemini 2.5, marquant l'émergence de modèles axés sur le raisonnement. À peu près à la même période, nous avons constaté des progrès significatifs dans les capacités d'appel d'outils.

Pour les tâches de codage, les modèles doivent exploiter efficacement les informations externes pour résoudre les problèmes, qu'il s'agisse de rechercher dans le code, de le compiler ou d'exécuter des tests unitaires et d'intégration. La percée dans l'appel d'outils est cruciale car elle permet aux modèles de s'auto-corriger au fur et à mesure qu'ils progressent dans des tâches complexes.

Comment utilisez-vous personnellement les outils de codage de l'IA dans votre travail ?

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La plupart de mes codages se font maintenant pour des projets personnels, et je travaille principalement avec des outils en ligne de commande comme Gemini CLI. J'expérimente également Claude Code et Codex. Comme les outils basés sur les terminaux sont rarement utilisés de manière isolée, je passe régulièrement d'un IDE à l'autre - Zed, VS Code, Cursor et Windsurf - pour rester au courant des développements de l'industrie et comprendre comment les différents outils évoluent.

Sur le plan professionnel, les gestionnaires de produits passent beaucoup de temps à travailler avec des documents, de sorte que ma première étape consiste souvent à utiliser l'IA pour aider à rédiger des spécifications et des documents d'exigences.

Je suis curieux d'en savoir plus sur l'aspect pratique. Vous utilisez Gemini CLI pour aider à construire Gemini CLI lui-même, mais je suppose que le processus n'est pas entièrement automatisé.

Une tâche de développement typique commence par un problème - souvent un problème GitHub signalant un bogue. Pour être honnête, ces problèmes sont souvent sous-spécifiés. J'utilise Gemini CLI pour générer un document d'exigences plus complet en Markdown, produisant généralement environ 100 lignes de spécifications techniques, axées sur les résultats. Ensuite, j'utilise Gemini CLI pour écrire le code réel sur la base de ces spécifications et des directives établies par notre équipe.

Notre équipe d'ingénieurs maintient plusieurs couches de règles et de documentation Markdown qui informent le modèle de notre flux de travail, couvrant les protocoles de test, la gestion des dépendances et d'autres normes. Lors de la génération du code, le modèle fait référence à ces documents pour garantir la cohérence.

Au fur et à mesure que Gemini CLI traite les problèmes, je lui demande de mettre à jour le document d'exigences pour suivre les progrès : "Correction de cette étape, passage à la suivante", et ainsi de suite. Chaque mise à jour fait l'objet d'un commit et d'une pull request distincts, ce qui facilite la révision ou l'annulation des modifications si nécessaire.

J'estime que 70 à 80 % de mon travail consiste à utiliser le langage naturel dans le terminal avec Gemini CLI, d'abord pour affiner les exigences, puis pour générer la majorité du code. Je révise le résultat dans l'IDE que j'utilise, mais de plus en plus, je me fie à l'IDE davantage pour lire le code que pour l'écrire.

Pensez-vous que l'écriture traditionnelle du code perdurera ou que nous passerons entièrement à des flux de travail basés sur des terminaux ?

Au cours des trente dernières années, l'IDE a été le pivot central du développement logiciel, complété par le navigateur et le terminal.

Je pense que cette structure restera pertinente pendant un certain temps, mais je m'attends à ce que nous passions progressivement plus de temps à définir les besoins, et moins de temps à coder dans l'IDE. Cette transition s'étalera probablement sur une longue période.

Naturellement, on s'inquiète de ce que cela signifie pour l'avenir des carrières dans le développement de logiciels. Si nous n'écrivons plus directement de code dans une décennie, qu'est-ce que cela signifie pour les développeurs ? Leur rôle existera-t-il encore ?

Je pense que le rôle du développeur évoluera pour ressembler à celui d'un architecte. L'accent sera mis sur la décomposition de problèmes complexes en tâches gérables et sur une vision plus large de ce que l'on construit, plutôt que sur les spécificités des langages de programmation et du code machine.