Le code généré par l’IA accélère la création d’applications, mais la création de systèmes fiables de niveau entreprise reste bien plus difficile.
Alors que les organisations adoptent le prototypage rapide, nombreuses sont celles qui découvrent que la vitesse sans gouvernance peut rapidement conduire à des problèmes de dette technique et de maintenance. La recherche montre que le codage dynamique et le développement basé sur les spécifications fournissent rarement des logiciels d'entreprise prêts pour la production, avec des prototypes prometteurs bloqués en raison de problèmes de fonctionnalité et de sécurité, selon Medhat Galal (photo), vice-président senior de l'ingénierie chez Appian Corp.
« Cela a l'air génial, puis ils se heurtent à un problème après l'autre. S'ils peuvent le rendre fonctionnel, ils ne peuvent pas le sécuriser. Lorsqu'ils le sécurisent et que le modèle change sous vous, alors tout change à nouveau et vous êtes de retour en mode maintenance », a déclaré Galal. « Vous finissez par être un grand responsable des systèmes d'IA au lieu de créer l'application. »
Galal s'est entretenu avec Dave Vellante et Alison Kosik de theCUBE à Appian World 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l'écart entre le code généré par l'IA et les systèmes d'entreprise, ainsi que des risques croissants de dette technique et de problèmes de fiabilité. (* Divulgation ci-dessous.)
Le code généré par l'IA et les réalités de l'intégration d'entreprise
Il y a une raison pour laquelle les projets de logiciels d'entreprise prennent des années, et non des semaines. Générer du code Java ou Python avec des outils tels que Grok n'est que la première étape : ce code doit encore être intégré aux systèmes de données, d'authentification et d'autorisation pour fonctionner en toute sécurité dans un environnement réel, selon Galal. Chaque couche de fonctionnalités introduit son propre niveau de complexité.
« Pour faire communiquer deux systèmes, l'intégration est une autre couche d'abstraction au-dessus d'eux. Ensuite, vous devez passer à l'orchestration et aux règles métier », a déclaré Galal. « Comment les codifiez-vous ? Ensuite, vous devez parler de l'interface utilisateur. Comment allez-vous les construire ? Ce sont toutes des couches d'abstraction différentes. »
Malgré l’enthousiasme suscité par le développement basé sur l’IA, la construction d’un système stable s’avère bien plus difficile en pratique. Ce qui commence par des progrès rapides se transforme souvent en une longue série de problèmes, avec plus de temps passé à corriger les erreurs générées par l'IA qu'à développer l'application elle-même, selon Galal. C'est un problème pour lequel Appian dit avoir été conçu : ancrer l'IA dans des processus gouvernés pour réduire les retouches et la dette technique, avec des garde-fous qui limitent ce que les agents peuvent faire et quand. L’essentiel est simple : le développement de l’IA n’est pas le raccourci qu’il semble être.
« L'un de mes T-shirts préférés qu'Appian ait jamais porté est : « J'écris du code pour que vous n'ayez pas à le faire », parce que c'est un travail vraiment difficile », a-t-il déclaré. « L'IA est tout aussi difficile. »
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture d'Appian World 2026 par SiliconANGLE et theCUBE :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour Appian World. Ni Appian, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
