AWS lance AI-DLC et l’outil Kiro, visant les points douloureux de l’IA pour programmer : « faible efficacité » et « sécurité insuffisante »

Jinse Caijing a annoncé qu’AWS Korea tenait une conférence de presse le 16 au siège social de Séoul, où elle a présenté une méthodologie de développement pilotée par l’IA (AI-DLC) ainsi qu’un outil de développement basé sur des spécifications (Spec) nommé Kiro, visant à résoudre les problèmes actuels de la programmation par IA tels que « génération de code rapide, faible efficacité de livraison, risques de sécurité élevés ».

AWS indique qu’à l’heure actuelle, 94 % des entreprises n’obtiennent pas les résultats escomptés après avoir intégré l’IA au développement de logiciels, en raison du fait que les outils d’IA existants se concentrent principalement sur l’étape de codage, alors que le codage ne représente qu’environ 20 % de l’ensemble du processus de développement.

L’AI-DLC vise à intégrer l’IA tout au long du cycle de vie complet, de la conception des besoins au développement, aux tests et à la maintenance, en assurant une validation continue, des approbations humaines et une traçabilité sur l’ensemble du processus, pour générer simultanément du code, des documents de besoins, des documents de conception et des manuels de maintenance.

AWS affirme que plusieurs entreprises en Corée ont déjà obtenu des résultats tangibles : la division MS de LG Electronics a doublé son efficacité de développement ; CJ Olive Young a finalisé 5 projets MVP en 3 jours ; pour un grand projet de plateforme B2B, le cycle de développement a été réduit de deux semaines à une semaine.

Parallèlement, AWS a lancé l’outil de développement Kiro, qui peut d’abord générer des documents de besoins et de conception, puis procéder au développement du code, tout en intégrant des fonctionnalités telles que des tests automatiques, des vérifications de sécurité et des connexions à des systèmes externes.

D’après les résultats de test publiés par AWS, avec le même modèle, le coût de développement de Kiro peut être ramené à un sixième à un dixième de celui d’outils comparables. (Jin Ten)