Créateur : Andrew Barkett
Rédacteur en chef : Phil Miller
Dans le paysage technologique actuel, qui évolue rapidement, l'intelligence artificielle (IA) a considérablement transformé la manière dont les développeurs abordent leurs tâches et leurs projets. Il est impératif pour les managers et les développeurs de rester à jour avec la "nouvelle boîte à outils" qui intègre l'IA pour améliorer l'efficacité et la productivité. Korbit AI fait partie d'une suite plus large qui alimente les processus de développement de pointe d'aujourd'hui. Ci-dessous, nous allons explorer un ensemble typique d'outils utilisés par une startup qui crée un nouveau produit basé sur l'IA.
Macbook Pro:
Description: Pour de nombreux développeurs, un Mac est un bon équilibre entre une expérience utilisateur pratique et un environnement de type Linux/UNIX qui est plus proche de la cible de déploiement du serveur.
Pertinence: Les cœurs neuronaux des puces M1/M2 ne sont pas mauvais pour les tâches spécifiques à l'IA, et 24 à 32 Go de RAM sont désormais indispensables.
Coûts/avantages: Disons que l'ordinateur coûte 70 euros par an pour Applecare. En tout et pour tout, nous dirons 56 $ par mois. Les avantages sont simples : vous avez besoin d'un environnement local pour coder et déboguer, et idéalement d'un environnement dans lequel vous pouvez installer beaucoup de choses par brew ou pip, exécuter docker, ou exécuter des émulateurs ou d'autres machines virtuelles selon les besoins.
AWS/Azure/GCP:
Description: Il s'agit de plateformes cloud de premier plan offrant une myriade de services pour les capacités de calcul, de stockage et d'IA. Si vous ne formez pas votre propre LLM, vous n'avez probablement pas besoin de machines gourmandes en GPU. Si c'est le cas, les coûts augmentent.
Pertinence: L'évolutivité et la flexibilité des infrastructures en nuage sont primordiales pour l'utilisation et le déploiement de modèles d'IA, ce qui rend ces plateformes indispensables.
Coûts/avantages: Les coûts varient considérablement en fonction des services spécifiques utilisés et de l'état d'avancement du processus, mais estimons une moyenne de 100 $ par mois pour une utilisation modérée. Ce montant n'inclut pas l'ensemble de votre infrastructure de production. Les avantages sont l'évolutivité, la réduction des coûts opérationnels et la rationalisation des processus de développement.
vscode:
Description: Un éditeur de code source léger et extensible.
Pertinence: Améliore l'efficacité du codage grâce à des extensions et des intégrations alimentées par l'IA.
Coûts/avantages: Gratuit, mais disons 10 $ par mois pour les extensions premium (sans compter Copilot). Les avantages comprennent une écriture de code et un débogage plus rapides.
Github/Bitbucket/GitLab/Azure DevOps:
Description: Plateformes de contrôle de version et de collaboration sur le code. Voir notre article sur les outils de revue de code pour plus d'informations sur ces outils.
Pertinence: Faciliter le développement collaboratif et la version transparente des modèles et des pipelines de traitement des données. Korbit, et d'autres outils, s'intègrent également directement à Github, Bitbucket et d'autres systèmes, de sorte que vos "ressources IA" utilisent ces plateformes comme moyen de communication avec vos ressources humaines.
Coûts/avantages: Typiquement 15 par utilisateur, en fonction de l'utilisation ; l'avantage principal est la rationalisation des versions et de la collaboration, même entre l'homme et le robot.
Korbit AI Mentor:
Description: Une ressource virtuelle d'ingénierie senior pour automatiser et augmenter diverses tâches d'ingénierie logicielle.
Pertinence: Réduit le temps et les coûts de développement en exploitant l'IA pour l'assistance au codage, l'examen du code, le débogage, l'application des politiques et la résolution des problèmes.
Coûts/avantages: 40 $ par mois ; les avantages comprennent la réduction de la dette technique, moins d'heures consacrées à la révision du code, une meilleure qualité du code, moins de bogues atteignant la production, un meilleur soutien pour les ingénieurs juniors, la visibilité du manager sur l'équipe et la qualité du code, et des temps de cycle plus rapides.
Datadog:
Description: Plateforme de surveillance et d'analyse pour les applications déployées en nuage.
Pertinence: Surveille l'IA et les applications traditionnelles en temps réel, garantissant des performances et un temps de fonctionnement optimaux.
Jupyter:
Description: Une plateforme open-source pour créer et partager du code en direct, des analyses statistiques et des visualisations.
Pertinence: Essentiel pour le développement de modèles d'IA interactifs et l'analyse de données. Également utile pour l'utilisation du LLM et l'évaluation de la qualité.
Coûts/avantages: Gratuit/inclus, en supposant que vous l'exécutiez sur votre machine locale ou sur des ressources en nuage ; les avantages englobent le développement de modèles interactifs et la facilité d'exploration des données.
Gmail/Google Docs/Google Meet:
Description: Une suite d'outils de productivité pour la communication et la collaboration.
Pertinence: Facilite la coordination transparente des équipes dans le cadre des projets traditionnels et des projets pilotés par l'IA.
Coûts/avantages: Environ 15 $ par mois ; les avantages sont la collaboration en temps réel et l'amélioration de la communication au sein de l'équipe. De plus, vos clients doivent avoir une adresse électronique à laquelle ils peuvent envoyer un courriel lorsqu'ils veulent commander vos produits !
Copilote:
Description: Un assistant de codage alimenté par l'IA de Github. S'intègre bien à VS Code.
Pertinence: Fournit des suggestions de codage et une auto-complétion au fur et à mesure de la saisie, ce qui rend le processus de développement plus rapide et plus efficace.
Coûts/avantages: 19 $ par mois ; le principal avantage est l'accélération de l'écriture du code. Il inclut désormais Copilot Chat.
ChatGPT Plus / OpenAI APIs:
Description: Modèles de base LLM et outils d'IA avancés pour des tâches multiples.
Pertinence: Permet d'automatiser les interactions avec les clients, les requêtes dans la base de connaissances, le débogage, la génération de documentation, etc. Les possibilités sont infinies. Le gpt-4 est encore cher, mais ses capacités dépassent de loin celles du gpt-3.5-turbo.
Coûts/avantages: ~100 $ pour l'utilisation du LLM ; les avantages comprennent l'augmentation de la vitesse des employés, la possibilité de créer des catégories d'applications qui n'étaient pas possibles auparavant et la réduction considérable du temps passé à traduire le langage humain et les instructions de la machine.
Slack:
Description: Une plateforme de messagerie pour les équipes.
Pertinence: Rationalise la communication dans les environnements de développement de l'IA où le retour d'information instantané est essentiel. Comprend l'accès à de nombreux bots et des intégrations faciles.
Coûts/avantages: ~10 $ par mois ; principal outil de communication de l'équipe. Meilleur que le courrier électronique seul.
Jira/Linéaire:
Description: Un outil de gestion de projet et de suivi des problèmes.
Pertinence: Organise les cycles de développement de l'IA, en veillant à ce que les livraisons et la résolution des problèmes se fassent dans les délais impartis.
Coûts/avantages: ~10 $ par mois ; l'avantage principal est la gestion structurée du projet.
Téléavertisseur:
Description: Plate-forme de réponse aux incidents.
Pertinence: Garantit que les services d'IA restent opérationnels en alertant les équipes sur les problèmes en temps réel.
Coûts/avantages: Comptez 20 dollars par mois ; les avantages sont une réponse rapide aux incidents et l'assurance d'un temps de fonctionnement.
En résumé:
L'ère du développement piloté par l'IA a apporté une pléthore de nouveaux outils et a rendu certains outils existants plus ou moins pertinents. Si certains de ces outils ont un prix, leurs avantages l'emportent souvent sur les coûts. D'après les estimations ci-dessus, et en tenant compte de l'amortissement de l'ordinateur portable, il en coûterait environ 150 dollars par mois pour une nouvelle entreprise, et le double si vous travaillez dans une grande entreprise qui a beaucoup d'autres outils à utiliser.
Cet investissement ouvre toutefois la voie à des cycles de développement plus rapides, à des coûts opérationnels réduits, à une meilleure communication au sein de l'équipe et à des applications d'IA plus optimisées. Pour les organisations qui souhaitent rester à la pointe du progrès technologique, cette boîte à outils représente un investissement essentiel et utile. Une boîte à outils orientée vers l'IA est également un argument de vente et un mécanisme de rétention pour les ingénieurs qui souhaitent travailler sur des sujets d'avant-garde avec des outils d'avant-garde.
D'après mon expérience en tant que responsable de l'ingénierie chez Google, Facebook/Meta, NVIDIA et de nombreuses start-ups, les ingénieurs qui disposent de la bonne boîte à outils peuvent être de 20 à 80 % plus efficaces et performants. Chez Google, dans les années 2000, une grande partie de cette boîte à outils était développée en interne. Aujourd'hui, des outils prêts à l'emploi comme AWS, Copilot, Jira et AI Mentor de Korbit vous offrent un ensemble d'outils que nous n'aurions pas pu imaginer il y a seulement quelques années, et rendent les ingénieurs ultra-productifs, pour un coût total de moins de 500 $ par mois.
Quels sont les éléments de la boîte à outils du développeur d'IA moderne qui vous manquent ? Si l'un d'entre eux est un mentor en IA pour vos ingénieurs, vous devriez certainement essayer Korbit!
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