Qu’est-ce que HCLTech AI Force ?
HCLTech AI Force est une suite dynamique de solutions assistées par GenAI conçues pour injecter de l’intelligence, accroître l’efficience et soutenir tous les volets du cycle de vie de l’ingénierie logicielle et des opérations TI. Du développement logiciel à la maintenance en passant par le soutien, notre approche propulsée par l’IA repense les processus pour une efficacité optimale. Elle privilégie également l’adoption responsable de l’IA, en intégrant des mesures solides de sécurité et de gouvernance pour favoriser une innovation sécuritaire et une croissance à grande échelle.
- HCLTech AI Force pour les développeurs rehausse l’efficacité du développement de produits par une ingénierie intelligente, améliorant l’expérience produit et favorisant un développement harmonieux.
- HCLTech AI Force pour les testeurs redéfinit l’assurance qualité préventive en automatisant de façon transparente les procédures de test, en repérant les défauts, en assurant le suivi des progrès et en optimisant les cycles de test pour renforcer la fiabilité et la sécurité de vos applications.
- HCLTech AI Force pour le soutien mise sur un soutien proactif pour résoudre rapidement les incidents et proposer des solutions personnalisées, assurant ainsi des opérations fluides et une plus grande satisfaction de la clientèle.
Comment HCLTech AI Force a-t-il été développé et quelle est la suite ?
Notre processus d’idéation et de demandes d’amélioration comprend :
- Outil Aha pour recueillir toutes les idées et demandes d’amélioration
- Outil libre-service accessible aux membres de l’équipe de livraison et à d’autres intervenants internes
- Cadre de priorisation pour générer un indice pour chaque idée/amélioration
- Comité consultatif client (CAB) pour recueillir la rétroaction client
Notre stratégie de feuille de route et de planification des versions comprend :
- Conseil de gouvernance mixte pour évaluer les idées et améliorations dans divers modules HCLTech AI Force (SDLC, opérations, automatisation des processus d’affaires)
- Engagement de livraisons trimestrielles et processus d’approbation
- Périodicité de publication : principales, mineures et correctifs urgents
- Sondage utilisateurs pendant et après le déploiement pour cibler les axes d’amélioration
- Commentaires clients sur Aha, CAB, Customer 360 pour la défense des intérêts clients
Nous recommandons cinq Centres d’excellence (CoEs) pour appuyer les équipes de produit :
- Gestion des versions
- Légal et conformité, accessibilité
- Adoption de GenAI
- Tests (sécurité, vulnérabilité, performance, intrusion)
- Expérience utilisateur (pour la standardisation de l’expérience utilisateur)
Des informations supplémentaires sur nos processus et outils de gestion de produit sont présentées dans les images ci-dessous :
Pratiques exemplaires pour la plateforme HCLTech AI Force
Quels sont des exemples de cas d’utilisation client efficacement pris en charge par HCLTech AI Force ?
HCLTech AI Force se distingue par des cas d’utilisation concrets, propulsés par l’IA et adaptés à divers rôles et activités, augmentant la sophistication et l’efficacité de différentes tâches. Elle offre une gamme de fonctionnalités couvrant toutes les étapes du cycle de vie du génie logiciel, assurant des flux de travail plus fluides et de meilleurs résultats.
- HCLTech AI Force pour les cas d’utilisation des développeurs
- Résumé de code : Expliquer le code existant et son objectif
- Remaniement de code : Optimiser le code existant sans en modifier le comportement
- Évaluation de la sécurité : Identifier et corriger les vulnérabilités dans le code et les licences
- Analyse de l’incidence des changements : Analyser l’impact d’une nouvelle fonctionnalité sur les artéfacts existants d’un projet
- Génération de tests unitaires : Générer des cas de test unitaires
- Détection de clones de code : Repérer les portions similaires de code pour une meilleure maintenabilité
- Génération de code : Générer du code selon les exigences fonctionnelles
- Génération SQL : Générer des requêtes SQL à partir du langage naturel
- Résumé SQL : Expliquer les schémas de bases de données, tels que les tables, colonnes, etc.
- Testeurs
- Génération de cas/scripts de tests : Générer des cas et scripts de test à partir des exigences produit
- Détection de défauts en double : Repérer les bogues en double
- Regroupement des cas de test : Repérer et regrouper les cas de test similaires
- Optimisation de cas/scripts de tests : Optimiser l’ensemble existant des cas/scripts de tests
- Recommandation de cas de test : Recommander des cas de test en lien avec un défaut, un changement de code ou l’ajout d’une nouvelle fonctionnalité
- Soutien
- Recommandation de meilleures solutions
- Questionnaire diagnostique : Générer des questions de diagnostic pour comprendre le contexte, sur la base desquelles la meilleure action recommandée pour le problème spécifique est générée
- Création d’articles de connaissances : Utiliser GenAI pour générer des articles pour la base de connaissances
- Identification de billets similaires : Repérer les billets présentant des enjeux semblables
- Dépannage basé sur Q&R : Générer des procédures de dépannage
- Aiguillage intelligent de billets : Attribuer un problème selon les données historiques
- Recherche cognitive : Fournir des résultats de recherche hautement pertinents et personnalisés en données structurées et non structurées
Accélérez l’innovation en TI et en affaires avec HCLTech AI Force.
Pourquoi utiliserais-je HCLTech AI Force si j’ai accès à GitHub Copilot (ou à d’autres outils similaires) ?
D’abord, la longueur du contexte est essentielle : GitHub Copilot, alimenté par OpenAI Codex, offre un contexte de 4 000 jetons permettant une analyse de code étendue. En revanche, HCLTech AI Force laisse le choix parmi divers modèles linguistiques ayant potentiellement des longueurs de contexte variables, ce qui pourrait permettre de traiter des tâches plus complexes.
L’intégration est un autre aspect notable. Alors que GitHub Copilot est conçu pour fonctionner de façon transparente avec VS Code, HCLTech AI Force propose des modules d’extension pour divers IDE, dont Eclipse et VS Code, procurant ainsi une flexibilité multiplateforme.
Les deux outils se préoccupent de la sécurité. GitHub Copilot ne propose pas de mesures de sécurité solides au niveau des saisies, tandis que HCLTech AI Force précise qu’il ne prendra pas en charge les rapports de type MEND, ce qui démontre une approche plus proactive face à la sécurité.
En somme, bien que tant HCLTech AI Force que GitHub Copilot améliorent la programmation grâce à l’IA, leurs approches relatives à la gestion du contexte, à l’intégration et à la sécurité comportent d’importantes distinctions à considérer pour les développeurs.
Quelles fonctionnalités d’HCLTech AI Force le rendent unique par rapport aux autres outils disponibles sur le marché ?
Couverture complète du SDLC
HCLTech AI Force est conçue pour soutenir l’ensemble du cycle de développement logiciel, de la collecte des exigences au soutien après production. Cela inclut la génération des exigences, la création d’histoires utilisateurs, le développement de code, les tests, le déploiement et la maintenance. De nombreux autres outils ciblent un seul volet spécifique, non le cycle complet.
Intégration avec de multiples outils et sources de données
HCLTech AI Force peut s’intégrer à un large éventail d’outils et de sources, tels que Jira, des feuilles de calcul, des référentiels de code source et des systèmes de gestion de contenu. Cela lui permet de recueillir et d’analyser des données à chaque étape du SDLC, offrant ainsi une vision globale du processus de développement.
Capacités avancées en IA et ML
La plateforme utilise tant des modèles IA/ML traditionnels que de grands modèles linguistiques (LLM) de fournisseurs de pointe comme OpenAI, Google, Meta, IBM et AWS. Cette polyvalence permet à HCLTech AI Force d’appliquer pour chaque tâche la méthode d’IA la plus appropriée, maximisant ainsi son efficacité.
Personnalisation et extensibilité
HCLTech AI Force offre de vastes options de personnalisation afin de permettre aux utilisateurs d’adapter la plateforme à leurs besoins précis. Elle prend aussi en charge la création de connecteurs personnalisés et le développement de nouveaux cas d’utilisation sur la plateforme existante, ce qui en fait une solution hautement adaptable pour les besoins d’affaires.
Modes intégré et autonome
Les utilisateurs peuvent se servir de HCLTech AI Force comme plateforme autonome ou intégrer ses fonctionnalités à leurs outils et environnements actuels, y compris par intégration à des IDE comme Visual Studio et JetBrains.
IA responsable et sécurité
La plateforme comprend des fonctionnalités pour une utilisation responsable de l’IA, comme l’anonymisation des données et des configurations de sécurité pour protéger les renseignements sensibles. Ce souci des bonnes pratiques d’éthique en IA distingue la solution des autres outils.
Découverte ontologique et des relations
HCLTech AI Force peut découvrir et cartographier les liens entre diverses bases de données, telles que les exigences, le code, les artéfacts de tests et les défauts. Cette capacité aide à former une vision complète du développement et améliore le diagnostic fondamental et l’optimisation.
Analyse de l’incidence des changements
La solution prend en charge les écarts d’exigences et aide les utilisateurs à comprendre l’impact des nouvelles exigences sur les activités subséquentes.
Rapports FinOps
Ses fonctionnalités de rapport FinOps couvrent les ventes, les revenus/ventes par géographie, le code touché, et plus encore.
Quelle est la politique de sauvegarde et de conservation des données de HCLTech AI Force ?
HCLTech AI Force donne aux clients un contrôle total sur la conservation de leurs données. La durée de conservation des données sur la plateforme est déterminée uniquement selon les exigences de chaque client. L’équipe des services professionnels de HCLTech aidera à mettre en œuvre ces politiques selon chaque cas.
De plus, la plateforme prend en charge la gestion dynamique des données selon les besoins des cas d’utilisation. À mesure que la logique d’affaires évolue, les données désuètes et non pertinentes pour les activités courantes peuvent être retirées efficacement du système.
Cette flexibilité permet aux clients d’optimiser leurs stratégies de conservation et de gestion de données selon leurs objectifs d’affaires.
