\u00ab\u00a0C’est l’application la plus \u00e9tonnante de l’apprentissage automatique que j’aie jamais vue.<\/strong><\/em><\/p>\n Mike Krieger, cofondateur d’Instagram.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Les propos de Mike Krieger ne sont pas des hyperboles. Si la ML est capable de r\u00e9aliser des choses remarquables en termes d’analyse et de compr\u00e9hension des donn\u00e9es, GitHub Copilot change totalement la donne en raison de l’utilit\u00e9 potentielle qu’il peut offrir aux d\u00e9veloppeurs de produits du monde entier.<\/span><\/p>\n Les copilotes de codage et l’IA g\u00e9n\u00e9rative aident les \u00e9quipes \u00e0 d\u00e9bloquer d’\u00e9normes avantages, tels que l’acc\u00e9l\u00e9ration du cycle de vie du d\u00e9veloppement logiciel \u00e0 des vitesses jusqu’ici inimaginables. Cependant, l’impact de la technologie sur la RPA et les tests de logiciels sont deux des fronti\u00e8res les plus excitantes de cette technologie \u00e9tonnante.<\/span><\/p>\n Dans cet article, nous examinerons comment les copilotes de codage et l’IA g\u00e9n\u00e9rative ont modifi\u00e9 les mondes des tests logiciels et de la RPA \u00e0 l’heure actuelle, avant d’explorer leur impact futur sur la technologie.<\/span><\/p>\n <\/p>\n