L’intelligence artificielle menace-t-elle les postes de développeurs informatiques humains dans les années à venir ? Le chatbot ChatGPT d’OpenAI a par exemple réussi l’édition 2022 de l’examen d’informatique pour élèves du secondaire désireux d’obtenir des crédits universitaires US. C’est un accomplissement parmi d’autres à mettre sur le compte de cette technologie qui ravive le débat sur la possible disparition du métier de développeur du fait de sa montée en puissance. Le PDG de Nvidia va dans le même sens dans une récente sortie en signant : « Apprendre à programmer sera inutile à l’avenir. »Et pour cause, la montée en puissance de l’intelligence artificielle fera de tous des programmeurs au travers du langage naturel. En d’autres termes, l’évolution technologique sera telle que chacun sera en mesure de donner des détails d’un projet informatique à un ordinateur qui se chargera de le boucler dans les moindres détails. Cette sortie s’inscrit en droite ligne avec une autre dans laquelle il déclare que que, d’ici 2029, les ordinateurs réussiront tous les tests auxquels un être humain peut se soumettre.
Une récente étude débouche sur la conclusion selon laquelle l’intelligence artificielle générative ne les remplacera pas de sitôtNvidia CEO Jensen Huang has a unique take on what kids should study in school.
— Mohit Chaprana (MCR) 🇮🇳 (@ammohitchaprana) February 22, 2024
While computer science and programming were once the must-have skills, Huang believes that the focus should shift to specific domain knowledge such as biology, chemistry, or finance. pic.twitter.com/ImsKiVvcXK
Des chercheurs de l'université de Princeton ont développé un cadre d'évaluation basé sur près de 2300 problèmes courants de génie logiciel montés à partir de rapports de bogues et de feature requests soumis sur GitHub afin de tester la performance de divers modèles de grands langages (LLM).
Les chercheurs ont fourni à différents modèles de langage le problème à résoudre et le code du dépôt. Ils ont ensuite demandé au modèle de produire un correctif réalisable. Ce dernier a ensuite fait l’objet de tests pour s'assurer qu'il était correct. Mais le LLM n'a généré une solution efficace que dans 4 % des cas.
Leur modèle spécialement entraîné, SWE-Llama, n'a pu résoudre que les problèmes d'ingénierie les plus simples présentés sur GitHub, alors que les LLM classiques tels que Claude 2 d'Anthropic et GPT-4 d'OpenAI n'ont pu résoudre que 4,8 % et 1,7 % des problèmes, de façon respective.
Et l’équipe de recherche de conclure : « le génie logiciel n’est pas simple dans la pratique. La correction d'un bogue peut nécessiter de naviguer dans un grand référentiel, comprendre l'interaction entre des fonctions dans différents fichiers ou repérer une petite erreur dans du code alambiqué. Cela va bien au-delà des tâches de complétion de code. »
C’est la raison pour laquelle Linux Torvalds a tenu à se désolidariser de tout le battage médiatique autour de l’intelligence artificielle. Il la considère comme un outil au stade actuel de son évolution. Il suggère d’ailleurs la révision de code comme domaine d’application de l’intelligence artificielle. La capacité de l’intelligence artificielle à « deviner » l’intention du développeur lui sera utile pour obtenir du code fiable en un temps réduit. Une condition demeurera toutefois nécessaire : le développeur devra à son tour examiner ce que l’intelligence artificielle lui propose.
Certains intervenants sont néanmoins d’avis que les actuels modèles d’IA ne font qu’effleurer la surface du tableau futur de la filière du développement de logiciels et renforcent l’idée de la possible disparition du métier de développeur
« ChatGPT et autres GitHub Copilot donnent juste un aperçu introductif de ce que la filière informatique sera dans l’avenir », déclare le CEO de la startup IA Fixie AI.
« Les assistants de programmation tels que CoPilot ne font qu'effleurer la surface de ce que je décris. Il me semble tout à fait évident qu'à l'avenir, tous les programmes seront écrits par des intelligences artificielles, les humains étant relégués, au mieux, à un rôle de supervision. Quiconque doute de cette prédiction n'a qu'à regarder les progrès très rapides réalisés dans d'autres aspects de la génération de contenu par l'intelligence artificielle, comme la génération d'images. La différence de qualité et de complexité entre DALL-E v1 et DALL-E v2 - annoncée seulement 15 mois plus tard - est stupéfiante. Si j'ai appris quelque chose au cours de ces dernières années à travailler dans le domaine de l'IA, c'est qu'il est très facile de sous-estimer la puissance de modèles d'IA de plus en plus grands. Des choses qui semblaient relever de la science-fiction il y a seulement quelques mois deviennent rapidement réalité.
Je ne parle pas seulement du fait que CoPilot de Github de remplacer les programmeurs. Je parle de remplacer le concept même d'écriture de programmes par des agents d’intelligence artificielle dédiés. À l'avenir, les étudiants en informatique n'auront pas besoin d'apprendre des compétences aussi banales que l'ajout d'un nœud à un arbre binaire ou le codage en C++. Ce type d'enseignement sera dépassé, comme celui qui consiste à apprendre aux étudiants en ingénierie à utiliser une règle à calcul », ajoute-t-il.
Lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, deux grands courants de pensée s’affrontent : celui des tiers qui pensent qu’il s’agit d’un outil, ce, sans plus et celui des intervenants et observateurs qui sont d’avis que ce n’est qu’une question de temps avant qu’elle ne devienne une menace pour la race humaine. Matt Welsh fait partie du deuxième groupe auquel les critiques du second fixent une limite : l’atteinte par les équipes de recherches d’une intelligence artificielle de niveau humain. En effet, le plus grand débat tourne autour de la possibilité de voir les machines rendues à ce stade où elles sont dotées de « bon sens », capables de réflexion causale, c’est-à-dire de cette capacité à raisonner sur « le pourquoi les choses se produisent. »
Google par exemple est lancé en secret sur le développement de Pitchfork, ou AI Developer Assistance. C’est un outil qui utilise l'apprentissage automatique pour apprendre au code à s'écrire et se réécrire lui-même. Comment ? En apprenant des styles correspondant à des langages de programmation, et en appliquant ces connaissances pour écrire de nouvelles lignes de code.
L’intention initiale derrière ce projet était de créer une plateforme capable de mettre automatiquement à jour la base de code Python chaque fois qu'une nouvelle version était publiée, sans nécessiter l'intervention ou l'embauche d'un grand nombre d'ingénieurs. Cependant, le potentiel du programme s'est avéré beaucoup plus important que prévu. Désormais, l'intention est de donner vie à un système polyvalent capable de maintenir un standard de qualité dans le code, mais sans dépendre de l'intervention humaine dans les tâches de développement et de mise à jour. Un tel objectif pourrait ne plus relever de la science-fiction lorsqu’on sait que des équipes de recherche en intelligence artificielle promettent déjà l’atteinte du stade d’intelligence artificielle générale dans 5 à 10 ans.
Et vous ?
Les développements en cours dans la filière du génie logiciel donnent-ils lieu à des inquiétudes légitimes quant à l’avenir des informaticiens humains dans la filière ? Comment voyez-vous l'intelligence artificielle dans 5 à 10 ans ? Comme un outil ou comme un danger pour votre poste de développeur ?Voir aussi :
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Envoyé par Jade Emy
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