L’industrie a beaucoup d’appétit pour la puissance que les plateformes d’intelligence artificielle générative telles que ChatGPT apportent à la profession aux développeurs. « Pour de nombreux développeurs, l’IA générative deviendra le partenaire de codage le plus précieux qu’ils n’ont jamais connu », s’enthousiasme par exemple un récent rapport de KMPG.
Mais la percée de l’IA va-t-elle commencer à remplacer le programmeur lui-même ? Ou aidera-t-elle enfin des professionnels de l’informatique surchargés et stressés à faire abstraction des aspects les plus banals de leur travail, et à se concentrer sur des problèmes plus importants et plus pertinents pour leur entreprise ?
« L’IA générative est en train de transformer radicalement la façon dont les développeurs abordent leur rôle, inaugurant rien de moins qu’une révolution de la productivité », déclare Joe Welch, directeur et leader technologique de Launch Consulting, une division de The Planet Group. « En incorporant GitHub Copilot dans VS Code pour un projet récent, nous avons vu des programmeurs réduire des tâches de dix minutes, comme l’écriture d’une petite fonction, aux 30 secondes nécessaires pour simplement écrire un commentaire expliquant la fonction. Le code réel des fonctions est écrit par Copilot, et souvent ces fonctions sont prêtes à l’emploi sans qu’il soit nécessaire de les modifier ».
Les rôles de programmation proprement dits diminueront
Les outils d’IA générative tels que ChatGPT « sont construits sur de grands modèles de langage qui peuvent effectuer des raisonnements complexes, des déductions et de la créativité », explique Duncan Angove, PDG de Blue Yonder. « Au fond, la programmation est aussi un langage, ce qui en fait une tâche parfaite pour l’IA générative. »
Les modèles d’IA générative « formés à la vaste étendue de code open-source disponible sur Internet expliquent déjà du code mal documenté, génèrent de la documentation pour du code, et écrivent même des fonctions ou des morceaux de code relativement ciblés, le tout avec un minimum de directives de la part des humains », observe le rapport de KPMG.
Pour sa part, M. Angove prévoit que les rôles de programmation proprement dits diminueront. Et que certains développeurs, plus orientés métiers, rassembleront les capacités dont ils ont besoin pour des applications particulières. Au fur et à mesure de l’évolution de la technologie, « je pense que les compétences humaines en matière de programmation deviendront de moins en moins nécessaires et qu’elles seront remplacées par des ingénieurs à l’aide de messages humains », prédit-il. « Les business analyst et les gestionnaires de produits seront les nouveaux ingénieurs du prompt, traduisant les besoins métiers en prompt qui génèrent le code dont nous avons besoin. À court terme, nous aurons encore besoin de programmeurs pour vérifier la qualité du code, mais avec le temps, ce rôle s’estompera également. »
De nombreux impacts positifs de l’IA sur la capacité des développeurs à
produire des résultats beaucoup plus rapidement pour leurs entreprises
Les implications juridiques de l’utilisation libre d’un code essentiellement conçu ailleurs constituent cependant un obstacle à la génération effective de code. « Les questions de propriété intellectuelle liées à l’IA générative ne sont pas encore résolues », soulignent les auteurs de KPMG. « Ces modèles sont formés sur du code open source, avec de nombreux types de licences, et il reste à voir ce qui se passera si le logiciel qu’ils génèrent est jugé trop similaire au code open source. »
Bien que l’on puisse débattre de l’avenir des développeurs à cause de la montée en puissance de l’IA, M. Welch, de Launch, prévoit de nombreux impacts positifs de l’IA sur la capacité des développeurs à produire des résultats beaucoup plus rapidement pour leurs entreprises :
- En tant que moteur de recommandation : un avantage important sera « l’intégration des recommandations de l’IA dans le processus de développement du code ou la fourniture de recommandations de l’IA lors de la vérification du code », déclare-t-il. « GitHub Copilot en est un bon exemple et fournit des recommandations et des suggestions au fur et à mesure que les développeurs écrivent. Les développeurs peuvent également indiquer le code qu’ils essaient d’écrire dans un commentaire spécialement formaté et Copilot fournira un exemple de mise en œuvre de cette fonction ».
- Créer une documentation pour le code existant afin d’aider les nouveaux développeurs à s’intégrer : « Nous avons utilisé l’IA pour fournir des résumés de haut niveau des sous-systèmes, puis des descriptions plus détaillées des modules individuels », explique M. Welch. « Après avoir lu ces résumés, les développeurs peuvent interagir directement avec le chatbot d’IA pour poser des questions détaillées sur les fonctions spécifiques à l’utilisation ou sur les sections du code. Cela permet de réduire considérablement le temps nécessaire à la compréhension d’une nouvelle base de code ».
- Mise à jour des bibliothèques obsolètes : « L’un des défis est de maintenir les bibliothèques tierces à jour dans les versions prises en charge, conformément aux directives de sécurité appropriées », explique M. Welch. « Souvent, le niveau de risque lié à la mise à jour de ces bibliothèques n’est pas clair. L’IA générative est très efficace pour prédire l’effort global, identifier les modèles de code spécifiques qui doivent être modifiés, et aider à garantir que ces bibliothèques et frameworks sont maintenus à jour avec le moins d’effort et de risque commercial possible. »
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Migration d’applications à partir de langages existants : « L’IA peut grandement faciliter la migration d’une base de code importante d’un ancien langage tel que Cobol vers un langage plus moderne tel que Java ou C# », explique M. Welch. « Ces migrations sont souvent difficiles car elles nécessitent des développeurs qui maîtrisent à la fois l’ancien et le nouveau langage. »
En fin de compte, les opportunités pour les développeurs et autres professionnels de l’informatique seront abondantes dans « les choses qui ne peuvent pas être facilement copiées ou enseignées », prédit M. Angove. « Pensez à ce que les LLM ne peuvent pas faire, et faites-le. La valeur d’une pensée nouvelle devient encore plus précieuse. Développez des compétences qui aident à construire les outils – les LLM eux-mêmes – par rapport aux applications désormais gratuites.
Source : « ZDNet.com »
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