L’IA générative remplacera-t-elle les développeurs de logiciels ?

Tariq Hook écrit du code logiciel depuis les années 1990.

Personne ne peut dire que ça n’a pas changé, m’a-t-il dit.

Actuellement à la fois ingénieur logiciel et cofondateur d’une boutique de logiciels personnalisés axés sur l’IA, Hook est peut-être plus familier aux lecteurs de Technical.ly en tant que conférencier de premier plan et instructeur de codage enclin à adopter un effet de sergent instructeur.

Originaire de l’ouest de Philadelphie (merci Overbrook) devenu champion civique du Delaware, il a soutenu des centaines de nouveaux et aspirants développeurs avec des instructions, du mentorat et en étant un champion particulièrement charismatique du code. Un diplômé du bootcamp a un jour qualifié Hook de médicament d’entrée pour les codeurs débutants, en raison de son approche énergique, stimulante et intensive. Technical.ly a appelé lui le grand méchant loup de Code.

Il dirige une équipe d’ingénieurs de cinq personnes qui s’appuie fortement sur GitHub Copilot et sur un portefeuille croissant d’autres outils génératifs basés sur l’IA.

Nous étions 1,5, peut-être 2 fois, aussi rapides qu’avant, a déclaré Hook. Ces gains proviennent principalement de la génération de lignes de code répétées et de la prise en charge de leur débogage. Pas la création de quelque chose de complexe ou de particulièrement nouveau, mais en gagnant quelques minutes ici et là.

Cela signifie-t-il qu’il devra embaucher moins de développeurs de logiciels au fil du temps, ou qu’il sera capable d’attirer plus de clients en réalisant toujours plus de projets ? Son expérience est au cœur des plus grandes conversations en matière de développement de logiciels et de création d’écosystèmes technologiques.

Pendant des décennies, l’automatisation et le déplacement des travailleurs ont été associés aux emplois de cols bleus, comme les employés d’usine, les chauffeurs de camion et les caissiers. L’obsession culturelle actuelle autour des modèles à grand langage et de l’IA générative a inversé la donne. Plutôt que la robotique reproduisant la façon dont les gens se déplacent, le cycle de battage médiatique actuel tourne autour de l’IA reproduisant la façon dont les gens pensent.

Cela signifie que les spécialistes du marketing, les stratèges et les développeurs de logiciels sont bien plus touchés que ceux des usines, des semi-remorques et des supermarchés. Cela est important pour les boosters technologiques étant donné que dans la plupart des régions, le travail technologique le plus courant est celui de développeur de logiciels.

Même sans progrès supplémentaires, le domaine évolue

En mars dernier, le laboratoire d’IA Cognition, fondé à San Francisco, a annoncé Devin AI, dont le fondateur-PDG, Scott Wu, âgé d’une vingtaine d’années. appelé le premier ingénieur logiciel d’IA au monde. Dans une vidéo d’entreprise, Wu montre des captures d’écran de leur IA générant automatiquement ses propres tâches et solutions pour atteindre un objectif – agissant en tant qu’agent indépendant, pour utiliser le jargon de l’industrie.

Pourtant, dans les semaines qui ont suivi la libération de Devin, de nombreux ingénieurs ont affirmé que Devin ne pouvait pas faire ce que Wu prétendait pouvoir faire. Comme me l’a dit un ingénieur logiciel senior : « Le gars a fait une erreur en énervant un groupe de développeurs. » Que Cognition ait ou non fait trop de promesses, il ne fait aucun doute que Devin a touché une corde sensible. Le jeune Wu a déjà une série d’exemples très médiatisés montrant qu’il est l’homme le plus intelligent de la pièce.

Sur les forums Web et les réseaux sociaux, les développeurs partagent avec adoration des vidéos de Wu précoce, enfant, remportant des concours de mathématiques avec la facilité d’un prodige (et appellent à la fin de sa carrière). De retour 2016 et 2017, Wu a participé régulièrement à OpenBracket, un concours de codage en évolution à Wilmington, Delaware, que Technical.ly a aidé à organiser avec une coalition de partenaires réunis par l’investisseur et grand local Ben duPont. (J’ai contacté Wu mais je n’ai pas pu lui parler avant la date limite.)

Qui sait si nous y parviendrons, mais l’équipe Cognition, à commencer par son produit Devin AI, a l’intention de remplacer de nombreuses fonctions humaines impliquées dans le développement de logiciels. Il s’agit simplement d’un élément particulièrement important dans le débat plus large sur la question de savoir quel effort humain sera le plus durable dans la création de code.

Même si nous supposons que les progrès de l’IA générative ralentiront dans les mois à venir, peut-être à cause de données sources limitées et de haute qualitél’impact de la génération actuelle d’outils d’IA sur le développement de logiciels ne s’est probablement pas encore fait sentir.

Les grandes entreprises se méfient particulièrement de leurs employés qui écrivent des logiciels à l’aide d’outils d’IA dont le statut juridique n’est pas clair.

Comme l’a dit en privé un ingénieur d’un grand détaillant coté en bourse à Technically : Je ne suis pas convaincu d’avoir réellement le droit d’utiliser le code suggéré par l’assistant IA et je ne peux pas non plus l’appeler à juste titre le mien. [with respect to] certifiant son origine, qu’il s’agisse d’un travail open source ou d’un travail rémunéré.

Ce n’est que récemment que cet ingénieur a reçu l’autorisation de commencer à en tester un.

Des gains de productivité qui n’étaient pas possibles auparavant

Ailleurs, certains soulignent un changement précoce sur le lieu de travail. Sources a déclaré à la Banque de Réserve Fédérale ce mois-ci, l’IA remplace des équipes entières d’ingénieurs logiciels.

Dans un autre exemple, Technical.ly a reçu un aperçu des résultats internes de ce qui est probablement à ce jour l’un des plus grands déploiements d’un copilote logiciel au sein d’une seule entreprise – bien que nous ayons convenu de ne pas divulguer de secteur, de région ou de chiffres spécifiques. Sur un échantillon de milliers de développeurs, l’entreprise a constaté une augmentation significative de la vitesse de codage, mesurée par le nombre de demandes d’extraction, et une augmentation significative de la qualité du code, mesurée à la fois par le temps moyen de fusion des demandes d’extraction et, peut-être le plus important, enquêtes de sentiment réalisées par les participants eux-mêmes.

L’entreprise évolue plus rapidement, mais il est trop tôt pour suggérer que cela signifie qu’elle aura besoin de moins de personnel ou qu’elle accomplira davantage. Des recherches antérieures suggèrent que les entreprises qui mettent en œuvre des automatisations grossissent plutôt que rétrécissent, probablement parce qu’elles deviennent plus efficaces.

Les startups et les petites entreprises plus tolérantes au risque ont été plus rapides à adopter ces outils, qui constituent donc une boule de cristal intéressante.

Armin Samii, informaticien basé à Pittsburgh devenu entrepreneur, a répondu à une invite dans Technical.lys Slack que les outils d’IA ont accéléré sa production ces derniers mois, mais il ne les a pas encore trouvés utiles pour détecter les bugs et 95 % du codage est du débogage, a-t-il déclaré. L’ingénieur de données Valentine Okundaye, maintenant chez EcoMap, fondé à Baltimore, a convenu que les outils contribuent déjà de manière plus modeste, comme l’explication des nouvelles bibliothèques de codes et du caoutchouc, « un terme pour identifier les inefficacités du code, mais » La plupart des développeurs que je connais se moquent de l’idée. que leur emploi est menacé à cause des LLM qui peuvent cracher des blocs de code, tout simplement parce que le processus d’ingénierie logicielle est bien plus que cracher des blocs de code.

Lors d’un dîner organisé par Technical.ly l’automne dernier pour 15 PDG de technologie établis, des entreprises de premier plan en activité depuis au moins cinq ans et comptant entre 20 et 250 employés, aucun n’avait encore modifié ses prévisions d’embauche en raison des gains de productivité de l’IA – pas d’embauche, tir ou ajustements du modèle.

Mais cela avance vite en ce moment. Ce mois-ci, nous avons accueilli environ 30 fondateurs de startups de notre dernier cours RealLIST pour des dîners de conversation et, à quelques exceptions près, presque tous signalent des gains de productivité impossibles sans les outils d’IA qu’ils utilisent.

Une fondatrice de Pittsburgh a indiqué qu’elle aurait probablement cherché des investisseurs pour payer une aide extérieure en matière de logiciels, mais qu’elle a plutôt retardé les deux et qu’elle code elle-même son produit initial. De retour dans le Delaware, Tariq Hook affirme que bien qu’il ait constaté des gains de productivité, cela n’a pas encore directement modifié les décisions d’embauche qu’il a prises.

À l’heure actuelle, nous essayons de livrer nos clients plus rapidement et à moindre coût, a déclaré Hook. Ensuite, j’embauche davantage à mesure que nous attirons encore plus d’affaires.

Et si un développement logiciel plus efficace signifiait plus de développeurs de logiciels ?

Les défenseurs des normes d’efficacité énergétique connaissent Le paradoxe de Jevons comme un récit édifiant.

Nommé d’après l’analyse de l’économiste anglais William Stanley Jevons sur l’industrie du charbon dans les années 1860, le paradoxe est qu’à mesure que l’énergie devient plus efficace, nous en utilisons souvent davantage, augmentant ainsi la demande sur cette ressource. Par exemple, l’amélioration des normes d’efficacité énergétique semble se traduire par une conduite plus fréquente.

Cela explique en partie pourquoi il est si difficile de projeter l’emploi dans le futur.

Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que le nombre d’Américains employés comme développeurs de logiciels augmentera de 25 % entre 2022 et 2032, bien plus rapidement que la moyenne de toutes les professions. Pourtant, il semble que le développement de logiciels ait fondamentalement changé au cours des 18 derniers mois. Comment est-il possible que ces projections soient les mêmes ?

Une grande partie est consacrée aux projections sur la main-d’œuvre, notamment aux analyses démographiques, économiques et sectorielles. Aucun développeur de logiciels actuel ne sait dans quelle mesure ou peu il utilisera des outils basés sur l’IA dans les années à venir. Même s’ils le pouvaient, il est difficile de prévoir ce que cela signifie pour la demande future.

Les progrès de l’IA pourraient ralentir en raison de défis techniques, réglementaires ou culturels, et tout cela pourrait donc entraîner des gains de productivité qui semblent plus importants pour les individus que pour l’économie dans son ensemble. Ou encore, les outils d’IA pourraient continuer à progresser, ce qui entraînerait une baisse rapide des coûts de développement de logiciels.

Dans les deux cas, le nombre de développeurs de logiciels pourrait continuer à augmenter – peut-être parce que la baisse des coûts induit une demande. Une autre voie, rappelle Hook, est que les titres changent. Tout comme le titre de développeur Web est en train de mourir, un architecte de réseau IA ou un ingénieur en traitement du langage naturel pourrait se développer.

Ce qui semble vrai, c’est la phrase du futuriste Alvin Toffler : Les analphabètes du futur ne sont pas ceux qui ne savent ni lire ni écrire, mais ceux qui ne peuvent pas apprendre, désapprendre et réapprendre.

Entreprises : EcoMap Technologies

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