D’ici 2030, les développeurs de logiciels utiliseront l’IA pour réduire de moitié leur charge de travail
Dans cinq ans, le développement de logiciels sera transformé par l’aide de l’IA, affirment quatre universitaires de l’Université de Lugano en Suisse.
Dans un article préliminaire intitulé « Du code d’aujourd’hui à la symphonie de demain : la transformation de l’IA de la routine des développeurs d’ici 2030 », les chercheurs Matteo Ciniselli, Niccol Puccinelli, Ketai Qiu et Luca Di Grazia décrivent comment ils prévoient l’évolution de l’assistance à l’IA au fil des années. à venir, en vue d’encourager le travail nécessaire à la réalisation de cette vision.
En examinant spécifiquement la phase de mise en œuvre du cycle de vie du développement logiciel, ils proposent un successeur aux outils de suggestion de code d’IA tels que GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT, Google Gemini et Tabnine appelé HyperAssistant.
HyperAssistant est imaginé comme une version plus performante des outils de support de programmation automatisés actuels, avec une mission qui s’étend au-delà de la création de code source. L’aide à l’IA proposée soutiendrait la santé mentale des développeurs en recommandant des pauses de travail et en suggérant des activités. Ce serait meilleur pour la détection des bogues et des vulnérabilités, ainsi que pour l’optimisation du code.
Nous mettons l’accent sur l’IA en tant que force complémentaire, augmentant les capacités des développeurs plutôt que de les remplacer.
Comme prévu, HyperAssistant coordonnerait les réunions avec les membres concernés de l’équipe, quel que soit le mode préféré du développeur. Et cela soutiendrait la création de nouvelles fonctionnalités et le développement de nouvelles compétences grâce à l’accompagnement de l’apprentissage.
« Nous envisageons HyperAssistant, un outil d’IA augmentée qui offre un support complet aux développeurs de 2030, répondant aux limites actuelles en matière de soutien à la santé mentale, de détection des pannes, d’optimisation du code, d’interaction en équipe et de développement des compétences », expliquent les auteurs.
« Nous mettons l’accent sur l’IA en tant que force complémentaire, augmentant les capacités des développeurs plutôt que de les remplacer, conduisant à la création de solutions logicielles sophistiquées, fiables et sécurisées. »
L’IA générative n’en est pas encore là. Lorsqu’il propose du code, il peut commettre des erreurs, ou des hallucinations dans la terminologie marketing. Comme l’observent les auteurs, les outils actuels n’abordent pas les aspects mentaux de la programmation, n’optimisent pas très bien le code, ne font pas grand-chose pour faciliter la synergie d’équipe et ne prennent pas en compte les compétences ou les besoins uniques des développeurs. De plus, les développeurs peuvent aggraver les limites de l’IA en accordant trop de confiance à ses suggestions et en ne les vérifiant pas.
Les auteurs décrivent à quoi pourrait ressembler la journée d’un programmeur en 2030, si l’HyperAssistant tant attendu se matérialisait un jour comme on l’imaginait.
« Ashley, le développeur de 2030, arrive au bureau et remarque immédiatement que du code a changé depuis hier », décrivent-ils dans leur article. « Cependant, grâce à HyperAssistant, un résumé concis lui est présenté, mettant en évidence uniquement les modifications pertinentes. Avec cette efficacité, elle comprend rapidement les mises à jour et est prête à commencer ses tâches. »
« Lorsqu’elle commence à coder, un système intelligent de détection de bugs l’informe d’une erreur qu’elle a introduite par inadvertance. Le système non seulement signale le bug, mais suggère également des correctifs potentiels, rationalisant ainsi le processus de débogage. »
Il présente également une notification sur la façon dont le code diffère de ce qui est décrit dans les commentaires javadoc correspondants, avec une recommandation d’alignement extraite du code écrit par un développeur senior lors de la même opération.
HyperAssistant va même jusqu’à planifier une réunion entre Ashley et le développeur senior, complétée par une documentation pertinente. Et en cours de route, l’IA surveille les fautes de frappe ou d’autres mesures qui pourraient indiquer la nécessité de faire une pause. Avec une telle aide, suggèrent les auteurs, Ashley n’aura besoin que d’une demi-journée en 2030 pour faire ce qui lui a pris une journée entière en 2024.
Considérant que d’ici 2040, d’autres chercheurs ont suggéré que la plupart du code serait écrit par des machines, HyperAssistant ne semble pas si compliqué.
Les auteurs soutiennent que l’IA a le potentiel de rendre le développement de logiciels plus satisfaisant et plus productif. Peut-être, à condition qu’il s’agisse d’HyperAssistant et non d’HyperManager.