Les ordinateurs peuvent écrire leur propre code. Alors, les programmeurs sont-ils désormais obsolètes ? | Jean Naughton

je a étudié l’ingénierie à l’université et, comme la plupart de mes contemporains, j’ai constaté que j’avais parfois besoin d’écrire des programmes informatiques pour effectuer certains types de calculs. Ces logiciels utilitaires ont été écrits dans des langages désormais considérés comme l’équivalent en programmation du latin Fortran, Algol et Pascal et ce que j’ai appris de cette expérience, c’est que je n’étais pas un hacker né. Le logiciel que j’ai écrit était maladroit et inefficace et les programmeurs plus talentueux le regardaient et roulaient des yeux, tout comme Rory McIlroy pourrait le faire s’il devait jouer une partie avec un golfeur de 18 handicaps. Mais il a fait le travail et, en ce sens, était, selon l’expression laconique parfois utilisée par le grand informaticien Roger Needham, assez bon pour le travail du gouvernement. Et ce que j’ai retenu de cette expérience, c’est un respect permanent pour les programmeurs capables d’écrire du code élégant et efficace. Quiconque pense que la programmation est facile ne l’a jamais fait.

Tout cela explique pourquoi je me suis assis quand, l’année dernière, quelqu’un s’est rendu compte que Codex, une progéniture de GPT-3, un grand réseau neuronal formé sur de vastes trésors de texte recueillis sur le Web qui pourraient générer un texte anglais plausible, pourrait écrire des applications, c’est-à-dire des programmes informatiques courts comprenant des boutons, des champs de saisie de texte et des couleurs, en remixant des extraits de code qui lui avaient été fournis. Ainsi, vous pourriez demander au programme d’écrire du code pour faire une tâche simple faire une tempête de neige sur un fond noir, par exemple et il écrirait et exécuterait le code nécessaire en Javascript. En un rien de temps, des startups technologiques telles que SourceAI ont cherché à exploiter ce nouvel outil de programmation.

C’était impressionnant, décalé et peut-être utile dans certains contextes, mais en réalité, il ne s’agissait que de cueillir des fruits à portée de main. Les applications sont de petits programmes et les types de tâches que le Codex peut effectuer sont celles qui peuvent être décrites succinctement dans un langage courant. Tout ce que le logiciel a à faire est de rechercher dans l’énorme référentiel de code informatique qui existe dans sa base de données et de trouver une correspondance qui fera le travail. Aucune inférence ou raisonnement réel n’est requis.

À ce stade, DeepMind, la société d’intelligence artificielle basée à Londres, s’est intéressée au problème. DeepMind est célèbre pour avoir développé le champion du monde AlphaGo et AlphaFold, le système d’apprentissage automatique qui semble mieux prédire les structures protéiques que n’importe quel humain. Récemment, il a annoncé avoir développé AlphaCode, un nouveau moteur de programmation potentiellement capable de surpasser de nombreux développeurs humains.

Dans le style DeepMind classique, la société a décidé de voir comment son système fonctionnerait sur 10 défis sur Codeforces, une plate-forme qui héberge des concours de programmation compétitifs dans le monde entier. Bien que ces défis ne soient pas typiques de la charge de travail quotidienne moyenne des programmeurs, la capacité à résoudre les problèmes qu’il pose de manière créative est un bon indicateur de la capacité de programmation. AlphaCode est le tout premier système d’IA capable de rivaliser avec les humains dans ce contexte.

Voici ce qui est impliqué : les concurrents reçoivent cinq à 10 problèmes exprimés en langage naturel et ont trois heures pour écrire des programmes pour résoudre de manière créative autant de problèmes que possible. Il s’agit d’une tâche beaucoup plus exigeante que de simplement spécifier une application. Pour chaque problème, les participants doivent lire et comprendre : une description en langage naturel (couvrant de nombreux paragraphes) qui contient un contexte narratif du problème ; une description de la solution souhaitée que les concurrents doivent comprendre et analyser avec soin ; une spécification du format d’entrée et de sortie requis ; et un ou plusieurs exemples de paires entrée/sortie. Ensuite, ils doivent écrire un programme efficace qui résout le problème. Et enfin, ils doivent exécuter le programme.

L’étape clé allant de l’énoncé du problème à la recherche d’une solution est ce qui fait de la concurrence un test si difficile pour une machine, car elle nécessite une compréhension et un raisonnement sur le problème, ainsi qu’une compréhension approfondie d’un large éventail d’algorithmes et de structures de données. Ce qui est impressionnant dans la conception des concours Codeforces, c’est qu’il n’est pas possible de résoudre les problèmes par des raccourcis, comme la duplication de solutions vues auparavant ou l’essai de tous les algorithmes potentiellement liés. Pour bien faire, il faut être créatif.

Alors, comment AlphaCode a-t-il fait? Très bien, est la réponse. Dans l’ensemble, rapporte DeepMind, il est sorti au niveau du concurrent médian. Bien que loin de gagner des compétitions, ce résultat représente un bond substantiel dans les capacités de résolution de problèmes d’IA et nous espérons que nos résultats inspireront la communauté de programmation compétitive.

Traduction : Bien être de retour.

Elles vont. Cela commence à ressembler à l’histoire du Go-play et du repliement des protéines ; dans les deux cas, la machine DeepMind démarre au niveau médian puis dépasse rapidement la concurrence humaine. Ce sera un apprenant rapide. Cela signifie-t-il que les programmeurs deviendront obsolètes ? Non, car le génie logiciel consiste à construire des systèmes, pas seulement à résoudre des énigmes discrètes. Mais si je devais écrire un logiciel maintenant, ce serait rassurant d’avoir une telle machine comme assistant.

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