L’IA façonne le destin des ingénieurs logiciels, mais il existe une nouvelle façon de réussir

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré lors du Sommet mondial des gouvernements à Dubaï plus tôt cette année : « Il est de notre devoir de créer une technologie informatique telle que personne n’ait à programmer ».

Jusqu’à présent, dans le cycle de battage médiatique de l’intelligence artificielle, les ingénieurs logiciels travaillent toujours à plein régime, la demande d’ingénieurs qualifiés devant croître de 25 % au cours de la décennie se terminant en 2032, selon le Bureau of Labor Statistics des États-Unis. Mais l’hypercroissance de l’IA en tant que solution d’ingénierie met-elle en péril cette attente ?

« L’IA générative agira comme un accélérateur des changements que nous constatons déjà dans la fonction de développeur », a déclaré Don Schuerman, directeur de la technologie de la société de logiciels low-code Pega.

Pour aller plus loin, Schuerman a déclaré que la connaissance syntaxique de la manière d’écrire du code n’est plus la compétence la plus importante. « La compétence qui devient vraiment précieuse est la capacité à comprendre les besoins de l’entreprise », a-t-il déclaré. « Cette capacité à écouter et à comprendre ce qu’une personne non technique essaie d’accomplir avec un logiciel et à l’aider à le traduire. »

Il s’agit d’une forme de pensée informatique, ou d’une compétence de réflexion semblable à celle d’un ordinateur, qui restera répandue dans le génie logiciel basé sur l’IA, a déclaré Schuerman. Alors que les codeurs d’IA ont fait leurs preuves pour surpasser de nombreux humains dans des contextes compétitifs, l’IA Copilot de Microsoft GitHub sera capable d’écrire jusqu’à 80 % du code pour les programmeurs d’ici cinq ans, et AlphaCode de Google DeepMind est un autre exemple, le codage n’est qu’une tâche, et qui ne constitue peut-être même pas un élément essentiel du rôle quotidien de l’ingénieur du futur.

« Il s’agit d’ingénierie de solutions de bout en bout », a déclaré Winston Tang, fondateur de la plateforme d’enseignement de la programmation en ligne LeetCode. « Le codage n’est qu’une petite partie de cette solution. »

Selon Tang, les ingénieurs talentueux ont un niveau plus élevé de compétences en résolution de problèmes, en logique et en raisonnement.
« Si les gens sont intelligents et affamés, ils peuvent apprendre beaucoup de choses grâce à l’IA », a-t-il déclaré. Même LeetCode, conçu en 2015 comme solution permettant à Tang lui-même de se préparer aux entretiens d’embauche en matière de développement de logiciels, a exploité l’IA pour ses propres opérations internes, notamment en testant les recommandations de problèmes et en disposant d’un compagnon IA à temps plein aidant les développeurs du personnel à résoudre les problèmes.

David Hsu, PDG et fondateur de la plateforme de développement d’applications Retool, estime que l’IA dans le contexte logiciel est un facteur propulseur. « Les nouvelles technologies signifient plus de demande. Plus de demande signifie plus de logiciels », a déclaré M. Hsu.

L’année dernière, Retool a lancé son premier rapport sur l’état de l’IA auprès de plus de 1 500 professionnels de la technologie, dont la deuxième édition sera publiée cet été. Les résultats ne sont pas encore publiés, mais Hsu a déclaré que cette année, la majorité des personnes interrogées utilisaient déjà l’IA presque tous les jours. « Il est clair que les ingénieurs perfectionnent déjà leurs compétences et construisent plus rapidement avec les outils à leur disposition », a-t-il déclaré, ajoutant qu’il appartient désormais aux entreprises de saisir cette opportunité et de suivre le rythme.

Les ingénieurs débutants peuvent toujours être en danger, selon les recherches de Retool, ce qui pourrait créer un écart dans l’accessibilité de l’industrie jusqu’à ce que les normes d’éducation et d’embauche rattrapent leur retard.

Selon Schuerman de Pega, ce recrutement sera inévitablement amené à évoluer pour compenser le changement de priorité accordé à certaines compétences pour la fonction de développeur. « Je ne vérifie pas votre code », a déclaré Schuerman, imaginant l’entretien du futur. « Je vérifie votre capacité à comprendre le problème, à le résoudre et à discuter de cette solution. »

Cette réalité peut sembler moins fondée que les compétences techniques les plus tangibles du moment, mais le consensus parmi les experts est que ces compétences globales deviendront primordiales. Alors que les « développeurs de logiciels artisanaux », comme les appelle Schuerman, qui vivent et respirent le code, auront toujours leur place dans l’espace des entreprises haut de gamme, la grande majorité des professionnels de l’industrie se chargeront d’adapter les solutions déjà construites pour résoudre les problèmes spécifiques à l’entreprise. problèmes.

« Nous verrons davantage de développeurs fonctionner plus efficacement, ouvrant la voie à des gains entièrement nouveaux en matière de productivité et d’efficacité, en s’attaquant à des problèmes qui n’étaient auparavant tout simplement pas possibles à résoudre avec des logiciels », a déclaré Hsu.

Schuerman considère l’architecture d’entreprise comme un besoin futur spécifique dans le domaine de l’ingénierie. « Dans ce monde où l’IA est omniprésente et où tout le monde peut soudainement créer une application, comment l’intégrer concrètement dans l’architecture pour qu’en tant qu’entreprise, tous ces éléments s’assemblent et fonctionnent ensemble ? », a-t-il demandé. Y parvenir sans problèmes de conformité des données ou de sécurité, ou sans mauvaises expériences des employés ou des clients, restera un défi pour la communauté de l’ingénierie logicielle au sens large.

Cognition, un laboratoire d’IA appliquée qui construit des agents logiciels de bout en bout, indique sur son site Web qu’il permet « aux ingénieurs de se concentrer sur des problèmes plus intéressants et de permettre aux équipes d’ingénierie de s’efforcer d’atteindre des objectifs plus ambitieux ». Son agent d’IA, baptisé Devin, peut résoudre avec succès près de 14 % des problèmes, selon le banc SWE (un système de test automatisé de la capacité des systèmes à résoudre les problèmes de GitHub). Il s’agit d’une augmentation majeure par rapport aux records de résolution précédents, qui tombaient sous la barre des 2 %.

Malgré le consensus général selon lequel le génie logiciel reste un rôle essentiel, même les experts les plus optimistes s’accordent sur le fait que la fonction principale de ce poste évolue.

« De plus en plus, les logiciels que nous utilisons seront produits en masse. Et cette production de masse viendra de l’IA », a déclaré Schuerman.

La nouvelle étude annuelle de Retool révèle que de nombreux répondants citent le perfectionnement des compétences et l’exploitation de l’IA comme un outil permettant d’augmenter la productivité, l’efficacité et même la satisfaction au travail. « Nous avons constaté un sentiment d’optimisme quant à l’amélioration fondamentale de l’emploi », a déclaré M. Hsu.