L’IA recâble le cerveau des codeurs. Le vôtre sera peut-être le prochain

De nombreuses personnes, comme les journalistes par exemple, s’inquiètent, à juste titre, de ce que l’intelligence artificielle générative pourrait signifier pour l’avenir de leur profession. Cela n’aide pas que les pronostics des experts en la matière offrent un cocktail déroutant d’enthousiasme, de scepticisme incisif et de désespoir dystopique.

Certains travailleurs vivent déjà dans une version potentielle de l’avenir de l’IA générative : les programmeurs informatiques.

Les développeurs sont arrivés à l’ère de l’IA, déclare Thomas Dohmke, PDG de GitHub. La seule question est : à quelle vitesse embarquez-vous ? Ou allez-vous rester coincé dans le passé, du mauvais côté de la polarité de la productivité ?

En juin 2021, GitHub a lancé une version préliminaire d’une aide à la programmation appelée Copilot, qui utilise l’IA générative pour suggérer comment compléter de gros morceaux de code dès qu’une personne commence à taper. Copilot est désormais un outil payant et un succès retentissant. Le propriétaire de GitHubs, Microsoft, a déclaré dans ses derniers résultats trimestriels qu’il existe désormais 1,3 million de comptes Copilot payants, soit une augmentation de 30 % par rapport au trimestre précédent, et a noté que 50 000 entreprises différentes utilisent le logiciel.

Dohmke affirme que les dernières données d’utilisation de Copilot montrent que près de la moitié de tout le code produit par les utilisateurs est généré par l’IA. Dans le même temps, il affirme que rien n’indique que ces programmes d’IA puissent fonctionner sans surveillance humaine. Il existe un consensus clair au sein de la communauté des développeurs après avoir utilisé ces outils sur la nécessité d’être un copilote en binôme avec un programmeur, explique Dohmke.

Le pouvoir des copilotes réside dans la manière dont ils éliminent la complexité pour un programmeur essayant de résoudre un problème, explique Dohmke. Il compare cela à la façon dont les langages de programmation modernes cachent des détails délicats que les langages antérieurs de niveau inférieur obligeaient les codeurs à résoudre. Dohmke ajoute que les jeunes programmeurs acceptent particulièrement Copilot et qu’il semble particulièrement utile pour résoudre les problèmes de codage des débutants. (Cela a du sens si l’on considère que Copilot a appris à partir de tonnes de code publiés en ligne, où les solutions aux problèmes des débutants sont plus nombreuses que les exemples de techniques de codage abstrus et raréfiées.)

Nous assistons à l’évolution du développement de logiciels, explique Dohmke.

Rien de tout cela ne signifie que la demande de main-d’œuvre pour les développeurs ne sera pas modifiée par l’IA. Une recherche GitHub en collaboration avec le MIT montre que Copilot a permis aux codeurs confrontés à des tâches relativement simples de terminer leur travail, en moyenne, 55 % plus rapidement. Cette augmentation de la productivité suggère que les entreprises pourraient effectuer le même travail avec moins de programmeurs, mais qu’elles pourraient utiliser ces économies pour dépenser davantage en main-d’œuvre dans d’autres projets.

Même pour les non-codeurs, ces résultats et l’adoption rapide de Copilot sont potentiellement instructifs. Microsoft développe des AI Copilots, comme il les appelle, conçus pour aider à rédiger des e-mails, à créer des feuilles de calcul ou à analyser des documents pour son logiciel Office. Il a même introduit une touche Copilot sur les derniers PC Windows, son premier changement majeur en matière de boutons de clavier depuis des décennies. Des concurrents comme Google créent des outils similaires. Le succès de GitHubs pourrait contribuer à stimuler cette volonté de fournir à chacun un assistant de travail IA.

Il existe de bonnes preuves et données empiriques autour du copilote GitHub et des statistiques de productivité qui l’entourent, a déclaré le PDG de Microsoft, Satya Nadella, lors du dernier appel aux résultats de l’entreprise. Il a ajouté qu’il s’attend à ce que des gains similaires soient ressentis parmi les utilisateurs des autres Copilots de Microsoft. Microsoft a créé un site sur lequel vous pouvez essayer son Copilot pour Windows. J’avoue que je ne comprends pas à quel point les tâches que vous souhaitez effectuer sous Windows sont similaires à celles que vous effectuez dans GitHub Copilot, où vous utilisez du code pour atteindre des objectifs clairs.

Il existe d’autres effets secondaires potentiels d’outils comme GitHub Copilot en plus du déplacement d’emploi. Par exemple, un recours accru à l’automatisation pourrait entraîner davantage d’erreurs dans le code. Une étude récente prétendait trouver des preuves d’une telle tendance, bien que Dohmke affirme qu’elle n’a signalé qu’une augmentation générale des erreurs depuis l’introduction de Copilot, et non une preuve directe que l’assistant IA provoquait une augmentation des erreurs. Bien que cela soit vrai, il semble juste de craindre que des codeurs moins expérimentés puissent manquer des erreurs lorsqu’ils s’appuient sur l’aide de l’IA, ou que la qualité globale du code puisse diminuer grâce à la saisie semi-automatique.

Compte tenu de la popularité de Copilots, il ne faudra pas longtemps avant que nous disposions de plus de données sur cette question. Ceux d’entre nous qui occupent d’autres emplois découvriront peut-être bientôt s’ils bénéficieront des mêmes gains de productivité que les codeurs et des bouleversements d’entreprise qui les accompagnent.