J'ai fait de nombreuses prédictions sur la manière dont l'IA modifierait la programmation. Le piratage du code sera moins important que la compréhension des problèmes, nous disposerons de meilleurs outils pour générer du code, les compétences de niveau supérieur seront plus précieuses, et ainsi de suite. Tous ces éléments sont liés ensemble, dans une certaine mesure. Si les programmeurs passent moins de temps à écrire du code, ils auront plus de temps à consacrer aux vrais problèmes : comprendre ce que le code qu’ils écrivent doit faire. Notre industrie a fait un mauvais travail à cet égard au fil des ans. Et ils pourront consacrer plus de temps à la conception des systèmes plus vastes dans lesquels leur code s'exécute. Nous avons fait un meilleur travail dans ce domaine, mais nous devrons concevoir des services capables de s'adapter à un nombre croissant d'utilisateurs tout en offrant une meilleure sécurité. Ces systèmes doivent être observables afin que les problèmes puissent être détectés et résolus avant qu’ils ne se transforment en crises. Nous obtiendrons sans aucun doute de meilleurs outils, et certains de ces outils pourraient même aider à résoudre ces problèmes d’architecture logicielle. Mais nous n’en sommes pas encore là.
Quel est le revers de la médaille ? De meilleurs outils, moins de temps à pirater le code et plus de temps pour concevoir des systèmes utiles, tout cela semble bien. Mais quelles ombres se cachent derrière ces promesses ?
La première est évidente. Je n'ai jamais vu un groupe de développement de logiciels penser que son travail était sous-exploité. Je soupçonne que la plupart, sinon la totalité d’entre eux, sont en effet surmenés et ne se livrent pas à des plaintes rituelles. Quelle est la chance que le don de l'IA soit « vous pouvez désormais écrire du code 30 % plus rapidement, alors voici 50 % de code en plus à écrire en 2024 ? » Vous aviez six mois pour ce projet, mais si vous êtes 30 % plus rapide, vous pouvez clairement le faire en trois » ? Il existe certainement des groupes mal gérés qui seront confrontés à des charges de travail plus lourdes et à des calendriers moins réalistes en raison de l’IA – ou, pour être plus précis, parce que la direction ne comprend pas les opportunités réellement présentées par l’IA. Des logiciels bogués encore mal pensés et mal conçus : ce n'est pas ce dont nous avons besoin.
Deuxièmement : il est facile de dire que l’IA récompensera les compétences de haut niveau. C'est très bien si vous avez des compétences de haut niveau, mais ce n'est pas si bon si ce n'est pas le cas. Ce que cela signifie réellement, c'est que l'écart entre les programmeurs débutants et seniors va se creuser. Dans quelle mesure ce problème est-il grave ? Gardez à l'esprit que le besoin en programmeurs est très élevé depuis quelques décennies maintenant, et qu'en réponse, beaucoup de gens sont entrés sur le marché avec des compétences minimales : des diplômés de camps d'entraînement intensifs qui ne comprennent pas la différence entre React et JavaScript (et ne comprennent peut-être pas du tout pourquoi d'autres langages de programmation existent), des diplômés titulaires d'un diplôme de quatre ans qui ont suivi des cours d'algorithmes et de systèmes d'exploitation mais ne comprennent pas comment écrire des logiciels pour le cloud. La prochaine génération d’emplois en exigera encore plus. Les entreprises fourniront-elles la formation dont elles ont besoin pour accéder aux postes de direction ?
Enfin : le débogage est mêlé à des compétences de haut niveau – mais ce n'est pas vrai. Le débogage est aussi bas que possible, la deuxième chose qu'un programmeur apprend après avoir écrit son premier « hello, world ». J'ai vu des estimations selon lesquelles IA générative peut être précis jusqu'à 90 % lors de l'écriture de code – ce qui semble plutôt bien jusqu'à ce que vous réalisiez qu'une précision de 90 % est probablement par ligne de code. Pour une fonction de 10 lignes, la probabilité que le résultat soit correct descend à environ un tiers. Il y aura donc beaucoup de débogage à faire – et nous devons en tenir compte. Je suis surpris que davantage de gens n'aient pas remarqué la disjonction entre « Maintenant, nous n'aurons plus à nous soucier de comprendre les détails des langages de programmation et des bibliothèques » (hé, j'ai peut-être même dit cela) et « Mais nous aurons pour pouvoir déboguer les erreurs dans le code que nous n'avons pas écrit et que nous ne comprenons peut-être pas. Et je ne sais pas comment acquérir le type de maîtrise mentale dont vous avez besoin pour effectuer ce débogage sans avoir écrit beaucoup de code à la main. Il y aura probablement moins de bogues de syntaxe de type « ne compilera pas », mais plus de bogues qui modifient le comportement de manière subtile ou introduisent des vulnérabilités de sécurité. Lorsqu'on m'a demandé d'améliorer un programme que j'ai écrit, j'ai vu GPT modifier l'ordre des lignes d'une manière qui introduisait des erreurs subtiles. Je ne dis pas que l'IA ne rendra pas les programmeurs plus rapides et plus efficaces, mais je me demande si nous ne jetons pas également les programmeurs juniors dans le grand bain sans gilet de sauvetage.
Est-ce que je dis : « Arrêtez le train, nous devons descendre ? » Non. Suis-je en train de dire que les programmeurs ne deviendront pas plus efficaces grâce à l’IA ? Non, mais l’IA introduira du changement, et le changement a toujours ses bons et ses mauvais côtés. Au cours de l’année à venir, nous devrons composer avec les deux côtés.
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- La source: https://www.dataversity.net/ai-in-2024-the-other-side/
