Discussion :

[melka one]

L’IA générative ne remplacera pas les développeurs de sitôt, d’après des chercheurs

serait ce la fin de la mode de l'IA ? on vas s'ennuyer sur developpez

[Dhafer1]

L'IA générative ne remplacera pas les devs, mais elle boostera tellement leur productivité qu'elle fera baisser le besoin en dev supplémentaires.

[calvaire]

la crise économique actuel a été bien plus néfaste sur le marché de l'emploie (les grands licenciements de la tech de 2023 et ca continue encore en 2024) que chatgpt.

quand l'économie repartira en occident, le besoins en dev va de nouveau augmenter.

n'oublions pas néanmoins que la masse de dev a énormément augmenter pendant le covid, on parle de au moins 30%...
il faut donc relativiser les licenciements par rapports au nombres de devs en 2019.


Maintenant en asie par contre, moteur de croissance mondial (singapour, inde, chine), les besoins en it ne font qu'augmenter chaque années et pas qu'un peu.


perso, sur linkedin c'était le calme plat en novembre-décembre mais depuis début janvier je reçois une demande d'un recruteur par semaine. Je pense que la demande repart.
J'ai un ancien collègue en freelance en france (lille) qui bosse pour un client en allemagne en full remote (long contrat, ca fait 3ans qu'il bosse pour ce client), il a connu une baisse d'activité, son client l'a mis off 2 mois l'été et 2 mois en fin 2023, pour faire face à la baisse d'activité. Mais pas de licenciement/rupture de contrat pour lui et les autres équipes.

Donc c'est morose par rapport à l’euphorie durant le covid mais pas catastrophique.
j'ai pas vu de vagues de licenciements en France ou en Allemagne et au global les salaires "augmente" (moins que l'inflation mais bon...)

[Stéphane le calme]

De la promesse à la réalité : Les développeurs d'Amazon et d'AWS pourraient ne pas vouloir inviter leurs PDG à des revues de code Java,
une erreur lors d'une démo de l'IA d'Amazon Q soulève des questions sur la maturité et la fiabilité de l'outil

Amazon Q AI, l’assistant génératif d’Amazon, a été conçu pour révolutionner le développement logiciel en automatisant des tâches complexes telles que la génération de code, les tests, et la mise à niveau des applications. Lors d’une démonstration vidéo, le PDG d’Amazon, Andy Jassy, et l’ancien PDG d’AWS, Adam Selipsky, ont présenté les capacités de mise à niveau de Java de l’outil Amazon Q AI. Malheureusement, une faute de frappe flagrante a été repérée : “Jave” au lieu de “Java”. Cette erreur, bien que mineure, a suscité des moqueries et des critiques sur les réseaux sociaux, soulignant l’importance de l’attention aux détails dans le développement logiciel mais aussi des questions sur la maturité et la fiabilité de cet outil.

Les fautes de frappe sont le lot des meilleurs d'entre nous, mais l'orthographe compte toujours lorsqu'il s'agit de développement de logiciels. Il est donc assez surprenant de constater que le PDG d'Amazon, Andy Jassy, et l'ancien PDG d'AWS, Adam Selipsky, n'ont pas remarqué une faute de frappe embarrassante dans une vidéo de démonstration qu'ils ont présentée à leurs millions d'adeptes sur les médias sociaux comme preuve des capacités de mise à niveau Java d'Amazon Q AI, qu'Amazon vante depuis des mois dans les documents déposés auprès de la SEC, les communications aux actionnaires et la dernière conférence téléphonique sur les résultats d'Amazon avec les analystes de Wall Street.

À peine 37 secondes après le début de la démonstration du logiciel qui, selon Amazon, lui a permis d'économiser 4 500 années de travail de développeurs et de réaliser des gains d'efficacité supplémentaires de 260 millions de dollars par an, Amazon Q lance la conversation sur la mise à niveau de Java en déclarant : « Je peux vous aider à mettre à niveau vos bases de code Jave [sic] 8 et 11 vers Java 17 ». Cette faute d'orthographe embarrassante a incité l'utilisateur de Twitter @archo5dev à alerter Jassy sur la faute de frappe, mais il n'y a pas encore eu de réponse de la part de Jassy, qui s'est vanté que les développeurs d'Amazon n'ont pas pu trouver d'erreurs dans le travail de Q dans « 79% des revues de code générées automatiquement ».

« Qu'est-ce qu'un script de mise à jour de code (qui n'est pas un concept nouveau) + une interface utilisateur normale ont à voir avec "l'IA" générique ? De plus, il y a une faute de frappe dans cette vidéo de mauvaise qualité ».

What does a code upgrade script (which is nothing new as a concept) + regular UI have to do with gen"AI"? Also, you have a typo in that obviously fake low quality video. pic.twitter.com/DkmsYdSaHW

— Arvīds Kokins (@archo5dev) August 23, 2024

Les implications pour les développeurs

Cette situation met en lumière plusieurs points importants pour les développeurs :

• L’importance des détails : Même les plus petites erreurs peuvent avoir des répercussions importantes, surtout lorsqu’elles sont exposées publiquement. Une simple faute de frappe peut nuire à la crédibilité d’une démonstration et, par extension, à celle de l’entreprise.
• La pression des démonstrations publiques : Présenter des outils ou des mises à jour devant un large public peut être stressant, et les erreurs peuvent facilement se produire. Les développeurs doivent être particulièrement vigilants lors de ces événements pour éviter les erreurs embarrassantes.
• La perception publique : Les erreurs commises par des figures de proue comme les PDG peuvent affecter la perception publique de la compétence et de la fiabilité de l’entreprise. Une erreur mineure peut être amplifiée par les médias et les réseaux sociaux, entraînant des conséquences disproportionnées.

Les avantages et les inconvénients de l’implication des dirigeants

L’implication des dirigeants dans les aspects techniques du développement logiciel présente des avantages et des inconvénients :

• Avantages :
  
  • Vision stratégique : Les dirigeants peuvent apporter une perspective stratégique et aligner les efforts de développement avec les objectifs globaux de l’entreprise.
  • Motivation des équipes : La participation des dirigeants peut motiver les équipes en montrant l’importance accordée à leur travail.
  • Visibilité et soutien : Les dirigeants peuvent utiliser leur influence pour obtenir des ressources et du soutien pour les projets techniques.
• Inconvénients :
  
  • Manque de compétences techniques : Les dirigeants peuvent ne pas avoir les compétences techniques nécessaires pour comprendre les détails complexes du code, ce qui peut entraîner des erreurs ou des malentendus.
  • Pression supplémentaire : La présence des dirigeants peut ajouter une pression supplémentaire sur les développeurs, augmentant le risque d’erreurs.
  • Risques de communication : Les erreurs commises par les dirigeants lors des démonstrations publiques peuvent nuire à la réputation de l’entreprise.

La démonstration met en lumière les faiblesses de l'outil

Amazon Q AI est présenté comme un assistant puissant capable de transformer et d’implémenter de nouvelles fonctionnalités à partir des demandes des développeurs. Il peut générer du code, diagnostiquer des erreurs, effectuer des analyses de sécurité, et optimiser les ressources AWS. En théorie, cet outil devrait permettre aux développeurs de gagner en efficacité et en productivité.

Malgré ces promesses, l'outil présente des limites :

• Erreurs humaines : Les erreurs comme celle observée lors de la démonstration peuvent être dues à des fautes humaines, mais elles soulignent également la nécessité d’une vérification rigoureuse des résultats générés par l’outil.
• Complexité des tâches : Bien qu’Amazon Q AI soit capable de gérer des tâches complexes, il peut encore rencontrer des difficultés avec des scénarios particulièrement compliqués ou des demandes non standardisées.
• Adaptation et apprentissage : Comme tout outil basé sur l’intelligence artificielle, Amazon Q AI nécessite du temps pour s’adapter et apprendre des erreurs passées. Les premières versions peuvent donc présenter des imperfections qui seront corrigées au fil du temps.

Les perspectives d’amélioration

Pour que Amazon Q AI atteigne son plein potentiel, plusieurs mesures peuvent être envisagées :

• Amélioration continue : Les développeurs doivent continuer à affiner l’outil en se basant sur les retours d’expérience et les erreurs rencontrées.
• Tests rigoureux : Avant toute démonstration publique, des tests approfondis doivent être réalisés pour minimiser les risques d’erreurs embarrassantes.
• Formation des utilisateurs : Les utilisateurs, y compris les dirigeants, doivent être formés à l’utilisation de l’outil pour maximiser son efficacité et éviter les erreurs dues à une mauvaise manipulation.

Certains intervenants de la filière estiment que l’intelligence artificielle complique plutôt leur travail

Selon Harness, le code généré par l'intelligence artificielle est susceptible de tripler la charge de travail des développeurs dans l'année à venir. L'augmentation du volume de code livré accroît les risques de failles et de vulnérabilités si les tests et les mesures de sécurité ne sont pas rigoureusement appliqués. Bien que neuf développeurs sur dix utilisent déjà des outils d'IA pour accélérer la livraison de logiciels, cette tendance nécessite une vigilance accrue à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) pour prévenir les incidents de sécurité.

L'augmentation du volume de code généré par les outils d'intelligence artificielle pose un défi majeur en termes de sécurité et de gestion des vulnérabilités. Bien que l'automatisation et la génération de code puissent considérablement accélérer le processus de développement, elles introduisent également de nouveaux risques. Si les tests et les mesures de sécurité ne sont pas rigoureusement appliqués à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel, il devient presque inévitable que des failles passent inaperçues et soient déployées en production.

La rapidité avec laquelle le code est produit grâce à l'IA peut surpasser la capacité des développeurs à effectuer des tests approfondis et à assurer la sécurité de chaque ligne de code. Sans une infrastructure solide pour la détection et la correction des failles, les erreurs et les vulnérabilités peuvent s'accumuler, augmentant le risque d'exploits et de temps d'arrêt coûteux. La complexité accrue et la vitesse du développement exigent des outils de tests automatisés et des processus de sécurité intégrés pour compenser les limitations humaines.

Cette dépendance accrue aux outils d'IA pour la génération de code peut entraîner une réduction de la vigilance humaine, où les développeurs pourraient faire excessivement confiance aux suggestions de l'IA sans une vérification rigoureuse. Cette approche peut devenir dangereuse, car même les systèmes d'IA avancés peuvent générer du code défectueux ou vulnérable. Une approche équilibrée, combinant l'efficacité de l'IA avec une supervision humaine minutieuse, est essentielle pour garantir la qualité et la sécurité du code.

Conclusion

Amazon Q AI est un outil prometteur qui a le potentiel de transformer le développement logiciel. Cependant, comme toute technologie émergente, il présente des défis et des imperfections qui doivent être surmontés. Avec des améliorations continues et une utilisation prudente, Amazon Q AI pourrait devenir un atout majeur pour les développeurs et les entreprises.

Et vous ?

Quels sont les avantages et les inconvénients d’avoir des dirigeants d’entreprise impliqués dans les aspects techniques du développement logiciel ?
Comment les entreprises peuvent-elles mieux préparer leurs dirigeants pour des démonstrations techniques publiques ?
Pensez-vous que les erreurs mineures, comme une faute de frappe, peuvent réellement affecter la réputation d’une entreprise technologique ? Pourquoi ou pourquoi pas ?
Comment les équipes de développement peuvent-elles minimiser les erreurs lors des démonstrations publiques ?
Quelle est l’importance de la transparence et de l’honnêteté dans la communication des erreurs techniques au public ?
Avez-vous déjà vécu une situation similaire dans votre propre carrière ? Comment l’avez-vous gérée ?
Quels sont les meilleurs moyens pour une entreprise de réagir après une erreur publique pour maintenir la confiance des clients et des partenaires ?

[kain_tn]

[...]une erreur lors d'une démo de l'IA d'Amazon Q soulève des questions sur la maturité et la fiabilité de l'outil [...]

Peut-être que c'est juste comme leur IA pour Amazon Just Walk Out: c'est un des 1000 Indiens derrière, qui a fait les fautes

[FlaviusPERL]

Je code avec le Q... ♫♫ lalala la la la la... ♫♫♫

[calvaire]

pour qu'un code soit migrer de java 8 vers java17 c'est que ce code est pas maintenue et donc que c'est un projet qui est mort/sert à rien. En tous cas c'est un projet parmis les moins important de l'entreprise puisque aucun budget n'y est alloué visiblement.
Aucun dev ne devrait bosser sur ce genre de projet, car il ne sera pas considéré, sera sur les 1er de la liste en cas de licenciement car il bosse sur un truc inutile et pour les promotions il peut se gratter en bossant sur un projet inutile qui le rends pas visible aupres de ces managers.

Un projet qui est maintenue, tous est toujours mise a jours à la version N/N-1 (sauf raison technique)
Sur le projet ou je bosse, on applique tous les jours les patch de sécurité, on mets à jours les vm, les dockers, les BDD sont à leurs dernière version stable, enfin on mets à jours la base de code, on utilise python 3.12 et les dépendances pointe sur les dernières versions (ou avant dernière).


Si le backend d'aws tourne sur java 8, ca me fait flipper honnêtement

Pour les "4500ans", c'est du gros bullshit.
Amazon fait surtout une très mauvaise pub pour son logiciel, avec des chiffres bidons et des use case peu pertinentes. Ca me donne pas envie de tester Amazon Q et de rester avec gpt/copilot.
Avec Copilot MS pour l'heure a mener une assez bonne campagne marketing, ils savent quel est le vrai besoin. Déjà rien que le nom, copilot ça cible assez bien le besoin.

[PomFritz]

Je suppose que c'est IA qui lui a suggéré qu'il avait économisé 4500 ans de travail humain. Sinon, ce gars est un génie pour pouvoir plannifier un projet de si grande envergure. Perso, même pour des "petits projets", c'est difficile d'évaluer le temps nécessaire. Ou alors, c'est qu'il avait une "spécification" du travail a accomplir super top et complète, pour entrer les bon "prompt"

Faut bien qu'ils le vendent, en en plus d'y avoir un l'accès illimité...

[Mathis Lucas]

Le fondateur de Stability AI prévoit la « destruction complète » du marché de l'externalisation en 2025 : « l'IA est meilleure que n'importe quel programmeur indien externalisé à l'heure actuelle »

L'entrepreneur technologique Emad Mostaque, cofondateur et ancien PDG de Stability AI, est convaincu que les programmeurs auront bientôt disparu. Mais avant ça, il affirme que l'IA pourrait entraîner la « destruction complète » du marché de l'externalisation des processus d'entreprise (BPO) dès cette année. Pour cause, Emad Mostaque estime que l'IA est devenue meilleure que n'importe quel programmeur externalisé. Il a ajouté que la présence au poste redeviendra le mode de travail le plus bénéfique, car tout ce qui est à distance est susceptible d'être pris en charge par l'IA. Selon lui, les pays tels que l'Inde seraient les plus touchés.

L'ancien PDG affirme que l'IA remplacera les travailleurs externalisés dès 2025

Emad Mostaque est cofondateur et ancien PDG de la startup Stability AI. Il a démissionné de son poste ainsi que de son siège au conseil d’administration de Stabilité AI en mars 2024 alors que la startup traversait une période de turbulence. Emad Mostaque avait déclaré que cette décision lui permettrait de consacrer pleinement ses efforts au développement d'une IA décentralisée, un domaine qu'il considère comme « crucial » pour l'avenir de la technologie.

Emad Mostaque a joué un rôle central dans le lancement de l'outil de génération d’images Stable Diffusion de Stability AI. Lors d'une récente interview, il s'est exprimé sur les progrès rapides de l'IA et son impact potentiel sur le marché de l'emploi. Il s'est particulièrement attardé sur le sort des travailleurs externalisé.

« L'IA est meilleure que n'importe quel programmeur indien externalisé à l'heure actuelle. 2025 verra la destruction complète du marché de l'externalisation des processus d'affaires », a déclaré Emad Mostaque lors de l'émission Moonshots avec Peter Diamandis, fondateur de la Fondation XPRIZE. « Le fait d'être présent en personne sera bénéfique pour votre emploi à l'heure actuelle, car tout ce qui est à distance sera le premier à disparaître », a-t-il ajouté.

Emad Mostaque a prédit que les économies telles que l'Inde seront les premières victimes de la vague d'adoption de l'IA. L'inde et le Mexique font partie des principaux pays où les géants de la technologie externalisent les emplois. « Les prochains touchés seront les travailleurs à distance aux États-Unis », a-t-il ajouté.

Mais certains ont souligné : « le fait d'être présent en personne ne vous protégera pas non plus d'une IA suffisamment avancée. Une fois que les IA seront suffisamment performantes, le fait de vous avoir comme employé ne sera qu'un gaspillage d'espace et d'argent que l'entreprise ferait mieux d'allouer à autre chose ». En outre, les propos de Emad Mostaque suscitent également des interrogations sur les coûts d'adoption de l'IA par rapport à l'externalisation.

Plusieurs études ont conclu que l'IA ne remplacera pas les programmeurs de sitôt

Salim Ismail, entrepreneur et stratège technologique, qui participait également à l'émission, partage l'avis d'Emad Mostaque. Mais les déclarations de Emad Mostaque sont critiquées dans la communauté. Certains affirment notamment que son raisonnement est absurde. « L'affirmation selon laquelle l'IA est déjà meilleure que n'importe quel programmeur indien externalisé d'un autre pays est absurde, sinon ils seraient au chômage », a écrit un critique.

Les discussions battent leur plein à propos de l'IA dans le domaine du génie logiciel. Un sujet central : son impact dans la filière. La technologie divise. Par exemple, Linus Torvalds considère l'IA comme un simple outil qui n'a rien de révolutionnaire comparativement aux compilateurs.

Par contre, selon le PDG de Nvidia, Jensen Huang, « apprendre à programmer sera inutile à l'avenir ». Il affirme que l'IA fera de tous des programmeurs au travers du langage naturel. Il y a également des témoignages de programmeurs selon lesquels « jusqu'à 90 % du code peut être généré par l'IA ».

Cependant, plusieurs études montrent que l'IA est loin d'être apte à remplacer les programmeurs. Devin, l'IA qui menace de rendre les ingénieurs logiciels obsolètes coûte 500 $/mois, mais les tests ont révélé que l'outil souffre de nombreuses limites et les experts affirment que ces capacités sont exagérées. D'après les commentaires, Devin n'excelle que dans « les tâches répétitives et basées sur des modèles ». Et il pourrait ne pas faire mieux à l'avenir.

Cela pourrait faire gagner du temps aux ingénieurs et leur permettre de se concentrer sur la résolution créative de problèmes. Mais l'ingénierie logicielle implique une conception complexe, des considérations liées à l'expérience utilisateur et une résolution unique des problèmes, qui relèvent résolument du domaine humain. Ceux qui parviennent à trouver un équilibre entre l'efficacité de l'IA et la prise de décision stratégique axée sur l'humain s'épanouiront.

Emad Mostaque a prédit qu'il n'y aura plus de programmeurs dans cinq ans. Mais les conclusions de plusieurs études indiquent que l'IA générative ne remplacera pas les développeurs de sitôt, d'après des chercheurs, car le développement de logiciels va bien au-delà des tâches basiques de complétion de code.

L'avenir résiderait dans la collaboration entre les programmeurs humains et l'IA

Les assistants d'IA de codage ont considérablement progressé en peu de temps. Et de nouveaux agents d'IA apparaissent régulièrement. Mais quant à la question de savoir si les outils tels que Devin peuvent remplacer de bout en bout les développeurs de logiciels, beaucoup répondent par la négative. Selon les critiques, les affirmations selon lesquelles l'IA remplacera les développeurs humains exagèrent les capacités de l'IA et constituent un battage médiatique.

« Je pense que l'avenir réside dans la collaboration entre l'IA et les développeurs humains plutôt que dans le remplacement de ces derniers. Dans quelques années, je pense que l'IA sera aussi courante dans nos flux de travail que la logique de programmation l'est aujourd'hui. Tous ceux qui travaillent dans la technologie auront besoin d'au moins une compréhension de base des outils d'IA pour améliorer leur potentiel et leur productivité », a déclaré un critique.

« Travailler avec ces agents d'IA aujourd'hui est un bon point de départ », peut-on lire dans les commentaires. Si l'IA de Devin peut contribuer au développement de logiciels, il est peu probable qu'il remplace les ingénieurs, et ce pour plusieurs raisons :

• créativité humaine et résolution de problèmes : le génie logiciel ne consiste pas seulement à écrire du code. Il s'agit d'aborder des problèmes complexes de manière créative, de concevoir des systèmes efficaces et de prendre en compte l'expérience de l'utilisateur et l'évolutivité. L'IA peut suivre des modèles, mais elle n'a pas la capacité d'innovation et d'adaptation qu'apportent les humains ;
• limites de l'IA dans la compréhension du contexte : l'IA fonctionne sur la base des données sur lesquelles elle a été formée, et bien qu'elle puisse identifier et reproduire des modèles, elle ne comprend pas intrinsèquement le contexte ou les nuances d'un projet. Les ingénieurs prennent en compte des facteurs tels que l'évolutivité, les mises à jour futures, l'interface utilisateur et l'intégration avec d'autres systèmes. Devin n'a pas cette vision holistique et peine à s'adapter lorsque le contexte n'est pas clair ou qu'il nécessite des solutions hors du commun ;
• l'importance des compétences non techniques dans le développement : l'ingénierie implique souvent le travail en équipe, la communication avec les clients et la collaboration entre départements. Des compétences telles que l'empathie, la négociation et la communication interfonctionnelle sont essentielles au développement. Les ingénieurs passent beaucoup de temps à interagir avec les parties prenantes pour comprendre les besoins, partager les mises à jour et s'adapter en fonction des commentaires. Ce contact humain est essentiel, et l'IA n'a pas l'intelligence émotionnelle nécessaire pour le remplacer ;
• évolution rapide des technologies : le développement de logiciels est en constante évolution, avec de nouveaux cadres, langages et méthodologies. Bien que l'IA comme Devin puisse apprendre à partir de grandes quantités de données, elle nécessite des mises à jour périodiques pour suivre le rythme des changements technologiques. Les ingénieurs humains sont naturellement adaptatifs et peuvent acquérir de nouvelles compétences, apprendre de nouveaux outils et s'adapter aux tendances de l'industrie ; des qualités qu'il est difficile d'intégrer dans l'IA.

Selon les experts, l'IA transforme l'ingénierie logicielle en améliorant le rôle d'ingénieur plutôt qu'en le remplaçant. En prenant en charge les tâches répétitives, l'IA permet aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches de plus haut niveau, telles que la planification stratégique et l'innovation. Les ingénieurs qui utilisent l'IA peuvent gagner en efficacité en s'attaquant à des problèmes complexes pendant que l'IA s'occupe de tâches de codage plus simples.

Dans un avenir proche, les ingénieurs pourraient être amenés à former, personnaliser et gérer des outils d'IA tels que Devin. Au fur et à mesure que la technologie progresse, comprendre comment collaborer avec l'IA deviendra une compétence précieuse. Les ingénieurs qui savent comment tirer parti de l'IA seront très demandés, car ils apporteront une combinaison unique d'expertise technique et de connaissances en matière d'IA.

Source : Emad Mostaque, cofondateur et ancien PDG de Stability AI

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
L'ancien PDG de Stability AI affirme que l'IA détruira le marché de l'externalisation en 2025. Qu'en pensez-vous ?
Il déclare que l'IA est désormais meilleure que les programmeurs externalisés. Que pensez-vous de cette affirmation ?
Selon vous, les entreprises qui s'appuient sur l'externalisation peuvent-elles renoncer à cette main d'œuvre au profit de l'IA ?
L'adoption de l'IA va-t-elle revenir moins cher aux entreprises que l'externalisation des tâches ?

Voir aussi

Devin : l'IA qui menace de rendre les ingénieurs logiciels obsolètes est désormais disponible pour tous à partir de 500 $/mois, mais elle est limitée et les critiques estiment que ses capacités sont exagérées

« Apprendre à programmer sera inutile à l'avenir », d'après le PDG de Nvidia, selon lequel l'intelligence artificielle fera de tous des programmeurs au travers du langage naturel

« La plupart des emplois de codage externalisés en Inde auront disparu dans 2 ans », prédit le PDG de Stability AI, selon lequel il n'y aura plus de programmeurs humains dans 5 ans à cause de l'IA

[JPLAROCHE]

Bonjour, je me sers de l'IA et je suis abonné, pas une IA ne fait pas d'erreur, quand il n'invente pas des fonctions inexistantes... peut-être intéressantes, mais non fonctionnel, mais je ne regrette pas de m'être abonné.
C'est un outil, d'ailleurs dans le contrat de Mistral, il est bien mentionné qu'il ne faut pas prendre pour argent comptant les réponses.
J'ai aussi travaillé avec ChatGPT c'est pareil et même mieux (pire), il me disait que c'était moi qui ne comprenais rien, je n'ai pas lâché et prouvé qu'il faisait fausse route, un algorithme pourri et des résultats bidon.
Au moins avec Mistral, il accepte de se remettre en cause, d'ailleurs quand vous signez le contrat, il vous est mentionné qu'il a le droit de se servir de votre code pour apprendre.

J'utilise Mistral, car je suis seul, à la retraite et je suis sur un projet important (pour moi) qui me tenait à cœur, ça me permet d'avoir un miroir et un recul, mais le codage reste mon œuvre, par contre pour la documentation, c'est plutôt chouette, le partage est constructif, mais je ne fais pas tout avec l'IA loin de là.

Il y a aussi quelque chose que je veux prendre sur mon dos, ce sont les questions que je pose, je me suis aperçu qu'il faut bien lui détailler sinon vous risquez de faire fausse route quant aux réponses attendues.

@bientôt

[d_d_v]

Le coup de génie de ceux qui ont lancé cette technologie, c'est de l'avoir appelée intelligence artificielle. Maintenant que le mal est fait, certains continueront à penser qu'ils ont affaire à quelque chose d'intelligent, qui réfléchit. Mais quelle arnaque !

[azurman]

Le coup de génie de ceux qui ont lancé cette technologie, c'est de l'avoir appelée intelligence artificielle. Maintenant que le mal est fait, certains continueront à penser qu'ils ont affaire à quelque chose d'intelligent, qui réfléchit. Mais quelle arnaque !

Je suis bien d'accord avec toi ! (voir mon commentaire précédent sur cet article)

L'IA : le mot INTELLIGENCE n'a pas lieu d'être quand il est lié au mot ARTIFICIELLE : pourquoi ?
Tout simplement par ce que le Mot Intelligence ne caractérise qu'une qualité de l'esprit Humain,
et donc si l'Intelligence est Humaine, elle ne peut être ARTIFICIELLE !

En fait, la mayonnaise a pris pour l'IA car cela présente ENCORE de nouveau la FACILITE pour
certains d'accomplir certaines tâches où il faut "REFLECHIR" !!

Le DANGER c'est que si certaines personnes trouvent que REFLECHIR représente un trop grand effort pour eux,
alors je pense que bientôt, ces personnes vont devenir tellement FEIGNANTES que ils vont oublier de RESPIRER et trépasser !

[Patrick Ruiz]

Le CEO d’IBM est d’avis que l’IA ne remplacera pas les programmeurs de sitôt
Après une sortie de Marc Zuckerberg selon laquelle l’IA pourra bientôt remplacer des ingénieurs de niveau intermédiaire chez Meta

ChatGPT a réussi à l’édition 2022 de l’examen d’informatique pour élèves du secondaire désireux d’obtenir des crédits universitaires US. Un internaute a proposé une compilation des réponses proposées par le chatbot après avoir souligné que l’intelligence artificielle a pris 32 points sur les 36 possibles. ChatGPT a en sus réussi l’examen de codage Google pour un ingénieur de niveau 3 avec un salaire de 183 000 $. Ce sont des raisons pour lesquelles certains observateurs sont d’avis que les travailleurs de la filière du développement informatique sont menacés par l’IA. Le CEO d’IBM est pour sa part d’avis que l’intelligence artificielle ne remplacera pas les programmeurs de sitôt.

Ce dernier est d’avis que l’intelligence artificielle est un outil qui contribuera à rendre les travailleurs de la filière programmation informatique plus productifs. C’est un positionnement qui s’aligne avec celui d’acteurs de renom dans la filière comme Linus Torvalds pour lesquels l’intelligence artificielle reste un outil au stade actuel de son évolution. C’est en droite ligne avec ce positionnement que le CEO d’IBM a fait une estimation d’augmentation de 30 % de la productivité chez IBM et annoncé l’embauche de plus de programmeurs.

IBM CEO Arvind Krishna says AI won’t replace programmers, but it will make them faster and more efficient. #IBM #AI #Programming #FutureOfWork #SoftwareDevelopment #TechInnovationhttps://t.co/SBYc9TWgj4 pic.twitter.com/DR1GdvPxzU

— The Daily Tech Feed (@dailytechonx) March 12, 2025

L’IA pourra bientôt remplacer des ingénieurs de niveau intermédiaire chez Meta, selon Marc Zuckerberg

Mark Zuckerberg a annoncé en début d’année que l’intelligence artificielle pourra bientôt faire le travail des ingénieurs de niveau intermédiaire de Meta. Il avait néanmoins nuancé en indiquant que le développeur restera l'expert qui comprend le code et vérifie que ce qui a été synthétisé par l'intelligence artificielle correspond bien à son intention. Sa sortie laissait en sus entendre que le développeur pourra s’adonner à des tâches plus créatives en parallèle à celles qu’effectuera l’intelligence artificielle.

Le PDG de Stability AI prédit pour sa part qu’il n’y aura plus de programmeurs humains dans 5 ans

« C’est un fait : 41 % de tout le code informatique sur GitHub est généré par une intelligence artificielle. ChatGPT est déjà capable de passer un examen de codage pour ingénieur de niveau 3 », souligne Emad Mostaque avant d’ajouter « qu’il n’y aura pas de programmeurs humains dans 5 ans. »

" There will be NO programmers in 5 years." - @EMostaque pic.twitter.com/qSBmMWurKw

— Peter H. Diamandis, MD (@PeterDiamandis) July 1, 2023

« J’ai demandé à GPT-4 de m’aider à produire du code pour une version 3D du jeu Asteroid, j’ai ensuite copié et collé le code qui a fonctionné d’un coup », ajoute-t-il. En fait, Emad Mostaque est d’avis que l’intelligence artificielle ouvre la porte à tous les individus désireux d’intervenir dans la filière du développement informatique : « Chacun de vous peut désormais être créatif. Chacun de vous peut désormais mettre sur pied des systèmes pour répondre aux besoins des gens. »

C’est un avis qui rejoint celui du propriétaire de la plateforme de distribution de jeux vidéo FRVR selon lequel « Tout le monde pourra créer des jeux vidéo » grâce à l’intelligence artificielle. Ce dernier propose une forge logicielle dénommée FRVR pour « permettre à quiconque de créer des jeux juste en les décrivant. »

« L’objectif est de mettre sur pied une plateforme où créer, jouer et partager des jeux est aussi facile que d'enregistrer, de regarder et de partager des vidéos sur des plateformes telles que TikTok et Instagram », ajoute-t-il. Une démonstration (d’une dizaine de minutes) des possibilités offertes par la plateforme est disponible. Elle montre les étapes de l’implémentation d’un jeu de tir spatial en s’appuyant sur ladite forge.

Et vous ?

Êtes-vous d’accord avec les avis selon lesquels ce n’est qu’une question de temps avant que l’intelligence artificielle ne s’accapare tous les postes de développeur informatique ?
Ou êtes-vous en phase avec les avis selon lesquels « Le développeur restera l'expert, qui comprend le code et vérifie que ce qui a été synthétisé par l'IA correspond bien à l'intention du développeur », ce, même après l’atteinte du stade d’IA de niveau humain ?
Quelles évolutions du métier de développeur entrevoyez-vous dans les 5 à 10 prochaines années au vu de l'adoption de l'intelligence artificielle dans la filière ?

Voir aussi :

La conduite autonome serait-elle à ce jour qu'une vision futuriste chez Tesla Motors ? L'entreprise vient de changer les objectifs de son Autopilot
La SEC demande à Musk de renoncer à son poste de président de Tesla et exige une amende de 40 millions $ US pour un règlement à l'amiable
Tesla annonce que le nouvel ordinateur pour une conduite entièrement autonome de ses véhicules est en production et fera ses preuves ce mois-ci
Les actions Tesla chutent après que son système d'autopilote est impliqué dans un accident et l'annonce des batteries de ses véhicules prenant feu

[calvaire]

J’ai demandé à GPT-4 de m’aider à produire du code pour une version 3D du jeu Asteroid, j’ai ensuite copié et collé le code qui a fonctionné d’un coup

Bah moi j'ai trouvé un code d'exemple sur github d'Asteroid, Pong, une page welcome en ReactJS/Angular.
Sauf que heureusement/malheureusement, les clients ont des besoins plus complexe.

Tout le monde pourra créer des jeux vidéo » grâce à l’intelligence artificielle. Ce dernier propose une forge logicielle dénommée FRVR pour « permettre à quiconque de créer des jeux juste en les décrivant. »

étant moi même en train de développer un jv, de ce que j'ai vu de ces forges c'est de la merde. les assets sont dégueulasse et les possibilités des jeux fournie par l'ia sont tres tres limité. Mais bon c'est comme le no code, ca a tres vite ces limites.

Hélas j'ai une expérience très différente de ce monsieur, du apprendre a utiliser blender pour maitriser les concepts de PBR pour mes textures, les squelettes pour les animations et j'ai du apprendre a coder des shaders opengl.
Bon pour les assets, je suis pas graphiste, même chose, de ce que j'ai vu dans ces forges c'est pas ouf et puis faut les adapter a son moteur, dans mon cas c'est pas plug and play. Bref j'ai payé un gars pour me les faire.

Pour les textures par contre je vais sur https://texturelabs.org/, des textures de très bonne qualité et gratuite, c'est le seul domaine ou j'ai été convaincue niveau "forge".
et encore, certaine faut les retoucher pour les rendre "seamless ", même si c'est basique (juste 2 clique de souris) faut le savoir et le faire sur un logiciel spécialisé comme gimp. Je suis sur que juste cette simple manipulation élimine minimum 50% de la population sur terre qui peut crée un jv.

Je m'occupe juste du code "mon expertise", éventuellement, je modifie legerement une animation si je suis pas hyper convaincue, mais la partie asset 3d j'ai abandonné et j'ai payé quelqu'un pour me les fournirs plug and play.


Après je fais un jeu complexe, je dois pouvoir gérer en temps réel des armées de 300k soldats. ce qui implique pas mal de techniques d’optimisations, que seul du code bas niveau (opengl) peut gérer.


Ces logiciels sont juste bon a pondre des jeux videos basique et fade qui se ressemble tous tant en terme de design que de gameplay.
Et je parle pas du moteur, j'ai toujours détesté le rendu de unreal engine, juste la simple multiplications des jeux sur ce moteur m'énerve et j'ai une impression de déjà vu a chaque fois, je sais reconnaitre visuellement un jeu UE.

[Stéphane le calme]

Au-delà de la génération de code par l'IA : malgré l’essor fulgurant des IA comme Copilot ou ChatGPT dans le développement logiciel,
le PDG de GitHub affirme que savoir coder manuellement reste une compétence irremplaçable

À l’heure où les outils d’intelligence artificielle révolutionnent le développement logiciel, le PDG de GitHub, Thomas Dohmke, prend le contre-pied d’un enthousiasme parfois excessif. Dans une série d’interventions récentes, notamment lors d’un passage dans le podcast The Mad, il a martelé un message simple mais crucial : l’IA ne remplace pas la programmation manuelle. Selon lui, savoir coder reste une compétence indispensable à long terme, même dans un monde où GitHub Copilot ou ChatGPT peuvent générer du code à la volée. Ce positionnement soulève un débat plus large : faut-il encore apprendre à coder à la main quand l’IA peut le faire à notre place ? Pour Thomas Dohmke, la réponse est clairement oui. Et il le justifie avec des arguments qui méritent un examen attentif.

Depuis l’introduction de GitHub Copilot en 2021, le développement assisté par IA a connu une progression fulgurante. En quelques lignes de commande ou requêtes en langage naturel, les développeurs peuvent générer des fonctions, corriger des bugs ou même créer des applications entières. Cette assistance a permis :

• Une réduction significative du temps de développement.
• Une accélération du prototypage.
• Une meilleure accessibilité au code pour les débutants et les profils non techniques.

Cependant, Dohmke met en garde contre une forme de paresse cognitive qui pourrait se développer. Utiliser uniquement l’IA sans comprendre le code généré est risqué, car cela revient à manipuler des mécanismes dont on ignore les fondements. Il cite notamment le phénomène du « vibe coding » (coder par intuition via IA sans réelle compréhension) comme une tendance dangereuse pour la qualité des logiciels.

Les avantages du codage manuel à l’ère de l’IA

Thomas Dohmke insiste sur le fait que l’apprentissage du code reste la clé pour bien utiliser l’IA. Selon lui, l'IA ne doit pas être vue comme une béquille, mais comme une extension des compétences humaines. Voici pourquoi le codage manuel reste crucial :

• Compréhension profonde des systèmes : écrire soi-même du code permet de saisir les subtilités des langages, des algorithmes, de la logique métier et des architectures logicielles.
• Capacité d’adaptation : aucun outil d’IA ne peut encore anticiper tous les contextes d’utilisation, les besoins métier spécifiques ou les imprévus techniques. L’humain reste maître de l’adaptation et de la personnalisation.
• Contrôle qualité : les IA peuvent générer du code erroné, inefficace ou vulnérable. Savoir lire, corriger et optimiser ce code est indispensable pour garantir la sécurité et la performance.
• Créativité et innovation : l’IA suggère, mais ne crée pas. Les idées nouvelles, les approches inédites, les expérimentations techniques viennent toujours de l’humain.

Les limites de l’IA : entre illusion d’autonomie et dépendance accrue

Bien que l’IA ait démontré sa puissance, ses limites sont encore nombreuses :

• Manque de contexte : une IA ne comprend pas toujours l’objectif global d’un projet. Elle peut générer un code fonctionnel localement, mais inadéquat dans l’ensemble du système.
• Biais dans les suggestions : les modèles sont formés sur du code existant, parfois obsolète ou non optimal. Cela peut renforcer de mauvaises pratiques.
• Sécurité insuffisante : le code généré peut introduire des failles si l’utilisateur ne le vérifie pas attentivement.
• Risques de désapprentissage : chez les développeurs débutants, l’usage intensif de l’IA peut entraver l’apprentissage des bases essentielles (structures de données, complexité algorithmique, etc.).

Dohmke insiste donc : même dans une startup où l’IA permet de développer un MVP rapidement, il faut à terme des développeurs expérimentés pour soutenir l’évolution du produit, assurer sa stabilité et répondre aux attentes des investisseurs.

Faut-il alors bannir l’IA du développement ?

Absolument pas. Thomas Dohmke est le premier à reconnaître l’apport immense de l’IA au développement logiciel. En tant que PDG de GitHub, il est bien placé pour défendre son efficacité. Mais il souhaite instaurer une culture de complémentarité entre humain et machine. Pour lui, l’IA doit rester un assistant, pas un remplaçant. Elle booste la productivité, facilite les tâches répétitives, suggère des idées, mais elle ne comprend pas les objectifs métier, ne pense pas en termes d’expérience utilisateur, et ne porte pas de vision produit.

En clair, l'assertion de Dohmke n'est pas un rejet de l'IA, mais une reconnaissance de la complexité intrinsèque du développement logiciel. Bien que les modèles d'IA puissent générer des extraits de code, voire des fonctions entières, leur compréhension est souvent superficielle. Un programmeur humain, en revanche, ne se contente pas d'écrire des lignes de code ; il conçoit des architectures, anticipe des problèmes, optimise des performances et résout des bugs complexes. C'est cette capacité de pensée critique, de raisonnement abstrait et de résolution de problèmes non triviaux qui distingue le développeur humain. La maîtrise du codage manuel permet non seulement de comprendre ce que l'IA produit, mais aussi de le déboguer, de le modifier et de l'adapter aux exigences uniques d'un projet, souvent implicites ou difficiles à formaliser pour une machine.

Loin d'imaginer un futur où l'IA prend les rênes, Thomas Dohmke promeut une symbiose entre l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine. Pour lui, l'IA doit servir de copilote, assistant le développeur dans des tâches répétitives ou pour générer des ébauches rapides. Il envisage un scénario idéal où l'IA génère du code, qui est ensuite soumis sous forme de « pull requests » – une pratique courante dans le développement collaboratif. Cela permet aux programmeurs humains de passer en revue le code, d'apporter des ajustements précis, d'intégrer des nuances contextuelles et de garantir la qualité et la sécurité du logiciel final. Cette approche garantit que la créativité, l'intuition et la profonde compréhension du domaine métier, apanages de l'humain, restent au cœur du processus de création.

Les pièges de la dépendance excessive à l'IA

Dohmke met également en garde contre le danger d'une dépendance excessive à l'égard des outils d'IA. Bien qu'ils puissent accélérer certaines phases de développement, se fier aveuglément à l'IA sans une compréhension sous-jacente du code peut entraîner des inefficacités inattendues. Tenter de corriger une erreur simple en la décrivant à une IA peut s'avérer plus long et plus frustrant que de modifier directement le code. Cette « surcharge cognitive » liée à la reformulation de problèmes simples en langage naturel peut briser le flux de travail d'un développeur et nuire à sa productivité. L'objectif n'est pas de déléguer la pensée, mais d'augmenter les capacités humaines.

« La pire alternative est d'essayer de comprendre comment fournir un retour d'information ou une invitation à décrire en langage naturel ce que je sais déjà faire en langage de programmation », a-t-il déclaré, soulignant la valeur de l'intuition du développeur.

L'IA est en train de créer une génération de programmeurs illettrés

Un développeur a partagé son témoignage :

Il y a de cela quelques jours, Cursor est tombé en panne lors d'un arrêt de ChatGPT. J'ai regardé fixement mon terminal, faisant face à ces messages d'erreur rouges que je déteste voir. Une erreur AWS est apparue. Je ne voulais pas la résoudre sans l'aide de l'intelligence artificielle (IA). Après 12 ans de codage, j'étais devenu plus mauvais dans mon propre métier. Et ce n'est pas une hyperbole : c'est la nouvelle réalité des développeurs logiciels.

La situation qu'il a décrite s'est installée progressivement :

« Tout d'abord, j'ai cessé de lire la documentation. Pourquoi s'embêter quand l'IA pouvait expliquer les choses instantanément ? Ensuite, mes compétences en matière de débogage en ont pris un coup. Les traces de pile me semblent désormais inaccessibles sans l'IA. Je ne lis même plus les messages d'erreur, je me contente de les copier et de les coller.

« Je suis devenu un presse-papier humain, un simple intermédiaire entre mon code et un LLM.

« Auparavant, chaque message d'erreur m'apprenait quelque chose. Aujourd'hui ? La solution apparaît comme par magie et je n'apprends rien. La dopamine des réponses instantanées a remplacé la satisfaction d'une véritable compréhension.

« La compréhension en profondeur est la prochaine chose qui a été affectée. Vous vous souvenez avoir passé des heures à comprendre pourquoi une solution fonctionne ? Aujourd'hui, je me contente d'appliquer les suggestions de l'IA. Si elles ne fonctionnent pas, j'améliore le contexte et je demande à nouveau à l'IA. C'est un cycle de dépendance croissante.

« Viennent ensuite les changements émotionnels. Auparavant, la résolution de nouveaux problèmes faisait partie du plaisir de programmer. Maintenant, je suis frustré si l'IA ne me donne pas de solution en 5 minutes ».

Le codage avec l'IA nécessite toujours une touche humaine

Les réflexions de Dohmke font écho à un consensus croissant dans le monde de la technologie : l'IA doit être utilisée comme un outil complémentaire, et non comme un substitut à part entière. Une étude de Deloitte renforce ce point de vue en montrant que la plupart des développeurs utilisent l'IA pour automatiser les tâches répétitives, comme l'écriture de codes standard, tout en continuant à s'appuyer sur la supervision humaine pour garantir la qualité et l'exactitude des données. Ce modèle de collaboration peut améliorer la productivité de manière modeste mais significative, jusqu'à 20 minutes par jour.

Le concept de « confiance et vérification » s'est imposé car le code généré par l'IA, bien qu'impressionnant, contient souvent des erreurs subtiles. Environ la moitié de ces échantillons de code doivent être corrigés par un développeur, ce qui souligne pourquoi une révision humaine reste indispensable. Même les entreprises à la pointe du développement de l'IA, comme Google, indiquent que plus d'un quart de leur base de code provient désormais de systèmes d'IA. Pourtant, chaque ligne est toujours soumise à un examen rigoureux de la part des ingénieurs.

Source : interview du PDG de GitHub (vidéo dans le texte)

Et vous ?

Que pensez-vous des propos du PDG de GitHub ? Partagez-vous son point de vue ? Dans quelle mesure ?

L’intelligence artificielle va-t-elle vraiment remplacer les développeurs ou simplement transformer leur métier ?

Peut-on encore parler de “savoir coder” si l’on se contente d’écrire des prompts à une IA ?

Faut-il enseigner le code différemment à la génération Copilot/ChatGPT ?

L’IA peut-elle comprendre l’intention métier derrière une ligne de code comme un humain le ferait ?

À quel moment devient-on trop dépendant de l’IA dans son travail de développeur ?

Les écoles doivent-elles prioriser l’apprentissage du code “à la main” ou se concentrer sur l’usage des outils IA ?

Est-ce que l’usage intensif de Copilot chez les débutants risque de nuire à la compréhension des bases ?

Comment éviter que les nouvelles générations de développeurs deviennent de simples “opérateurs de prompts” ?

[azurman]

"Même Google le confirme lors de l’annonce selon laquelle son IA Bard peut désormais aider à coder et à créer des fonctions pour Google Sheets : « Bard est encore au stade expérimental et peut parfois fournir des informations inexactes, trompeuses ou fausses tout en les présentant avec assurance. En ce qui concerne le codage, Bard peut vous générer du code qui ne produit pas le résultat escompté, ou vous fournir un code qui n'est pas optimal ou incomplet. Vérifiez toujours les réponses de Bard et testez et examinez soigneusement le code pour détecter les erreurs, les bogues et les vulnérabilités avant de vous y fier. »" : CE CONSTAT DE GOOGLE EST UN AVEU, comme quoi l'IA, lorsque on lui demande de créer du code, n'est tout simplement pas capable de le faire !

Le CEO de GITHUB prend tous les risques en prétendant qu'un jour l'IA écrira du code tout seul, et que de grandes entreprises technologiques font des recherches en ce sens : STOPPEZ LES !
Même si le même GitHub avance que jamais l'IA qui code ne sais pas comprendre, le seul fait d'en parler fait prendre un grand risque à la communauté des développeurs !

En tant qu'analyste-programmeur durant 25 ans, créer des programmes informatiques, c'est ANALYSER et CODER. Donc gardons notre créativité, tout au moins ici en Europe,
et laissons les développeurs américains se tirer une balle dans le pied !

Un jour arrivera où des programmes écris par l'IA sèmeront le chaos et ceux qui font de la recherche pour les avoir rendus opérationnels seront les coupables !
(on en reparle dans cinq ans ?)

[Matthieu Vergne]

Si cela est vrai, la plupart des arguments ne tiennent qu'aujourd'hui. En dehors de la perte de maîtrise, le reste peut déjà être fait par l'IA dès lors qu'on utilise un modèle adapté avec un prompt et des outils adaptés :

• Fournir un cahier des charges fonctionnel à une IA et lui demander de générer un cahier des charges techniques
• Fournir un cahier des charges techniques à une IA et lui demander de rédiger des tests automatiques
• Fournir une suite de test à une IA et lui demander de générer le code qui fait passer les tests
• Fournir des exigences non fonctionelles à une IA et lui demander de lister des KPIs à implémenter
• Fournir une liste de KPIs à implémenter à une IA et lui demander la marche à suivre pour les mettre en oeuvre
• Fournir les KPIs et le code à une IA et lui demander les améliorations possibles
• Etc.

On pourrait probablement décomposer davantage, mais l'idée est que chacune des étapes de production est automatisable via l'IA. Si on n'a pas encore tous les bons modèles/prompts/outils pour faire ça facilement, cela reste possible avec les technos actuelles. Les limites de contexte et de résultats nécessitent de découper davantage et de revérifier plus souvent derrière, mais aucun doute qu'on finira par avoir des automatisations plus avancées. Il n'y a théoriquement pas de raison à ce que ça ne soit pas faisable.

La perte de compétence est réelle si on compte trop dessus. Ce n'est pas spécifique à l'IA : la maîtrise vient avec la pratique, sans pratique la maîtrise au mieux fini par devenir obsolète, au pire se perd. Cette absence de pratique est à éviter tant qu'on n'a pas tous les outils pour tout automatiser. Cela dit, une fois qu'on les a, est-ce vraiment pertinent de maintenir ces compétences manuelles ? La qualité de code n'a d'intérêt que si un humain doit relire derrière. Si tout est généré par IA, on a juste besoin que ça compile, que les tests passent, et d'optimiser les ressources. Rien qui ne nécessite de regarder le code. Ce n'est qu'une suite logique dans le domaine du WYSIWYG. Rappelons-nous ces interfaces de drag & drop qui génèrent le code à notre place : ça marche bien tant qu'on n'a pas besoin d'aller retoucher le code généré, sinon il faut sortir l'aspirine.

Je peux donc tout à fait envisager un futur où de vrais entreprises feront de vrais applications mais sans vrai développeurs, juste avec des prompt engineers, et ça suffira bien. Par contre on n'y est pas encore, et tant que ce n'est pas le cas on doit maintenir la compétence pour éviter que la qualité ne chute. Ne serait-ce que pour garder un minimum de qualité pour entrainer encore les modèles.

Mais une fois qu'on aura ces outils, aurons-nous "envie" de compter sur eux ?

[calvaire]

Je peux donc tout à fait envisager un futur où de vrais entreprises feront de vrais applications mais sans vrai développeurs, juste avec des prompt engineers, et ça suffira bien. Par contre on n'y est pas encore, et tant que ce n'est pas le cas on doit maintenir la compétence pour éviter que la qualité ne chute. Ne serait-ce que pour garder un minimum de qualité pour entrainer encore les modèles.

Mais une fois qu'on aura ces outils, aurons-nous "envie" de compter sur eux ?

mais qu'es ce qui créera de la data pour les modèles ?
le monde du logiciel et vivant et évolue chaque jours.


qui va mettre à jours le kernel linux à la version 7.0, qui va faire évoluer php vers php8, qui va coder python4, qui va faire évoluer le framework angular/react a la version n+1...
pour les dev utilisant ces outils, comment une ia va savoir coder en python4/php8 ? si plus personne ne poste d'exemple sur stackoverflow ou de bug avec ces fix ?


on peut imaginer une ia connecté à github comprenant directement le code des libs et apis, par exemple relier au code de spring boot à la dernière version, mais pour construire leurs llm bizarrement les boites ne s'entraine pas que la dessus...
Pour avoir étudié la question, la ou les llms sont performante c'est en ayant des manuels scolaire comme datasource.
les ia relié au code sont une vrai cata, l'ia qui relis les mr sur github c'est une grosse blague.

Plus globalement les modeles commence déja à regresser/stagner tellement le web d'aujourd'hui a été pollué par ces memes llms.

l'ia est forte pour recrée des choses existante tres courante dans la vie, mais bien incapable sur des trucs mal entrainé.
J'ai un bon exemple avec le moteur panda3d en python, ca reste un moteur "peu" connu et peu utilisé dans le monde, j'ai essayé plusieurs ia (chatgpt, claude, gemini) elle est vraiment nul, la moitié du code marche pas, des fonctions qui existe pas, des imports faux...etc.
Avec des trucs bien plus populaire, comme la lib numpy par contre nikel.
j'ai meme tenté avec chatgpt pro de lui donner le code source du moteur panda3d histoire qu'il arrete de m'inventer des fonctions, mais c'était pas mieux, incapable de mettre les bons types.

quand le code marche, incapable de bien coder une physique avec bullet, je lui ai demandé un truc basique comme faire sauter mon personnage a la touche espace, j'ai eu n'importe quoi.
la gestion de la camera, incapable de me faire une vue fps/tps basique.

pour les textures, c'est pas trop mal, par exemple je lui dmeande de me faire une décoration de fenetre style parchemin medieval, je ne suis pas graphiste et ca donne un bon résultat.
pour les textures en boucle, comme de l'herbe ou du bois, c'est en dessous les libs de texture pbr gratuite.

mais pour dessiner des "motifs elfiques" ou des petites decos inventés comme mes bordures de fenetre c'est bon.

[Matthieu Vergne]

Je n'ai pas dis toutes les entreprises. Déjà, tout ce qui est de l'ordre de l'innovation est peu adapté, vu que l'IA construit sur ce qu'elle connaît. Tout au plus elle peut faciliter le travail (e.g. fournir des méthodes connues pour traiter les nouveaux sujets), mais pas le faire entièrement (pas traiter le nouveau sujet lui-même, en tout cas pas de manière fiable).

Pour autant, il y a des tas d'entreprises qui se contentent de faire ce que font beaucoup d'autres comme elle : le contexte change, mais la méthode reste la même. Dans ce genre de cas, il n'y a a priori pas de raison que les IA n'arrivent pas un jour à une bonne autonomie : comme ça se trouve partout, des données il y en aura, donc l'apprentissage pourra se faire (à moins que le législateur ne l'entende pas de cette oreille). Pour moi ce genre de cas n'est qu'une question de temps avant d'y arriver.

Quand à tes expériences je ne peux pas en dire grand chose. Pour expérimenter moi-même, je me rends bien compte qu'il y a des fois où ça marche très bien, d'autres où ça foire lamentablement. Le truc c'est qu'à force de creuser j'adapte ma façon de l'utiliser et finalement j'obtiens ce que je veux. De la même manière, qu'est-ce qui te dis que tu n'aurais pas pu obtenir bien mieux avec un autre modèle ou un autre prompt ? Ce n'est pas le genre de choses facile à répondre de manière systématique. Et l'expérience d'aujourd'hui ne présage pas de celle de demain, vu qu'on en est encore au début.

C'est un outil. Avant de critiquer l'outil, il faut regarder sa façon de l'utiliser.

[calvaire]

Quand à tes expériences je ne peux pas en dire grand chose. Pour expérimenter moi-même, je me rends bien compte qu'il y a des fois où ça marche très bien, d'autres où ça foire lamentablement.

L'ia est très performante sur les libs tres utilisé et donc avec pleins de threads sur les forums/stackoverflow.
Sur les trucs moins connu (mais pas non plus confidentiel) elle est vraiment mauvaise.

C'est ce qui tends a me faire pensé que l'ia va perdre en performance dans le temps avant de trouver un équilibre.
la fréquentation dans les forums et stackoverflow a beaucoup baissé depuis l'ia, et la qualité du web a baissé d'une manière générale. Ce qui rends le dataset bien moins pertinent et donc va rendre l'ia je pense moins performante dans les nouvelles technos.

On le voit pas encore trop aujourd'hui car les versions n+1/n+2 sont encore assez proche des versions ou l'ia était au top, mais plus le temps passe plus ca risque de dévisser.
Peut etre que je me trompe évidement et que les chercheurs développeront des techniques (comme les datasets synthétique) ou une façon de comprendre le code source plutot que de se baser sur des exemples de forums pour toujours avoir une bonne ia pour le code.
Ou plus simplement payer des hordes d'indiens à faire des datasets sur du code moderne

jusqu'a présent les llm sont entrainé sur le principe de questions réponses, alors je vois pas comment juste piocher du code sur github peut fonctionner.
On peut toujours bidouiller et faire dire à l'ia ce que fait chaque fonctions pour ensuite generer un dataset synthétique, mais avec un risque d'erreurs pourissant le dataset.

Je ne suis pas un expert dans les llm c'est pas mon metier, je m'y intéresse "de loins", j'ai jamais crée de modèle, j'ai juste regarder des interviews de ceux qui en font et j'ai regardé des datasets opensource sur hugging face pour voir à quoi sa ressemble.