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UNComme vous l’avez sans doute remarqué, nous sommes au milieu d’une frénésie alimentaire à propos de ce qu’on appelle l’IA générative. Des légions de personnes jusqu’alors normales – et d’économistes – surfent sur une vague d’exubérance irrationnelle quant à son potentiel de transformation. C’est la nouveauté la plus récente.
Pour toute personne souffrant de fièvre, deux antidotes sont recommandés. Le premier est le moniteur de cycle de battage médiatique réalisé par les consultants Gartner, qui montre la technologie actuellement perchée sur le « pic des attentes exagérées », avant de sombrer dans le « creux de la désillusion ». L’autre est la loi de Hofstadter, sur la difficulté d’estimer la durée des tâches difficiles, qui dit que « cela prend toujours plus de temps que prévu, même si l’on prend en compte la loi de Hofstadter ». Ce n’est pas parce qu’une industrie puissante et ses promoteurs médiatiques perdent la tête que cela va balayer la société dans son ensemble comme un tsunami. La réalité évolue à un rythme plus tranquille.
Dans son numéro de Noël, le Économiste publiait un article instructif intitulé « Une courte histoire des tracteurs en anglais » (lui-même un hommage discret au roman hilarant de Marina Lewycka de 2005, Une brève histoire des tracteurs en ukrainien). Le article visant à expliquer « ce que le tracteur et le cheval vous disent sur l’IA générative ». La leçon à en tirer est que même si les tracteurs remontent loin, il a fallu des siècles avant qu’ils transforment l’agriculture. Trois raisons à cela : les premières versions étaient moins utiles que ne le pensaient leurs bailleurs de fonds ; leur adoption nécessite des changements sur les marchés du travail ; et les fermes devaient se réformer pour les utiliser.
L’histoire suggère donc que, quelles que soient les transformations prédites par les marchands à la mode en matière d’IA, elles se produiront plus lentement que prévu.
Il existe cependant une exception possible à cette règle : la programmation informatique ou l’écriture de logiciels. Depuis l’invention des ordinateurs numériques, les humains devaient pouvoir leur dire ce qu’ils voulaient que les machines fassent. Comme les machines ne parlaient pas anglais, des générations de langages de programmation ont évolué – code machine, Fortran, Algol, Pascal, C, C++, Haskell, Python etc. Donc si vous vouliez communiquer avec la machine, vous deviez apprendre à parler Fortran. , C++ ou autre, un processus fastidieux pour de nombreux humains. Et la programmation est devenue une sorte de métier mystérieux, comme le laisse entendre le titre que le grand Donald Knuth a donné au premier livre de son guide fondateur en cinq volumes, L’art de la programmation informatique. À mesure que le monde s’est numérisé, cet artisanat s’est industrialisé et a été rebaptisé « ingénierie logicielle » pour minimiser ses origines artisanales. Mais sa maîtrise restait une compétence mystérieuse et appréciée.
Et puis est arrivé ChatGPT et la découverte étonnante qu’en plus de composer des phrases apparemment lucides, il pouvait également écrire des logiciels. Encore plus remarquable : vous pourriez lui décrire une tâche dans des invites en anglais simple, et la machine écrirait le code Python nécessaire pour l’accomplir. Souvent, le code n’était pas parfait, mais il pouvait être débogué par une interaction ultérieure avec la machine. Et soudain, une toute nouvelle perspective s’est ouverte : celle de non-programmeurs capables de demander aux ordinateurs de faire des choses à leur place sans avoir à apprendre le langage informatique.
Dans le New yorkais Récemment, le programmeur James Somers a écrit un essai élégiaque sur les implications de ce développement. « Des corpus de connaissances et de compétences qu’il fallait traditionnellement toute une vie pour maîtriser sont avalés d’un seul coup », a-t-il déclaré. « Le codage m’a toujours semblé être un domaine infiniment profond et riche. Maintenant, j’ai envie d’écrire un éloge funèbre pour cela. Je n’arrête pas de penser à Lee Sedol. Sedol était l’un des meilleurs joueurs de Go au monde et un héros national en Corée du Sud, mais il est maintenant surtout connu pour avoir perdu, en 2016, face à un programme informatique appelé AlphaGo. Pour Somers, Sedol semblait « alourdi par une question qui commence à paraître familière et urgente : qu’adviendra-t-il de cette chose à laquelle j’ai consacré tant de ma vie ? »
Cela me semble un peu OTT. Les preuves dont nous disposons suggèrent que les programmeurs se tournent vers l’assistance de l’IA comme des canards dans l’eau. Une enquête récente auprès des développeurs de logiciels, par exemple, révèle que 70 % d’entre eux utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA dans leur travail cette année et que 77 % d’entre eux ont une opinion « favorable ou très favorable » de ces outils. Ils y voient un moyen d’augmenter leur productivité en tant que programmeurs, d’accélérer l’apprentissage et même d’« améliorer la précision » dans l’écriture du code informatique.
Cela ne me semble pas être du défaitisme, mais plutôt l’attitude de professionnels qui voient dans cette technologie une « direction assistée pour l’esprit », comme on dit. En tout cas, ils ne ressemblent pas aux chevaux du Économistel’histoire. Mais tout comme le tracteur a transformé l’agriculture, cette technologie finira par transformer la manière dont les logiciels sont développés. Dans ce cas, les ingénieurs logiciels devront ressembler davantage à des ingénieurs et moins à des artisans. Il était temps aussi (dit cet ingénieur-chroniqueur).
Ce que j’ai lu
Un geste intelligent ?
Une formidable explosion de Gary Marcus sur son blog Substack sur le lobbying des sociétés d’IA pour être exonérées de toute responsabilité en cas de violation du droit d’auteur.
Mécanisme de contrôle
Un article très réfléchi de Diana Enríquez sur le site Web Tech Policy Press sur ce que signifie être « géré » par un algorithme.
Enlevez leur têtes
Un bel article sur Substack de Margaret Atwood sur les films sur la Révolution française, en commençant par celui de Ridley Scott Napoléon.