- Le ChatGPT d’OpenAI, qui peut répondre aux questions avec des réponses de type humain, explose en popularité.
- La même société est également à l’origine de Codex, un outil qui automatise l’écriture de code logiciel.
- Les experts disent que les compétences en développement de logiciels seront encore nécessaires dans un avenir prévisible.
OpenAI fait parler de lui ces jours-ci, car le chatbot intelligent ChatGPT de la société a suscité l’imagination et incité les gens à se demander quel rôle l’intelligence artificielle jouera à l’avenir. La même société a également développé un service dont on parle moins, Codex, qui pourrait complètement changer la façon dont les développeurs travaillent.
En utilisant les données qu’il a collectées sur le Web, ChatGPT peut répondre à presque toutes les questions qui lui sont posées (mais pas toujours avec précision) – et avec une réponse qui semble avoir été écrite par un humain. Le Codex est similaire, sauf qu’au lieu d’écrire des phrases en anglais, il écrit du code logiciel. Indiquez à Codex le type de problème logiciel que vous essayez de résoudre et Codex vous proposera une solution avec une chaîne de code.
Si un service d’IA peut désormais écrire du code pour les développeurs, cela soulève la question de l’impact qu’il aura sur les étudiants en informatique et si les emplois de génie logiciel très bien rémunérés vont disparaître. Pourtant, les compétences en génie logiciel continueront d’être très demandées, et les services d’IA comme Codex ne sont qu’une étape naturelle alors que la programmation devient progressivement plus facile au fil des générations, selon des universitaires et des experts en enseignement de l’informatique.
Codex est disponible pour les développeurs depuis 2021 sous la forme de GitHub Copilot. Et OpenAI, qui a levé plus de 10 milliards de dollars auprès de Microsoft et d’autres, a investi davantage dans le Codex ces derniers temps, embauchant plus de 1 000 sous-traitants pour écrire du code et des descriptions associées qui aideront le Codex à apprendre à devenir un meilleur programmeur, a rapporté Semafor.
Codex et ChatGPT sont un « énorme outil d’amélioration de la productivité », et de nombreux programmeurs utilisent déjà Codex dans leur flux de travail quotidien, a déclaré Christopher Manning, professeur d’informatique et de linguistique à l’Université de Stanford. Pourtant, ce n’est pas parce que Codex peut écrire des fonctions de base pour simplifier la vie d’un ingénieur qu’il peut soudainement écrire des applications entières tout seul, a-t-il ajouté.
Chaque génération facilite la programmation
En pensant à Codex, il faut comprendre que la programmation est devenue de plus en plus facile avec chaque génération, déclare Hadi Partovi, PDG et cofondateur de l’association éducative à but non lucratif Code.org, qui crée des programmes pour les cours d’informatique de la maternelle à la 12e année.
« La programmation a commencé avec des cartes perforées », a déclaré Partovi. « Nous n’utilisons plus de cartes perforées. » Après cela, les programmeurs ont commencé à taper avec des claviers en utilisant un langage de programmation appelé Assembly, un langage de bas niveau qui communique directement avec l’architecture d’une machine.
De même, Codex simplifie encore certaines tâches d’ingénierie logicielle. Les programmeurs n’ont pas à passer autant de temps sur le travail par cœur que d’autres ont fait un million de fois, mais ils devront comprendre le code produit par un outil comme Codex, a déclaré Partovi. Les développeurs utilisant Codex ou un outil similaire qui ne peuvent pas expliquer ce que fait leur code ne deviendront pas des ingénieurs productifs.
Le codex peut remplir des lignes de code, mais les développeurs doivent toujours comprendre fondamentalement comment résoudre un problème technique en premier lieu.
« Je suis convaincu que cela facilitera l’ingénierie », a déclaré Partovi. « Alors nous aurons plus d’ingénieurs et plus de génie logiciel. La demande de technologie n’est limitée que par l’offre d’ingénieurs. »
Créer la prochaine grande chose
Pour la prochaine génération de programmeurs, une préoccupation majeure est que les étudiants utilisent un programme comme Copilot pour écrire du code pour eux, puis se sentent dégonflés par l’idée que le programme peut faire le travail tout seul, a déclaré Cynthia Lee, une maître de conférences en informatique à l’université de Stanford. Elle dit qu’elle a déjà reçu des devoirs d’étudiants dont elle est certaine qu’ils ont été complétés avec le Codex.
Lee craint que Codex ne démotive les étudiants qui ont du mal à comprendre les devoirs. Des outils comme Copilot sont « une exacerbation d’un problème auquel nous avons toujours été confrontés, à savoir comment amener les gens à faire les tâches dont ils ont besoin pour apprendre », a-t-elle déclaré.
« Cela nécessite simplement d’avoir beaucoup de conversations avec les étudiants sur les vraies bases de, pourquoi sommes-nous ici? » dit Lee.
Le codex est un multiplicateur de force qui peut accélérer le travail de programmation, mais il crache principalement du code que les gens ont déjà écrit en collectant des données à partir de progiciels existants. Pourtant, Lee est optimiste quant à la technologie dans son ensemble, et elle souligne à quel point il est important pour les étudiants de continuer à acquérir des compétences en développement de logiciels.
« Il y aura toujours une frontière de nouvelle création », a déclaré Lee.
Le Codex peut accélérer l’innovation
L’avantage d’outils comme Codex est qu’ils peuvent remplacer la recherche manuelle que les développeurs doivent généralement effectuer sur Internet pour trouver des moyens de déboguer leur code et de trouver des packages logiciels prenant en charge le code qu’ils écrivent, a déclaré Manning, professeur à Stanford.
Par exemple, les programmeurs peuvent utiliser le langage de programmation Python pour analyser le texte d’une page Web. Avec Codex, ils peuvent simplement écrire un commentaire demandant un morceau de code pour accomplir cette tâche, et le service le renverra.
« Même pour les personnes qui sont sur le terrain, la vitesse à laquelle ces modèles se sont améliorés et le succès qu’ils ont est franchement surprenant », a déclaré Manning. « Mais ces modèles ne sont absolument pas parfaits, et si vous n’êtes pas capable de remarquer quand quelque chose ne va pas et que cela génère le mauvais code, ou s’il y a toujours un bogue, alors vous ne serez pas un ingénieur logiciel productif. »