Depuis (presque) mes débuts professionnels, comme développeur, j'ai toujours pensé qu'un jour la machine serait capable de remplacer ce métier encore très artisanal. Pendant des décennies, je me suis entendu rétorquer que c'était une illusion et que ce rêve ne se réaliserait jamais. Jusqu'à l'arrivée de ChatGPT, qui remet en cause ces certitudes.
Les indices convergents d'avancée vers la maturité se multiplient au fil des progrès technologiques. En particulier, des versions plus ou moins expérimentales de générateurs de code par simple énoncé d'une description de la fonction à remplir, tels qu'OpenAI Codex (par la même société qui est à l'origine de ChatGPT), ont fait leurs premiers pas sur le marché il y a plusieurs années. Pourtant, l'adoption est restée très marginale, probablement faute de crédibilité (et de fiabilité ?) de ces premières tentatives.
Mais soudain, l'irruption de la vedette de l'intelligence artificielle générative chamboule les perceptions. Dès sa publication, des professionnels ont immédiatement évalué ses capacités à produire des algorithmes complets et les convertir en programmes opérationnels ou, dans un autre registre, à analyser des sources afin d'y rechercher des erreurs. Apparemment, les résultats sont suffisamment prometteurs pour susciter l'introduction de ce genre de fonctions automatisées dans les plates-formes existantes.
Microsoft, notamment, qui s'empresse d'exploiter les opportunités créées par son investissement dans OpenAI, inclut désormais l'expertise de ChatGPT au sein de Power Apps, sa solution de programmation « low code » (c'est-à-dire essentiellement grâce à des outils graphiques). Les possibilités se répartissent en deux catégories, entre l'assistance à l'utilisateur (par exemple pour la conception de modules via une interface conversationnelle) et l'ajout d'éléments d'IA dans les applications développées.
Pour l'instant, il est surtout question d'optimiser le travail des informaticiens, autant par son accélération qu'à travers l'amélioration de sa qualité, faut-il noter. En effet, le recours à un outil qui s'appuie sur une immense librairie virtuelle, riche de millions de références, permet de promouvoir des pratiques à l'état de l'art, en termes de performance, d'architecture… Potentiellement, les intéressés profiteront de sa mise en œuvre pour apprendre de nouvelles techniques et garder leur avantage sur les robots.
Par ailleurs, quelques limitations importantes viennent entacher le paysage. Sur le plan de l'usage, d'abord, le tchat n'est pas toujours le mieux adapté pour les tâches de développement (entre autres pour la définition d'une interface graphique). Sur le plan technique, ensuite, les enjeux de sécurité ou de protection des données, tellement sensibles dans le secteur financier, ne sont pas pris en compte à l'heure actuelle (ils requerront un entraînement spécifique) et imposent donc la vigilance (humaine).
En conclusion, l'heure n'est pas encore tout à fait venue de laisser des collaborateurs sans expérience créer leurs logiciels en totale autonomie. Mais ce moment (une autre forme – modeste – de singularité de l'intelligence artificielle ?) se rapproche indiscutablement et il ne reste dorénavant plus grand monde pour refuser d'y croire…
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