AI & You #5 : Comment nos CTOs utilisent l'IA générative pour le codage

Bonjour Abonné,

Cette semaine, nous plongeons dans le monde sauvage du codage basé sur l'IA. Nous partagerons les aventures de notre propre directeur technique dans le domaine de l'IA générative et nous discuterons de la manière dont ChatGPT et Bard bouleversent le jeu du codage. Préparez-vous à un changement de tonalité technologique !

Evan Davis, notre directeur technique, a exploité les dernières technologies de l'IA pour résoudre des problèmes concrets. Il a récemment parlé de son expérience de l'utilisation de l IA générative pour son travail de codage avec l'équipe de Skim AI, en donnant son point de vue personnel sur les applications pratiques et les pièges potentiels de la technologie.

Dans son expérience récente avec les meilleurs modèles d'IA générative tels que ChatGPT-3.5, GPT-4, Github CoPilot, Amazon CodeWhisperer, Barde et plus encore, la technologie s'est avérée être un allié précieux dans les tâches de codage.

Pour ceux qui ont quelques connaissances en matière de codage, la technologie peut offrir une longueur d'avance significative, en prenant potentiellement en charge environ 80% de la tâche et en rendant le processus de débogage plus facile à gérer.

Cependant, comme toute technologie émergente, l'IA générative n'est pas sans limites. Dans son expérience personnelle, Evan a noté que la technologie générait parfois un code qui manquait de logique, en particulier avec les bibliothèques les moins courantes.

GitHub Copilot et son impact potentiel

Evan a également partagé son expérience avec GitHub Copilot, un assistant de codage alimenté par l'IA qui suggère du code ligne par ligne. Il a trouvé qu'il était moins susceptible de dérailler, car il fonctionne dans les limites du code existant de l'utilisateur.

L'IA générative : la pierre de Rosette d'aujourd'hui

Au cours de la conversation de l'équipe sur l'IA générative, le PDG Greggory Elias a établi une analogie intéressante entre le code généré par l'IA et la pierre de Rosette, illustrant les capacités et les contraintes de la technologie. Tout comme la pierre de Rosette a servi de mécanisme de traduction pour les langues anciennes, l'IA générative peut être considérée comme un traducteur pour les langages de codage.

La qualité des données de formation : Un facteur essentiel

Evan a également souligné l'importance de la qualité des données d'entraînement qui alimentent les modèles d'IA. L'internet regorge de codes de qualité variable, et s'assurer que le modèle d'IA est formé sur un code de haute qualité est un défi de taille.

L'avènement d'une nouvelle ère

Les modèles d'IA générative, comme ChatGPT, ont commencé à réduire de manière significative le besoin de centaines de milliers d'heures de codage et d'années de spécialisation dans les bibliothèques, tant pour les programmeurs que pour les utilisateurs finaux. Cette transformation représente un bond en avant monumental dans l'accessibilité et la facilité d'utilisation des applications de programmation.

https://skimai.com/using-generative-ai-for-coding/

ChatGPT et Bard : un danger pour les codeurs

L'émergence de modèles d'IA sophistiqués tels que ChatGPT d'OpenAI, Bard de Google et d'autres technologies d'IA générative a commencé à soulever des questions alarmantes sur le rôle futur des codeurs humains dans le processus de développement de logiciels.

Il y a encore quelques années, le domaine du codage était considéré comme un bastion de la sécurité de l'emploi, offrant des emplois stables, des salaires attractifs et une possibilité d'apprentissage continu. Cependant, le paysage est en train de changer rapidement. Aujourd'hui, même les fonctions techniques de base sont confrontées à l'évolution du marché de l'emploi. le poids des licenciements dans les entreprises.

Une tendance plus large dans la technologie

Cette tendance est symptomatique d'un changement plus large au sein de l'industrie technologique, qui passe progressivement d'une phase de croissance agressive à un état de maintenance et d'optimisation.

Ce n'est pas toujours le cas

Les nouvelles ne sont pas toutes sombres. Malgré les menaces potentielles posées par l'IA générative, il est essentiel de se rappeler que ces modèles sont des outils, conçus pour augmenter, et non remplacer, les capacités humaines. Les codeurs jouent toujours un rôle essentiel dans la conception, la formation et la supervision de ces modèles d'IA. L'IA peut être capable de gérer des tâches répétitives, mais elle n'a pas la créativité, l'esprit critique et les capacités de résolution de problèmes que possèdent les codeurs humains.

La démocratisation du codage

Il est important de noter que la sophistication des outils d'IA favorise la démocratisation du codage. Avec l'aide de l'IA, la programmation devient plus accessible, ouvrant le champ à des personnes qui n'ont pas forcément une formation traditionnelle en informatique. Cette évolution pourrait conduire à une industrie technologique plus diversifiée et plus inclusive.

Si l'essor de l'IA générative représente une réelle menace pour le rôle traditionnel des codeurs, elle offre également des opportunités significatives. L'adaptation et l'évolution sont les clés d'une transition réussie.

https://skimai.com/chatgpt-and-bard-spell-danger-for-coders/

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