Thomas P.
La façon dont la programmation a évolué au fil du temps est due à l’IA, qui rend la programmation différente. Au début des années 1980, les ordinateurs étaient réservés aux spécialistes et à un petit groupe. Mais avec l’apparition de nouveaux appareils tels que le Sinclair ZX Spectrum, le lien entre les humains et les machines a commencé à se former. Avec les avancées technologiques, les outils de programmation alimentés par l’IA changent la façon dont la programmation fonctionne.
Quand cela a-t-il commencé ?
À l’époque où les ordinateurs effectuaient des calculs, la « grande démonstration » de l’ingénieur Douglas Engelbart a changé notre perception des ordinateurs, passant de gadgets individuels à un travail d’équipe pour résoudre des problèmes humains difficiles. Ce changement correspond à l’utilisation graduelle de modèles d’IA dans les méthodes de programmation.
En divergeant de l’automatisation et d’autres outils de programmation, les outils de programmation alimentés par l’IA utilisant l’IA générative peuvent créer du code original et suggérer des solutions en se basant sur des indices de langage naturel ou du code existant. Ces outils utilisent de grands modèles de langage (LLM) pour décoder les données en repérant et en reliant des motifs. Les modèles basés sur les transformateurs jouent un rôle important dans ce processus.
Les LLM apprennent en observant beaucoup de code et de mots humains. Par exemple, GitHub Copilot est un outil d’IA générative basé sur ces modèles. Il fournit des suggestions de code adaptées en fonction du contexte. Le contexte à l’intérieur des LLM change leur compréhension et leur réponse.
Les développeurs adoptent les outils de programmation alimentés par l’IA de différentes manières. Ces outils aident à convertir d’anciens codes, à améliorer la vitesse de programmation grâce à des suggestions intelligentes et à créer de nouvelles solutions pour des tâches complexes. De plus, ils aident à effectuer des tests, en améliorant la couverture et la sécurité.
L’IA générative apporte une nouvelle façon d’interagir, en favorisant la créativité, la résolution de problèmes et une programmation plus fluide. L’impact de l’IA qui génère des choses sur la création de logiciels est diversifié et plein de promesses. Cela permet d’accomplir davantage de travail, de trouver de nouvelles solutions et de s’améliorer dans ce que vous faites. Cela marque le début d’une nouvelle phase dans la création de logiciels, remodelant la façon dont les développeurs travaillent et l’environnement de programmation.
Évolution des outils de programmation : de l’autocomplétion à la génération par l’IA
Les outils de programmation ont changé. D’abord, des suggestions simples. Maintenant, de l’IA intelligente. Faciles à utiliser. Contrairement aux premières versions, les outils de programmation alimentés par l’IA peuvent construire un code complexe à partir de zéro en utilisant des motifs appris à partir de beaucoup de code open-source. Ce changement aide les développeurs à communiquer avec l’IA. Dites ce qui est nécessaire. L’IA crée le code approprié.
Jetons un coup d’œil à certains outils d’IA.
AlphaCode AI de DeepMind prend les devants
AlphaCode AI de DeepMind, une filiale d’Alphabet, change la programmation. Il travaille avec des humains, effectue des tâches complexes et impressionne les programmeurs.
Contrairement à Codex d’OpenAI, AlphaCode se démarque en résolvant les subtilités de la programmation. Il s’appuie sur les normes de codage de GitHub, ce qui lui permet de transformer les descriptions de tâches en solutions de code fonctionnelles. Il fonctionne en créant de nombreuses solutions de code et en choisissant les meilleures en utilisant des cas de test et des sorties similaires. Cela distingue AlphaCode des autres.
Les résultats montrent la supériorité de AlphaCode, résolvant environ 34% des problèmes par rapport au taux de réussite à un chiffre de Codex. Il a surpassé 45,7% des programmeurs lors de compétitions de codage, mettant en évidence son potentiel dans le monde réel.
Des outils d’IA comme GitHub Copilot et ChatGPT aident les ingénieurs à travailler mieux et plus rapidement. Ils fournissent des idées de code, offrent des explications et améliorent les solutions. Utiliser l’IA dans l’enseignement facilite et améliore l’apprentissage.
Cependant, des problèmes persistent. L’IA manque de discernement humain. Une bonne IA a besoin de règles. L’éthique et les règles sont importantes.
Comment Copilot remodèle le paysage de la programmation
Copilot, un outil révolutionnaire d’autocomplétion de code basé sur la technologie de génération de texte d’OpenAI, a été lancé sur GitHub en 2021. Il est très populaire parmi les programmeurs, avec des données de millions d’utilisateurs montrant ses avantages en matière de codage.
En moyenne, les utilisateurs adoptent les suggestions générées par l’IA de Copilot environ 30% du temps, mettant en évidence ses précieuses prédictions de fragments de code. Une fois que les utilisateurs maîtrisent l’outil, ils utilisent ses idées, notamment les nouveaux développeurs.
Néanmoins, il y a un bémol. Malgré les préoccupations des développeurs, une étude de l’Université Stanford révèle que les suggestions générées par l’IA peuvent entraîner davantage d’erreurs de codage. Cela souligne la complexité de l’intégration de l’IA dans les flux de travail de programmation. Les suggestions de Copilot reposent sur des motifs, ce qui peut introduire des erreurs, et cela reflète un problème plus large de dépendance excessive à l’automatisation observé dans l’aviation et les voitures autonomes.
Au-delà de la programmation, l’impact de l’IA générative présente une image mitigée. Bien qu’elle améliore certaines choses, elle soulève également des questions concernant la qualité du contenu et une trop grande dépendance. Malgré ces obstacles, la technologie présente des promesses dans des domaines tels que le service client et l’assistance aux développeurs.
Les avantages et les inconvénients des outils de programmation alimentés par l’IA
Plongez dans le monde des outils de programmation alimentés par l’IA et vous découvrirez une série d’avantages et d’inconvénients qui affectent l’environnement de programmation d’aujourd’hui. Du côté positif, ces technologies complexes offrent de nombreux avantages. En créant du code automatiquement, elles font gagner du temps aux ingénieurs et améliorent le rendement global, marquant une grande avancée dans le domaine de la programmation. Ces outils enseignent aux nouveaux programmeurs, rendant le code complexe plus facile à comprendre.
Mais, avec ces bons côtés, il existe des problèmes continus qu’il faut prendre en compte. La précision du code généré par l’IA inquiète les personnes. Nous devons noter ici que les systèmes avancés n’atteignent qu’une précision d’environ 37 %. Cela montre pourquoi il est important de vérifier constamment le code pour détecter les problèmes. De plus, il y a des préoccupations juridiques et morales concernant la copie du code. Cela souligne la nécessité d’évaluer soigneusement les devoirs éthiques et les impacts plus larges dans le domaine de la programmation assistée par l’IA.
En résumé, l’adoption d’outils de programmation alimentés par l’IA apporte une gamme d’avantages et d’inconvénients qui annoncent une nouvelle ère de potentiel transformateur, mais qui nécessitent également une approche prudente pour maintenir à la fois l’efficacité et l’intégrité éthique dans le paysage de la programmation.
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