Un codeur réfléchit au déclin de son art

Résumé : réflexion sur l’avenir du code

• Le code a longtemps été considéré comme un domaine infiniment profond et riche, mais il est possible que son importance diminue désormais.
• En élevant son enfant, l’auteur voulait lui enseigner le code, avant de réaliser, avec les progrès de l’IA, que cela pourrait ne plus être une compétence si importante.
• En travaillant avec un ami sur un projet de création de mots croisés sur ordinateur, il a été stupéfait par les capacités de GPT-4, un outil d’assistance au code fondé sur l’IA.

IA et transformation du code

• GPT-4 montre, dans les tâches de programmation, des capacités qui surpassent celles des humains, ce qui a changé la vision de l’auteur sur le code.
• À mesure que l’IA remplace les tâches de programmation, des savoirs et compétences traditionnellement acquis au prix d’une vie d’efforts sont rapidement remplacés.
• L’auteur compare ce changement à la défaite du joueur de go Lee Sedol face à l’intelligence artificielle, et ressent l’envie d’écrire un texte de deuil pour le code.

Le code et l’histoire personnelle de l’auteur

• L’auteur a été fasciné dès l’enfance par les ordinateurs et le code, ce qui a fortement influencé son choix de carrière.
• Le code n’est pas qu’un simple savoir ou une compétence : c’est une activité qui exige patience et obsession, et les programmeurs sont ceux qui savent endurer ces obstacles.
• C’est à l’université que l’auteur a commencé à prendre le code au sérieux, découvrant le plaisir de créer grâce à l’ordinateur.

Mutation du code et impact de l’IA

• Avec l’arrivée des chatbots d’IA comme outils d’assistance au code, la productivité des programmeurs s’est fortement améliorée.
• L’auteur craint que l’IA ne lui enlève le plaisir du processus de programmation et la satisfaction de résoudre des problèmes.
• Le résultat du travail de la plupart des programmeurs n’est pas particulièrement passionnant, mais pour ceux qui trouvent leur plaisir dans le processus lui-même, l’arrivée de l’IA représente un changement majeur.

L’avis de GN⁺

• Le point le plus important de cet article est la réflexion sur l’avenir du code comme compétence, et sur la manière dont les progrès de l’IA vont le transformer.
• Comprendre comment une compétence comme le code est en train d’être transformée par l’IA est essentiel pour anticiper et préparer l’avenir de la technologie.
• Ce texte propose un sujet stimulant pour les personnes passionnées par le code, en particulier celles qui travaillent dans le software engineering, et offre des pistes importantes sur leur avenir professionnel.

[xguru]

La fin de l’article a été légèrement tronquée dans le résumé, mais la dernière phrase est importante.

« I shouldn’t worry that the era of coding is winding down. Hacking is forever. »
« Je ne devrais pas m’inquiéter de voir l’ère du code toucher à sa fin. Le hacking est éternel. »

[kuroneko]

On dirait que dès que Bard a proposé une fonctionnalité d’intégration, il est aussitôt devenu possible d’exfiltrer des informations via du prompt injection, ce qui donne l’impression
que le piratage est éternel.

[GN⁺]

Avis Hacker News

• Impression sur GPT-4

  • GPT-4 est impressionnant, mais échoue souvent d’une manière peu claire.
  • Il montre des échecs plus marqués sur les sujets pour lesquels les données d’entraînement sont insuffisantes.
  • Même si GPT-4 s’améliore fortement, le fait que de bons logiciels puissent être créés à faible coût et facilement serait bénéfique pour le monde.
  • L’IA n’empêche pas ceux qui aiment coder comme loisir, et l’essence du génie logiciel ne se résume pas au code lui-même.

• Baisse de l’enthousiasme pour les LLM

  • Avec le temps, l’enthousiasme pour les LLM diminue.
  • Les inquiétudes suscitées lors de l’arrivée de Copilot ont laissé place à l’idée plus claire que les LLM ne sont pas sur la voie d’une intelligence générale.
  • GPT-4 est meilleur que GPT-3.5, mais il n’y a pas de changement fondamental, et on s’attend à ce que GPT-5 soit similaire.
  • Les LLM ont beaucoup de défauts, et à l’avenir on regardera probablement l’attention actuelle avec amusement.

• Échec de ChatGPT à un test frontend

  • ChatGPT ne parvient pas à réussir un test frontend simple que l’on donnerait à un développeur junior.
  • Il répond avec assurance, mais montre des inexactitudes subtiles.
  • Le code généré ressemble à celui produit par des développeurs issus de bootcamps.
  • Il n’y a pas l’impression que l’IA se soit améliorée.
  • Il est préférable d’utiliser l’IA pour relier des points que les humains ne peuvent pas relier, puis de faire vérifier cela par des experts.

• Doutes sur la fin du code

  • Enthousiasme pour l’amélioration du travail de codage et de l’apprentissage grâce à l’assistance de l’IA.
  • Rien ne prouve que les assistants de codage par IA remplaceront les codeurs, et le codage joue toujours un rôle important.
  • L’IA fournit les fondations du code, mais construire l’édifice dans son ensemble reste la tâche du développeur.

• Regard sceptique sur la possibilité que l’IA remplace les développeurs

  • L’IA pourrait écrire du bon code et s’améliorer avec le temps, mais il y a des doutes sur sa capacité à devenir un workflow remplaçant la majorité des développeurs.
  • Même si l’IA est habile pour générer du code, elle n’est pas un résolveur de problèmes fondamental.
  • Les LLM auront un rôle d’outil pour les développeurs, ainsi que celui d’excellents tuteurs.

• Possibilité de remplacer une partie du travail des programmeurs

  • Même en supposant que l’IA puisse remplacer le codage de manière rentable, d’autres tâches nécessiteront toujours des développeurs humains.
  • L’IA aidera à rendre les programmeurs plus efficaces, mais il est peu probable qu’elle remplace les excellents programmeurs.

• Vision optimiste de la programmation assistée par IA

  • La courbe d’apprentissage au début de la programmation est raide, mais l’IA peut fortement simplifier ce processus.
  • Davantage de personnes pourront apprendre les bases de la programmation et utiliser les ordinateurs pour automatiser des tâches répétitives.

• Discussion sur l’avenir du code

  • Discussion sur l’avenir du code avec un ami travaillant dans l’IA et les réseaux de neurones.
  • En tant qu’« ingénieur senior », le travail concerne surtout la communication, le leadership organisationnel et la compréhension des exigences produit ; même si la génération de code aide, l’essentiel du travail ne change pas.

• Utiliser ChatGPT comme assistant de programmation

  • En tant que développeur expérimenté ne codant pas au quotidien, l’utilisation de ChatGPT comme assistant de programmation paraît impressionnante.
  • Il découpe les problèmes en plusieurs étapes, demande à ChatGPT d’écrire la fonction de chaque étape, puis les assemble.

• Expérience sceptique de l’écriture de logiciels avec ChatGPT

  • Partage d’une expérience où GPT-4 n’a même pas réussi à générer correctement un script Ruby basique.
  • Écrire directement le code est plus efficace que perdre du temps à imaginer le prompt parfait.
  • Il faudra encore du temps avant que les modèles d’IA deviennent réellement utiles ; pour l’instant, ils sont surtout surévalués à cause de la promotion des investisseurs.