Comment les ingénieurs logiciel peuvent-ils construire une carrière tournée vers l’avenir à l’ère des LLM ?

• Les LLM deviennent une composante des carrières en ingénierie logicielle
  • De plus en plus d’ingénieurs utilisent l’IA pour écrire du code, ou lui confient des projets entiers avant d’assurer la revue de code et les ajustements
  • À mesure que les entreprises hébergent leurs propres LLM isolés et disposent de davantage de matériel, des problèmes comme la « fourniture de code propriétaire » seront également résolus
  • L’ingénierie logicielle de niveau junior à intermédiaire disparaîtra en grande partie, et les ingénieurs seniors évolueront vers un rôle consistant à guider les sorties des LLM
  • À terme, les LLM progresseront tellement que même les ingénieurs seniors ne seront plus nécessaires
• Comment préparer sa carrière pour l’avenir
  • On peut être d’accord avec l’idée que l’ingénierie logicielle ne se résume pas à écrire du code, mais il est plus facile de faire passer cette idée auprès des jeunes en début de carrière
  • Bien que j’aie près de 20 ans d’expérience en tant que SWE, je n’ai réalisé que ces dernières années que « coder n’est pas une fin, mais un moyen »
  • Je pense que d’autres personnes sont dans une situation similaire et je cherche des moyens de préparer ma carrière pour l’avenir

[GN⁺]

Avis Hacker News

• simianparrot

  • Les LLM ne passent pas les critères de revue de code et ne sont qu’une perte de temps
  • En travaillant dans un emploi qu’il apprécie, il a vu son réseau et ses opportunités croître au cours de 20 ans de carrière
  • Il continue à rechercher des défis créatifs, en explorant même des domaines qui semblent déjà résolus, comme le développement d’un moteur de blitting 2D en pixels sur CPU
  • Il faudra plusieurs générations avant que l’IA atteigne le niveau des développeurs humains, et quand ce jour viendra, il prendra volontiers sa retraite
  • La peur des LLM vient de personnes qui surestiment la technologie ou ne la comprennent pas

• dogman144

  • L’automatisation technologique, comme dans le domaine du trading financier, a progressé plus vite que prévu
  • L’IA n’a pas besoin d’être « parfaite » : il suffit qu’elle soit « suffisamment correcte » pour permettre un remplacement
  • Pour préparer l’avenir, il est important de devenir un « pilote » sachant bien manier les LLM
  • Le trading existe toujours, mais il s’est transformé en exploitation et gestion de systèmes automatisés

• mianos

  • En plus de 40 ans de carrière dans le développement, il a vu apparaître à plusieurs reprises des « technologies censées remplacer les développeurs », mais il est toujours là
  • Les LLM lui semblent être un niveau d’abstraction plus élevé, mais leurs productions restent encore insuffisantes pour un travail professionnel
  • Il juge peu probable d’être remplacé en tant que développeur et compte continuer à développer

• thegrim33

  • Il pense qu’il faudrait une véritable AGI pour remplacer les développeurs
  • Les LLM ne sont pas une AGI, et injecter simplement plus de puissance de calcul n’en fera pas une AGI
  • Si une AGI apparaît, le monde changera complètement, donc la perte du métier de développeur ne serait qu’un problème mineur

• taylodl

  • Les tentatives d’automatisation comme les outils CASE des années 80 et 90 ont finalement échoué
  • L’évolution ira vers l’usage de l’IA pour générer du code à partir de langages de modélisation à un niveau d’abstraction plus élevé
  • Les software engineers doivent se concentrer sur la modélisation et la conception d’architecture plutôt que sur l’écriture de code

• m_ke

  • Si le coût d’écriture de software devient proche de zéro, encore plus de software sera produit
  • Les individus et les entreprises pourront facilement développer des outils sur mesure au lieu de software financé par le capital-risque
  • L’open source deviendra dominant, car il est plus fiable et plus facile à modifier
  • Les entreprises n’auront besoin que d’un petit nombre d’ingénieurs pour automatiser les tâches du quotidien

• matrix87

  • La tendance qui consiste à dire que les LLM peuvent prendre en charge des projets entiers est déconnectée de la réalité
  • Le software engineering est un travail centré sur l’humain, où la compréhension du business et la résolution de problèmes sont essentielles
  • Plus que la simple écriture de code, l’essentiel réside dans la communication avec les personnes et l’analyse des besoins

• uludag

  • Les LLM génèrent davantage de code, mais ils ne remplaceront pas les emplois de développeur, car la maintenance devient plus complexe
  • Amélioration de la productivité personnelle : il faut développer son sens de l’organisation et ses capacités de gestion de l’information avec des méthodologies comme GTD
  • Renforcement des compétences en métis : il faut affiner les solutions acquises par l’expérience et la capacité à résoudre des problèmes complexes
  • Les LLM ne fonctionnent bien que dans des environnements propres et structurés, ce qui exige une compréhension approfondie des systèmes complexes

• sureglymop

  • Il apprend le ML et l’IA pour se préparer aux transitions futures
  • Il prépare une reconversion vers la cybersécurité et voit dans l’augmentation des vulnérabilités de sécurité liées à l’IA une opportunité
  • En conservant sa curiosité pour la technologie, on peut utiliser l’IA comme outil d’assistance et devenir un meilleur développeur

• throwaway_43793

  • Les SWE ne disparaîtront pas, mais les changements et la réduction des effectifs sont inévitables
  • Les tâches simples centrées sur la lecture/écriture de données ont de fortes chances d’être remplacées par les LLM
  • Pour préparer l’avenir, il faut développer ses compétences de communication interpersonnelle et se concentrer sur le lien entre technologie et business

• gt0

  • Les LLM sont utiles, mais ils ne sont pas aussi révolutionnaires pour la productivité en programmation que d’anciens outils
  • Comme l’autocomplétion, la mémoire protégée ou la coloration syntaxique, les LLM finiront par s’imposer comme un outil d’assistance

• Xophmeister

  • Grâce aux LLM, des personnes moins expérimentées peuvent écrire du code, mais la qualité est faible et la maintenance difficile
  • Les données d’entraînement de l’IA risquent d’être contaminées par du code de mauvaise qualité, et il estime qu’un LLM avec une vraie qualité d’ingénierie est encore loin