- Les grands modèles de langage (LLM) ont récemment progressé au point de pouvoir mener presque seuls à bien des projets de taille moyenne, ce qui signifie que la manière de programmer est en train de changer en profondeur
- Le besoin d’écrire soi-même du code diminue, et la compétence clé se déplace vers la capacité à réfléchir à ce qu’il faut construire et à la manière de l’expliquer
- Antirez, créateur de Redis, a utilisé Claude Code pour réaliser en quelques heures quatre tâches : ajout du support UTF-8, correction d’un bug de tests Redis, création d’une bibliothèque C pour des embeddings BERT, et reproduction de la structure interne de Redis Streams
- L’IA favorise la démocratisation du développement logiciel, en créant un environnement où de petites équipes peuvent rivaliser avec de grandes entreprises
- Mais il faut aussi une réponse sociale face au risque de centralisation des technologies d’IA et à la réduction potentielle de l’emploi ; il ne faut pas ignorer l’IA, mais l’utiliser activement
L’évolution de la programmation et le rôle des LLM
- Les LLM les plus récents peuvent, avec des indications suffisantes, mener presque de manière autonome un projet de taille moyenne
- Le succès dépend du type de programmation et de la capacité à formuler clairement le problème
- Plus il s’agit d’un travail qui peut s’exprimer par le texte, comme la programmation système, plus l’effet est important
- Dans la plupart des projets, écrire le code à la main est inefficace ; il est désormais plus important de comprendre quoi construire et comment le construire
- L’auteur, Antirez, a utilisé l’IA pour effectuer les quatre tâches suivantes
- Ajout du support UTF-8 à la bibliothèque
linenoise et mise en place d’un framework de test basé sur un terminal émulé
- Une tâche auparavant abandonnée car son coût de test semblait trop élevé par rapport à sa valeur, mais rendue possible grâce à l’IA
- Résolution d’un problème d’échecs intermittents liés au timing et à des deadlocks TCP dans les tests Redis
— Claude Code a analysé l’état des processus pour corriger le bug
- Génération en 5 minutes d’une bibliothèque C pure pour l’inférence de modèles d’embeddings de la famille BERT
- Environ 15 % plus lente que PyTorch, mais avec des résultats identiques. Environ 700 lignes de code
- Avec un outil Python pour la conversion du modèle GTE-small
- Reproduction d’une modification de la structure interne de Redis Streams à partir de la seule documentation de conception
- En excluant le temps de revue et de validation d’exécution, le travail a été terminé en environ 20 minutes
- Ces expériences confirment que l’IA est en train de transformer la nature même de la programmation
L’IA et la relation avec les développeurs
- Même si l’IA écrit du code, le rôle du développeur ne disparaît pas
- L’essentiel est de savoir définir le problème, puis relire et ajuster le code généré par l’IA
- L’IA agit comme un partenaire qui maximise la productivité du développement
- La rentabilité des entreprises d’IA, leur cours de Bourse ou les déclarations de leurs CEO n’ont pas d’importance à long terme
- Le changement fondamental de la programmation est irréversible
- L’auteur juge positivement le fait que le code qu’il a écrit ait été utilisé pour l’entraînement des LLM
- Il y voit un processus de démocratisation du savoir et des systèmes
- Comme l’open source dans les années 1990, l’IA pourrait renforcer la compétitivité des petites équipes
Démocratisation de l’IA et inquiétudes sur la centralisation
- Aujourd’hui, l’apparition de modèles ouverts, notamment en Chine, apporte un certain niveau de démocratisation
- Même face aux modèles de pointe des laboratoires fermés, l’écart de performance n’est pas énorme
- Mais cet équilibre n’est pas forcément durable
- Il existe une inquiétude quant à une concentration des technologies d’IA entre les mains d’un petit nombre d’entreprises
- Les réseaux neuronaux de grande taille offrent par nature des performances remarquables ; il n’existe pas de « magie » que seule une entreprise pourrait monopoliser
Impact social et réponses possibles
- Il existe des inquiétudes sur une possible réduction de l’emploi due à l’IA
- On ne sait pas si les entreprises vont réduire leurs effectifs ou lancer davantage de projets
- Dans certains secteurs, il existe même un risque de remplacement complet des humains
- Dans ce contexte, le rôle de l’État devient crucial
- Il faut des politiques pour soutenir les personnes qui perdent leur emploi et pour aider à s’adapter au changement
- Plus les licenciements augmenteront, plus la pression politique grandira pour exiger une protection sociale
Conseil aux développeurs
- Rejeter ou éviter l’IA n’aide pas une carrière
- Il faut tester soi-même les nouveaux outils et les utiliser sur la durée
- Il ne faut pas tirer de conclusion après un essai de courte durée, mais continuer à expérimenter sur plusieurs semaines
- Il faut chercher des moyens d’étendre ses propres capacités grâce à l’IA
- L’essence du code n’est pas « l’écriture », mais le plaisir de construire quelque chose ; avec l’IA, on peut construire plus, et mieux
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