Victor Thérache

La réponse est non ! En tout cas pas pour le moment…

En ce début de mois, l’entreprise d’intelligence artificielle d’Elon Musk OpenAi à mis au point « Codex », un système permettant d’écrire du code en utilisant des phrases simples. Ce système se base sur GPT-3, une plateforme de deep-learning qu’OpenAi à entrainer sur l’entièreté des articles, blogs, posts écrits dans le monde en 2019.

Thomas Smith, un beta testeur des premières versions affirme que la première question que l’on lui pose à propos de Codex est « Va t-il remplacer les développeurs ? » C’est normal de s’inquiéter quand on sais que des milliards de dollars sont investis dans ce program pour créer des développeurs artificielles.

Si tu es toi même un développeur, tu peux rester tranquille. Codex ne va pas remplacer les développeurs pour longtemps et au contraire cela pourrait les rendre plus puissants, efficaces et concentrés.

Pourquoi ça n’est pas une menace pour les humains ? Il y a 1 an, Thomas a travailler avec un data scientist et développeur venant d’une firme haut gradé pour pour un projet du gouvernement américain. Leurs missions été de comprendre et d’améliorer les bases de données d’entreprises.

Quand ils ont commencés à travailler ensemble, Thomas se demandait comment son collègue occuperait sont temps, Il pensait qu’il passerait ses journées devant son ordi à écrire du code ou penser à des formules mathématiques pour mieux comprendre les bases de données des clients. Il s’imaginait des analyses poussées en écrivant des milliers de lignes de codes en Python.

Au lieu de ça, son collègue passait son temps en réunion à discuter avec le client afin de définir le mécanisme d’octroi de prêts. Ces réunions conduisait à des échanges avec des membres de l’entreprise, des parties prenantes, des élécteurs et d’autres…Et seulement après des mois de négociations il s’est finalement assis pour analiser les données de l’agence en ecrivant du code et des librairies graphiques. La partie du code et de l’analyse lui a seulement pris 2 jours, le programma a parfaitement fonctionné et les clients étés ravis.

Il a éxpliqué plus tard qu’écrire du code et faire des analyses lui prennait 1% de son temps. L’autre partie est destiné à travailler avec les clients pour comprendre leurs problèmes, à bien déterminer le programme à utilisé, à utiliser le bon modèle mathématique, à collecter et néttoyé des données et présenter des résultats. Dans la plupart des cas, le code et les maths ne représentent qu’une petite partie presque annecdotique du processus de développement d’un logiciel.

C’est un cas typique des développeurs. D’après « Tech Republic », écrire du code occupe souvent moins de la moitié du temps d’un développeur, et dans beaucoup de cas, même moins de 20%. Cela veut dire que même si Codex fonctionnait parfaitement, il ne remplacera qu’au mieux la moitié du temps d’un développeur lambda. A moins bien sur que Codex soit entrainé à discuter et negocier avec le client, gagner sa confiance, comprenne le problème et le divise en plus petit problèmes pour pouvoir le résoude.

Dans leur document de présentation de Codex, les scientifiques d’OpenAI le reconnaissent. Selon eux, « les ingénieurs ne passent pas toute leur journée à écrire du code ». Ils consacrent plutôt une grande partie de leur temps à des tâches telles que « la concertation avec des collègues, la rédaction de spécifications de conception et la mise à niveau de piles logicielles existantes ». Les créateurs de Codex pensent que le système pourrait « réduire quelque peu le coût global de production des logiciels » en permettant aux développeurs « d’écrire du bon code plus rapidement ». Mais ils doutent qu’il puisse voler des emplois. Au contraire, ils suggèrent que l’automatisation des tâches fastidieuses associées au développement de logiciels ouvrira ce domaine à un plus grand nombre de personnes. Elle pourrait aussi créer une nouvelle spécialité : L' »ingénierie des invites », le processus souvent complexe de création des commandes textuelles qui permettent aux systèmes d’IA comme Codex d’opérer leur magie.

D’autres n’en sont pas si sûrs. Comme le souligne le journaliste Steven Levy dans Wired, Codex ne volera peut-être pas le travail des développeurs de logiciels individuels. Mais s’il rend chaque développeur beaucoup plus efficace, les entreprises peuvent décider qu’elles peuvent s’en sortir avec moins d’entre eux. Alors qu’un projet nécessitait auparavant dix développeurs, il n’en faudra peut-être plus que huit si ces développeurs sont assistés par Codex ou un système d’IA similaire, ce qui se traduira par une perte nette de deux emplois.

Cela pourrait être vrai un jour, mais ce jour n’arrivera pas de sitôt. Étant donné que la demande de développeurs a augmenté de 25 % dans le monde en 2020 malgré la pandémie, la menace réelle pour les emplois que représentent des systèmes comme Codex semble minime, du moins pour l’instant. En fait, le fait de permettre aux grandes entreprises de s’en sortir avec moins de développeurs pourrait rendre ces derniers disponibles pour les entreprises de taille moyenne ou les startups, ce qui conduirait à de meilleurs logiciels à tous les niveaux de l’écosystème technologique. Actuellement, les jeunes entreprises ont souvent du mal à attirer des développeurs talentueux. Si les Google et les Facebook du monde entier débauchaient moins de développeurs de haut niveau, davantage de talents de premier ordre pourraient être disponibles pour les entreprises émergentes et innovantes.

Il est également important de se rappeler que tout ceci repose sur l’idée que Codex ou des systèmes similaires peuvent écrire du code aussi bien qu’un développeur humain. Pour l’instant, c’est absolument impossible. OpenAI reconnaît qu’au lancement, le code de Codex contient des erreurs ou ne fonctionne tout simplement pas 63 % du temps. Même écrire un code parfait 37% du temps est un gros problème pour une machine. Mais le jour où un non codeur pourra s’asseoir avec Codex, rédiger une fiche technique et créer un logiciel fonctionnel est encore loin.

C’est pourquoi de nombreux membres de la communauté technologique considèrent le Codex moins comme un générateur de nouveau code que comme un outil puissant d’assistance aux humains. Quand j’ai demandé au futurologue
Daniel Jeffries
si Codex allait remplacer les développeurs de logiciels humains, il a répondu « Aucune chance ». Selon lui, « il faudra probablement des années avant que nous disposions d’un moteur de code capable de générer un code de routine constamment bon et un nouveau code inventif. »

Au lieu de cela, Jeffries imagine que des systèmes comme Codex créent des « centaures », des hybrides « d’humains et d’IA travaillant ensemble pour faire quelque chose plus vite et mieux que ce que l’un ou l’autre pourrait faire seul ». Les centaures ont déjà prouvé leur valeur dans des jeux comme les échecs, où les centaures humains/machines battent régulièrement les grands maîtres humains et les ordinateurs non assistés. Un centaure humain/AI pourrait probablement travailler plus rapidement qu’un développeur de logiciels humain, mais il serait bien plus précis et mieux adapté aux problèmes du monde réel qu’un système comme Codex travaillant seul.

Le populaire dépôt de code Github a fait sensation en lançant Copilot, une plateforme d’assistance au code alimentée par Codex. Copilot fonctionne comme un correcteur automatique sous stéroïdes, proposant du code pour compléter des fonctions entières ou remplissant automatiquement du code répétitif à mesure que le développeur tape. Si les centaures sont vraiment l’avenir de l’intelligence artificielle, alors le nom du système est trompeur. Dans l’aviation, un copilote est un pilote pleinement qualifié qui peut prendre le contrôle d’un avion à la place du capitaine si nécessaire. Un pilote automatique, quant à lui, peut piloter l’avion automatiquement dans certains contextes (comme lors d’une croisière en ligne droite et en palier), mais doit céder le contrôle à un pilote humain lorsque les choses se gâtent (comme lors d’un atterrissage par mauvais temps).

Le copilote de GitHub ressemble plus à un pilote automatique qu’à un véritable copilote. Il peut coder tout seul lorsque les tâches sont faciles et répétitives, mais dès qu’elles deviennent plus complexes, il nécessite une intervention humaine. « En tant que développeur », indique Github sur sa page consacrée à Copilot, « vous êtes toujours aux commandes ». En fin de compte, ce n’est pas une critique de Copilot ou de Codex. Dans l’aviation, les pilotes automatiques sont des systèmes incroyablement utiles.

Sur un vol commercial donné, un avion peut être en pilotage automatique jusqu’à 90 % du temps. Mais il est essentiel que des pilotes humains supervisent toujours le système. Et sans leur contribution de 10 %, les avions s’écraseraient fréquemment. En d’autres termes, les pilotes sont déjà des centaures compétents, sûrs et efficaces. Ils pourraient fournir un modèle utile pour des centaures similaires dans le monde du développement logiciel. C’est probablement la raison pour laquelle GitHub et OpenAI ont décidé d’utiliser une métaphore aéronautique pour décrire leur système en premier lieu.

À moins que Codex ne s’améliore de façon spectaculaire au cours des prochaines années, les emplois des développeurs de logiciels humains sont assurés. Mais étant donné les gains d’efficacité potentiels, les entreprises et les développeurs individuels devraient commencer à explorer les technologies des centaures dès aujourd’hui. Si vous êtes développeur, remettez à niveau des compétences telles que l’ingénierie rapide et demandez l’accès à des systèmes tels que Copilot et Codex afin d’acquérir une première expérience de travail avec eux. Si vous dirigez une entreprise technologique, commencez à réfléchir à la manière dont l’adoption des centaures pourrait rendre vos propres flux de travail de développement de logiciels plus efficaces. Et si vous enseignez l’informatique ou le codage, commencez dès aujourd’hui à former vos étudiants aux systèmes d’IA et aux approches hybrides des centaures, afin qu’ils soient prêts à travailler avec des plateformes comme Codex ou Copilot lorsqu’ils entreront sur le marché du travail.

Les systèmes comme Codex peuvent échouer lorsqu’ils sont confrontés à un développeur humain compétent. Mais à mesure que Codex et ses semblables s’améliorent, les humains qui se transforment en centaures en combinant leurs compétences avec une IA avancée sont susceptibles de devenir une force technologique puissante – et peut-être inarrêtable.

Cet article est une traduction de https://onezero.medium.com/will-openais-codex-replace-human-programmers-2a2e2d13bb10