OpenAI a dévoilé Canvas, une nouvelle interface pour ChatGPT conçue pour améliorer la collaboration sur les projets d'écriture et de codage. Cette fonctionnalité présente des similitudes avec la fonction Artifacts de l'assistant Claude AI d'Anthropic, présentée en juin. Canvas affiche le contenu dans une fenêtre séparée à côté de l'historique de la discussion avec l'IA, ce qui permet aux utilisateurs de garder un œil sur les projets de documents de travail ou sur le code de programmation tout en collaborant avec l'assistant IA.
OpenAI a commencé à déployer Canvas pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Team dans le monde entier jeudi, tandis que les utilisateurs d'Enterprise et d'Education y auront accès cette semaine. La société prévoit également de mettre Canvas à la disposition de tous les utilisateurs gratuits de ChatGPT une fois qu'il aura dépassé le stade de la version bêta.
Comme Artifacts, Canvas est une sorte de bloc-notes, un moyen de séparer visuellement des parties du contexte de travail actif (l'invite de l'utilisateur) pour éviter qu'elles ne se perdent dans l'arriéré de la discussion.
La nouvelle fonction Canvas utilise une version spéciale de GPT-4o que les utilisateurs peuvent sélectionner manuellement dans le sélecteur de modèles de l'interface ChatGPT pendant qu'elle est encore en phase de test public. Canvas s'ouvre automatiquement lorsque ChatGPT détecte un scénario dans lequel il pourrait être utile. Les utilisateurs peuvent également déclencher Canvas en incluant « utiliser Canvas » dans leur invite ou l'utiliser pour travailler sur un projet existant.
Envoyé par OpenAI
Contrairement à Artifacts d'Anthropic , l'interface de Canvas comprend un nouveau menu de raccourcis pour les tâches courantes telles que la finalisation d'un document, la suggestion de modifications et l'ajout d'émojis. Les utilisateurs peuvent ajuster la longueur de l'écriture (courte ou longue) ou varier la complexité des sujets (du niveau « maternelle » au niveau « études supérieures ») à l'aide de curseurs.
Les raccourcis de codage dans Canvas comprennent la révision du code, l'ajout de journaux pour le débogage, l'insertion de commentaires, la correction des bogues et le portage du code vers différents langages de programmation. Par exemple, si votre code est JavaScript, il peut en quelques clics devenir PHP, TypeScript, Python, C++ ou Java. Comme pour GPT-4o en lui-même, vous devrez probablement toujours vérifier qu'il n'y a pas d'erreurs.
En outre, les utilisateurs peuvent mettre en évidence des sections spécifiques pour orienter l'attention de ChatGPT, et le modèle d'intelligence artificielle peut fournir des commentaires et des suggestions en ligne tout en examinant l'ensemble du projet, à la manière d'un éditeur de copie ou d'un réviseur de code. Enfin, l'interface permet de restaurer facilement les versions précédentes d'un document de travail à l'aide d'un bouton de retour dans l'interface Canvas.
Un nouveau modèle d'IA
OpenAI indique que son équipe de recherche a développé de nouveaux comportements de base pour GPT-4o afin de prendre en charge Canvas, notamment le déclenchement de Canvas pour des tâches appropriées, la génération de certains types de contenu, la réalisation d'éditions ciblées, la réécriture de documents et l'apport de critiques en ligne.
Selon OpenAI, l'un des principaux défis du développement a été de définir quand déclencher Canvas. Dans un exemple figurant sur le blog Canvas, l'équipe explique qu'elle a appris au modèle à ouvrir Canvas pour des questions telles que « Écrire un article de blog sur l'histoire des grains de café », tout en évitant de déclencher Canvas pour des questions générales telles que « Aide-moi à préparer une nouvelle recette pour le dîner ».
Un autre défi consistait à ajuster le comportement d'édition du modèle une fois que Canvas était déclenché, en particulier en décidant entre les éditions ciblées et les réécritures complètes. L'équipe a entraîné le modèle à effectuer des modifications ciblées lorsque les utilisateurs sélectionnent spécifiquement du texte dans l'interface, et à favoriser les réécritures dans le cas contraire.
La société a fait remarquer que Canvas représente la première mise à jour majeure de l'interface visuelle de ChatGPT depuis son lancement il y a deux ans. Bien que Canvas soit encore en version bêta, OpenAI prévoit d'améliorer ses capacités en se basant sur les commentaires des utilisateurs au fil du temps.
Les limites et défis de Canvas d’OpenAI
Dépendance à l’Intelligence Artificielle
L’une des principales préoccupations concernant l’utilisation de Canvas est la dépendance croissante à l’intelligence artificielle pour des tâches de traduction et de révision de code. Bien que cette technologie puisse considérablement améliorer l’efficacité, elle risque également de réduire les compétences des développeurs. En s’appuyant trop sur l’IA, les développeurs pourraient perdre leur capacité à résoudre des problèmes complexes de manière indépendante, ce qui pourrait à long terme nuire à leur développement professionnel et à leur créativité.
Sécurité et confidentialité des données
La sécurité des données est une autre question cruciale. Les projets de développement contiennent souvent des informations sensibles et confidentielles. L’utilisation de Canvas implique de partager ces données avec une plateforme IA, ce qui soulève des préoccupations quant à la protection contre les accès non autorisés et les fuites de données. OpenAI devra mettre en place des mesures de sécurité robustes pour garantir que les informations des utilisateurs sont protégées à tout moment.
Équité et accessibilité
Bien que Canvas promette de rendre la traduction de code plus accessible, il existe un risque que cette technologie ne soit pas équitablement distribuée. Les développeurs travaillant dans des environnements moins privilégiés ou avec des ressources limitées pourraient ne pas avoir accès à cette technologie, ce qui pourrait creuser davantage les inégalités dans l’industrie technologique. OpenAI devra s’assurer que Canvas est accessible à un large éventail de développeurs, indépendamment de leur situation financière ou géographique.
Qualité des traductions
La qualité des traductions de code générées par Canvas peut également varier. Bien que l’IA soit capable de traduire du code entre différentes langues de programmation, il est possible que certaines nuances ou logiques spécifiques soient perdues dans le processus. Cela pourrait entraîner des erreurs ou des inefficacités dans le code traduit, nécessitant une révision manuelle par des développeurs expérimentés pour garantir la qualité et la fonctionnalité du code.
Impact sur l’emploi
Enfin, l’adoption généralisée de Canvas pourrait avoir un impact sur l’emploi dans le secteur du développement logiciel. Si les tâches de traduction et de révision de code sont automatisées, cela pourrait réduire la demande pour certains rôles de développeurs, en particulier ceux spécialisés dans la migration de code ou la révision. Il est essentiel de considérer comment cette technologie pourrait être intégrée de manière à compléter plutôt qu’à remplacer les compétences humaines.
Conclusion
Avec Canvas, OpenAI ouvre de nouvelles possibilités pour les développeurs, rendant la traduction de code et la collaboration plus accessibles et efficaces. Cette innovation promet de simplifier les projets complexes et de stimuler la créativité dans le domaine de la technologie. Cependant, il est essentiel de considérer les implications potentielles et de travailler à surmonter les défis pour maximiser les bénéfices de cette technologie. En équilibrant l’innovation avec des considérations éthiques et pratiques, OpenAI peut maximiser les bénéfices de Canvas tout en minimisant les risques potentiels pour les développeurs et l’industrie technologique dans son ensemble.
Source : OpenAI
Et vous ?
Pensez-vous que la capacité de Canvas à traduire du code entre différentes langages de programmation pourrait transformer l’industrie du développement logiciel ? Pourquoi ou pourquoi pas ?
Quels pourraient être les obstacles à l’adoption de Canvas par les développeurs ? Comment OpenAI pourrait-elle surmonter ces défis ?
Quels sont les enjeux éthiques liés à l’utilisation d’une AI pour traduire et réviser du code ? Y a-t-il des risques de dépendance excessive ou de perte de compétences chez les développeurs ?
Comment Canvas se compare-t-il à d’autres outils de traduction de code ou de collaboration existants ? Quels avantages ou inconvénients voyez-vous ?
Avez-vous déjà utilisé Canvas ou un outil similaire ? Partagez vos expériences et impressions. Quels aspects vous ont le plus aidé ou posé problème ?
Quels sont vos préoccupations concernant la sécurité et la confidentialité des données lors de l’utilisation de Canvas ? Comment OpenAI pourrait-elle améliorer ces aspects ?