« Peut-être avons-nous besoin de moins d'ingénieurs en logiciel » : Sam Altman affirme que maîtriser des outils d'IA est la nouvelle façon d'apprendre à coder

Même si une étude d'OpenAI en souligne les limites

Sam Altman, PDG d'OpenAI, a récemment suscité la polémique lorsqu'il a évoqué le futur du développement logiciel et le rôle des ingénieurs dans ce paysage en évolution rapide. Lors d’une interview, il a exprimé une idée provocatrice : « Peut-être que nous avons besoin de moins d'ingénieurs logiciels ». Pour lui, la nouvelle compétence à maîtriser n’est plus simplement l’art du codage, mais plutôt la capacité à exploiter les outils d’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes. En attendant, Devin, un logiciel d’intelligence artificielle, promu comme le tout premier « ingénieur logiciel IA », est loin d'être à la hauteur : il a un taux de réussite de 15 % dans des tests en conditions réelles. Des chercheurs ont noté que l'IA prend des jours pour faire des tâches simples qui auraient pris des heures.

Contexte

Les principaux modèles d'IA peuvent réparer les codes défectueux, mais ils sont loin d'être prêts à remplacer les ingénieurs logiciels humains, selon les tests approfondis réalisés par les chercheurs d'OpenAI. La dernière étude de l'entreprise a mis à l'épreuve des modèles et des systèmes d'IA sur des tâches de programmation réelles, et même les modèles les plus avancés n'ont pu résoudre qu'un quart des défis typiques de l'ingénierie.

L'équipe de recherche a créé un test appelé SWE-Lancer, à partir de 1 488 correctifs logiciels réels apportés à la base de code d'Expensify, ce qui représente un million de dollars de travail d'ingénierie en freelance. Face à ces tâches de programmation quotidiennes, le meilleur modèle d'IA - Claude 3.5 Sonnet - n'a réussi à accomplir que 26,2 % des tâches de codage pratique et 44,9 % des décisions de gestion technique.

Bien que les systèmes d'IA se soient révélés capables de trouver rapidement les sections de code pertinentes, ils ont trébuché lorsqu'il s'est agi de comprendre comment les différentes parties d'un logiciel interagissaient. Les modèles ont souvent suggéré des corrections superficielles sans comprendre les implications plus profondes de ces changements.

Et pourtant, Sam Altman imagine un avenir (proche ?) ou les ingénieurs logiciels seront moins nécessaires.

Dans le même temps, l'emploi dans le secteur de la programmation informatique aux États-Unis a atteint son niveau le plus bas depuis 1980, selon les données de l'enquête sur la population actuelle du Bureau des statistiques du travail. Dans le monde réel, les termes « développeur » et « programmeur » peuvent sembler presque interchangeables. Mais dans celui du Bureau des statistiques du travail, il y a une distinction claire. Dans le schéma du gouvernement, les programmeurs font le travail de base, tandis que les développeurs de logiciels, beaucoup plus nombreux (et dont la croissance est beaucoup plus rapide) bénéficient d'un mandat plus large. Ils déterminent les besoins des clients, conçoivent des solutions et collaborent avec des programmeurs et des ingénieurs en matériel pour les mettre en œuvre.

Sam Altman « La chose tactique évidente est de devenir très bon dans l'utilisation des outils d'IA »

Dans une nouvelle interview avec Ben Thompson de Stratechery, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, 39 ans, a déclaré que lorsqu'il terminait ses études secondaires, « la chose tactique évidente était [de] devenir très bon en codage ». Aujourd'hui, Altman déclare : « La chose tactique évidente est de devenir très bon dans l'utilisation des outils d'IA ».

Il n'est pas le seul, puisque de nombreux PDG d'entreprises technologiques de premier plan ont constaté que l'IA s'améliorait en matière de codage. Au début du mois, le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, a déclaré que l'IA écrirait tout le code pour les ingénieurs logiciels d'ici un an. Mark Zuckerberg, PDG de Meta, a quant à lui déclaré à Joe Rogan en janvier que l'entreprise développait une nouvelle IA capable d'écrire « une grande partie du code de nos applications ».

Altman a déclaré à Stratechery que la maîtrise des outils d'IA est « la nouvelle version » de l'apprentissage du codage et qu'au moins la moitié de la création de code est actuellement automatisée.

« Je pense que dans de nombreuses entreprises, la proportion est probablement supérieure à 50 % aujourd'hui », a déclaré Altman. « Mais je pense que la grande nouveauté viendra du codage agentique, que personne ne fait encore pour de vrai ».

Lorsqu'on lui a demandé si son entreprise continuerait à embaucher des ingénieurs en logiciel, Altman a répondu qu'il y avait actuellement beaucoup de travail, mais qu'à long terme, l'IA sur laquelle ils travaillent pourrait finir par éclaircir le marché de l'emploi.

« Mon hypothèse de base est que chaque ingénieur logiciel en fera beaucoup, beaucoup plus pendant un certain temps », a déclaré Altman. « Puis, à un moment donné, nous aurons peut-être besoin de moins d'ingénieurs en informatique ».


Ci-dessous, un extrait de l'interview :

Stratechery : Dario et Kevin Weil, je crois, ont tous deux déclaré, ou sous différents aspects, que 99 % des auteurs de code seront automatisés d'ici la fin de l'année, un délai très rapide. Quelle est, selon vous, cette proportion aujourd'hui ? Quand pensez-vous que nous dépasserons les 50 % ou est-ce déjà le cas ?

Sam Altman : Je pense que dans de nombreuses entreprises, la proportion est probablement supérieure à 50 % aujourd'hui. Mais je pense que la grande nouveauté viendra du codage agentique, ce que personne ne fait vraiment pour l'instant.

Qu'est-ce que l'AGI ? Et il y a beaucoup de définitions de votre part. Il y a beaucoup de définitions dans OpenAI. Quelle est votre définition actuelle de l'AGI ?

Je pense que ce que vous venez de dire est le point clé, c'est-à-dire qu'il s'agit d'une frontière floue entre beaucoup de choses et c'est un terme qui, je pense, est devenu presque complètement dévalorisé. Pour certaines personnes, selon la définition de beaucoup de gens, nous y serions déjà, en particulier si vous pouviez transporter quelqu'un de 2020 à 2025 et lui montrer ce que nous avons.

C'est ce qu'a été l'IA pendant de nombreuses années. L'IA a toujours été ce que nous ne pouvions pas faire. Dès que nous avons pu le faire, c'était l'apprentissage automatique. Et dès que vous ne l'avez pas remarqué, c'était un algorithme.

C'est vrai. Je pense que pour beaucoup de gens, il s'agit d'une fraction de la valeur économique. Pour beaucoup de gens, il s'agit d'une chose à usage général. Je pense qu'ils peuvent faire beaucoup de choses très bien. Pour certains, il s'agit de quelque chose qui ne commet pas d'erreurs stupides. Pour certains, il s'agit de quelque chose qui est capable de s'améliorer, toutes ces choses. C'est juste qu'il n'y a pas de bon alignement.

Qu'en est-il d'un agent ? Qu'est-ce qu'un agent ?

Quelque chose qui peut être autonome et faire une grande partie du travail à votre place.

Pour moi, c'est ça l'AGI. C'est le niveau de remplacement d'un employé.

Mais qu'en est-il si l'agent n'est bon que pour certaines catégories de tâches et qu'il ne peut pas en faire d'autres ? Je veux dire que certains employés sont comme ça aussi.

Ma dernière question s'adresse à ma fille, qui termine ses études secondaires cette année. Quels conseils de carrière donneriez-vous à une jeune fille qui termine ses études secondaires ?

Le conseil tactique le plus évident est d'apprendre à bien utiliser les outils d'intelligence artificielle. Lorsque j'ai obtenu mon diplôme de fin d'études secondaires, le conseil tactique le plus évident était d'apprendre à coder. Et c'est la nouvelle version de cela.

D'une manière plus générale, je pense que les gens peuvent cultiver la résilience et l'adaptabilité, et aussi des choses comme comprendre ce que les autres veulent et comment être utile aux autres. C'est ce que j'aimerais pratiquer. Peu importe ce que vous étudiez, les détails n'ont peut-être pas beaucoup d'importance. Peut-être qu'ils n'en ont jamais eu. Ce que j'ai appris de précieux à l'école, c'est la méta-capacité d'apprendre, et non une chose précise. Et donc, quelle que soit la chose spécifique que vous allez apprendre, apprenez ces compétences générales qui semblent être importantes au moment où le monde traverse cette transition.

L’IA comme catalyseur de transformation

Altman ne se contente pas de faire un constat ; il annonce une véritable rupture dans la manière dont nous envisageons les métiers du développement logiciel. Jusqu’à aujourd’hui, apprendre à coder était vu comme une porte d'entrée essentielle dans le monde technologique. En 2000, le mantra « Apprendre à coder » était omniprésent dans les discours éducatifs et professionnels, une nécessité pour quiconque souhaitait entrer dans l’industrie technologique. L’émergence des outils d’IA comme ChatGPT, DALL·E et Codex, associés à des plateformes de développement simplifiées, semble toutefois marquer la fin de cette époque. Plutôt que de coder chaque ligne, de plus en plus de tâches peuvent être accomplies en « dialoguant » avec l’IA. Ce changement va au-delà de la simple automatisation : il réinvente l'acte même de créer.


La décentralisation des compétences

L'une des idées sous-jacentes à cette vision est que les outils d’IA permettront à un plus grand nombre de personnes, indépendamment de leur niveau de compétence en programmation, de créer et de résoudre des problèmes complexes. En d’autres termes, l’IA démocratise la création technologique. Si dans le passé, les ingénieurs logiciels étaient les architectes exclusifs des systèmes et des applications, demain, les utilisateurs pourront s’appuyer sur des intelligences artificielles de plus en plus performantes pour concevoir, tester et déployer des logiciels de manière beaucoup plus intuitive. Cela pourrait engendrer une réorganisation des compétences sur le marché du travail, où des professionnels aux profils variés (designers, spécialistes en marketing, même médecins ou juristes) seraient en mesure de maîtriser des outils d’IA pour créer des solutions sur mesure, sans avoir à connaître les détails techniques du codage.

Cependant, cette démocratisation ne doit pas occulter un aspect essentiel : bien que l’IA permette de réduire la complexité technique de certaines tâches, elle ne remplace pas la réflexion stratégique et l’innovation.

Dans ce contexte, une nouvelle question se pose : l’ingénieur logiciel de demain ne sera-t-il pas davantage un « maître d'œuvre » de l’IA, chargé de superviser et d’orchestrer l’utilisation des outils plutôt que de coder des applications à partir de zéro ?

L'impact sur l'emploi et la formation

L’un des grands enjeux soulevés par les propos d'Altman est l’impact potentiel sur les emplois et la manière dont nous concevons la formation des futurs travailleurs. Si l’automatisation par l’IA s’étend à une large partie des tâches de développement, cela pourrait entraîner une réduction du nombre d’ingénieurs logiciels nécessaires. Ce phénomène rappelle le discours de la fin du 19^e siècle, lorsque l’automatisation des usines industrielles a amené les travailleurs à se former à de nouvelles compétences pour s'adapter aux évolutions technologiques.

Mais, contrairement à la révolution industrielle, l’IA représente une disruption de grande ampleur, non seulement dans les processus de fabrication, mais aussi dans des domaines intellectuels complexes. En effet, alors que les machines dans le passé ont été destinées à automatiser des tâches physiques, les IA sont capables de reproduire des processus cognitifs complexes. Certains voient de nouveaux métiers émerger comme conséquence : des architectes de...