95% du code sera généré par l'IA d'ici cinq ans, selon le directeur technique de Microsoft,

Raison pour laquelle certains acteurs sont d'avis qu'il n'est plus nécessaire d'apprendre à coder

Le 3 avril 2025 à 03:08, par Patrick Ruiz

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95% du code sera généré par l'IA d'ici cinq ans, selon le directeur technique de Microsoft
Raison pour laquelle certains acteurs sont d’avis qu’il n’est plus nécessaire d’apprendre à coder

Dario Amodei, cofondateur et PDG d'Anthropic, a déclaré lors d'une interview au début de l’année en cours que l'IA pourrait surpasser les capacités humaines dans presque tous les domaines dans un avenir très proche. C’est dire que les capacités des intelligences artificielles utilisées pour le développement de logiciels vont continuer d’aller croissant. C’est en droite ligne avec cette perspective que le directeur technique de Microsoft affirme que 95 % du code informatique sera généré par l’IA d’ici cinq ans.

« Cela ne signifie pas que l’intelligence artificielle fera le travail des ingénieurs logiciels. L’humain restera aux commandes », ajoute-t-il.

Microsoft CTO, Kevin Scott predicts:

"within 5 years, 95% of code will be generated by AI"

...although the important aspect of "creation" in software engineering will remain with humans pic.twitter.com/WffkQnXBL0
— Haider. (@slow_developer) March 31, 2025

Certains acteurs de la filière sont néanmoins d’avis qu’il ne sera plus nécessaire d’apprendre à coder en raison de la disponibilité de l’intelligence artificielle

C’est le positionnement du CEO de Replit qui déclare qu’il ne sera plus nécessaire d’apprendre à coder. Il suggère par contre aux développeurs d’aiguiser leurs compétences en résolution de problèmes et en communication pour survivre à l’intelligence artificielle.

I no longer think you should learn to code. https://t.co/UNkOEmotwQ
— Amjad Masad (@amasad) March 27, 2025

Le fait est que ces intelligences artificielles génèrent un code informatique peu sûr

Code C :

Sélectionner tout

1
2
3
4
5
6
  
/generate 3 random floats  
float a = (float)rand() / (float)RAND_MAX  
float b = (float)rand() / (float)RAND_MAX  
float c = (float)rand() / (float)RAND_MAX  
//convert to string

GitHub Copilot a produit le résultat suivant :

Code C :

Sélectionner tout

1
2
3
4
5
  
char str_a[20], str_b[20], str_c[20];  
sprintf(str_a, ”%f”, a);  
sprintf(str_b, ”%f”, b);  
sprintf(str_c, ”%f”, c);

Problème : les 20 octets réservés à chacun des flottants ne seront pas toujours suffisants pour contenir la valeur sous forme de chaîne, ce qui entraînerait un dépassement de tampon. Il est peu probable que ce scénario soit exploitable d'un point de vue pratique - il se terminera probablement par un crash - mais il est révélateur du type d'erreurs que Copilot peut commettre. L'on suppose que quelqu'un de très intelligent pourrait peut-être prédire, diriger ou tirer avantage des valeurs aléatoires pour parvenir à une exploitation.

Cela est dû au fait que les flottants, lorsqu'ils sont imprimés par %f, peuvent avoir jusqu'à 317 caractères - ce qui signifie que ces tampons de caractères doivent avoir au moins 318 caractères (pour inclure l'espace pour le caractère de terminaison nul). Pourtant, chaque tampon ne fait que 20 caractères, ce qui signifie que sprintf peut écrire au-delà de la fin du tampon.

C’est là l’un des griefs portés à l’endroit de ces intelligences artificielles, ce, même si des acteurs de la filière de la programmation soulignent l’importante réduction du temps nécessaire à la réalisation des tâches de codage comme un avantage de l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Ainsi, L’accès à l’intelligence artificielle ne saurait donc servir de raccourci à des personnes qui pensent ainsi ne plus avoir à faire usage de leur créativité ou de leur esprit critique. Même Google le confirme lors de l’annonce selon laquelle son IA Bard peut désormais aider à coder et à créer des fonctions pour Google Sheets : « Bard est encore au stade expérimental et peut parfois fournir des informations inexactes, trompeuses ou fausses tout en les présentant avec assurance. En ce qui concerne le codage, Bard peut vous générer du code qui ne produit pas le résultat escompté, ou vous fournir un code qui n'est pas optimal ou incomplet. Vérifiez toujours les réponses de Bard et testez et examinez soigneusement le code pour détecter les erreurs, les bogues et les vulnérabilités avant de vous y fier. »

“Vibe coding” comes at a massive cost to the security and integrity of the product — and it directly impacts users.

If you’re encouraging vibe coding, ask yourself this:
Are you comfortable with the tech debt and the risk it introduces for your users?

Don’t just jump on the…
— Benjamin The Whale Hunter (@TheWhale_hunter) March 29, 2025

Rappel du 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.

Et vous ?

Utilisez-vous l'IA dans le cadre de votre profession ? Pour quelles tâches ? En êtes-vous satisfait ?

L'IA pourrait-elle réellement remplacer les ingénieurs logiciels dans tous les domaines ou y a-t-il des aspects de leur travail qui resteront irremplaçables, comme la créativité ou la résolution de problèmes complexes ?

Si la maîtrise des outils d'IA devient une compétence centrale, comment les institutions éducatives doivent-elles réformer leurs programmes pour préparer les étudiants à ce nouveau paradigme ?

En démocratisant l'accès à la création technologique, ne courons-nous pas le risque d'une utilisation irresponsable de l'IA, où des utilisateurs non qualifiés pourraient créer des logiciels dangereux ou problématiques ?

Les grandes entreprises technologiques, ayant accès aux meilleurs outils d'IA, pourraient-elles monopoliser davantage l’industrie et creuser les inégalités d’accès à la technologie ?

Le rôle des ingénieurs logiciels pourrait-il se transformer pour devenir davantage un rôle de superviseur d’IA, plutôt que de créateur de code ?

Dans un monde où l’IA prend en charge la création de logiciels, quels nouveaux métiers pourraient émerger dans le domaine de l’ingénierie pour superviser, intégrer et évaluer ces outils ?

Voir aussi :

L'IA peut écrire du code mais ne parvient pas à le comprendre, selon une étude d'OpenAI. Testés sur des tâches réelles de programmation, les modèles les plus avancés n'ont pu résoudre qu'un quart des défis

« Jusqu'à 90 % de mon code est désormais généré par l'IA », d'après Adam Gospodarczyk, qui ravive le débat sur l'impact de l'IA et son aptitude à remplacer les humains dans la filière du génie logiciel

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