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Principes fondamentaux de l'IA
10 h
L’adoption massive de ChatGPT et d’autres outils d’IA générative transforme rapidement notre société. L’essor actuel de l’IA touchera presque tous les secteurs de l’économie, avec des implications encore difficiles à anticiper.
Les domaines du développement logiciel et de la data science n’y échappent pas. Avec l’arrivée de ChatGPT, de GitHub Copilot et d’autres outils dopés à l’IA, l’avenir du code fait l’objet de nombreuses spéculations.
L’IA va-t-elle remplacer la programmation ? Nous ne lisons pas l’avenir, mais la réponse la plus courte et la plus probable est non, du moins à court terme.
En revanche, à mesure que les développeurs et les professionnels des données intègrent ces outils d’IA dans leur boîte à outils, leur rôle de programmeur pourrait bien évoluer durablement, tout comme la nature de leurs missions. Dans ce contexte, un socle de culture de l’IA deviendra indispensable.
Poursuivez votre lecture pour comprendre comment l’IA va remodeler l’avenir de la data science et du développement logiciel.
L’influence croissante de l’IA sur la programmation
Les outils d’IA de nouvelle génération ouvrent déjà de nombreuses possibilités en développement logiciel et en analyse de données. Le nombre de cas d’usage augmente rapidement à mesure que de nouveaux outils alimentés par l’IA arrivent sur le marché et que les développeurs se les approprient. Voici quelques manières dont les programmeurs utilisent déjà l’IA :
Automatisation des tâches
Les outils d’IA automatisent sans effort les tâches répétitives et fastidieuses, comme exécuter des requêtes SQL de base, réaliser une analyse exploratoire des données et industrialiser des projets de data science (comme le montre ce guide illustré sur l’usage de ChatGPT pour la data science). Les programmeurs gagnent ainsi un temps précieux et peuvent se concentrer sur des travaux plus complexes et stimulants.
Correction de bugs
Le débogage est souvent chronophage et ardu, surtout sur des projets complexes comportant des centaines de lignes de code. L’IA est l’alliée idéale pour accélérer ce processus : elle analyse votre code en quelques secondes et propose des suggestions de structure et de correction. Des outils comme GitHub Copilot sont particulièrement utiles.
Estimation de livraison de projet
Établir des estimations réalistes de délai, de coûts et de ressources est essentiel pour gagner en productivité et garantir la réussite. Les modèles d’IA peuvent aider à estimer la livraison des projets en tenant compte de nombreux facteurs comme la complexité, la disponibilité des ressources et le niveau d’expérience de l’équipe de développement. Plusieurs outils d’IA pour la gestion de projet existent déjà.
Optimisation du code
Sur des projets complexes consommant beaucoup de ressources, l’efficacité est primordiale. La manière d’écrire le code influe fortement sur les performances. Les outils d’IA peuvent réécrire votre code pour en améliorer l’efficacité, vous faisant économiser temps, ressources et budget. Vous pouvez utiliser des outils comme le Code Interpreter de ChatGPT pour écrire et exécuter votre code et trouver des solutions optimales.
Traduction de code
Les développeurs doivent parfois jongler avec plusieurs langages de programmation, pour des raisons d’interopérabilité ou pour porter des bases de code écrites dans des langages obsolètes ou dépréciés. Ces traductions sont souvent longues et exigent une expertise dans la langue source et la langue cible, ce qui les rend coûteuses. Heureusement, des techniques et outils d’IA innovants comme CodeMorph simplifient et rendent ce travail plus abordable.
Interprétabilité du code
Comprendre le code des autres peut s’avérer difficile, notamment pour les profils juniors. Les outils d’IA de pointe ne se contentent pas de suggérer des améliorations ; ils fournissent aussi des explications détaillées sur un extrait de code, ce qui accélère l’apprentissage. C’est par exemple l’une des fonctionnalités de l’assistant IA de DataLab, expliquée dans un article dédié.
L’assistant IA de DataCamp à l’œuvre
Les limites de l’IA en programmation
Malgré les avancées spectaculaires des outils d’IA générative, la technologie n’est pas assez mûre pour remplacer les programmeurs. En d’autres termes, si des systèmes comme ChatGPT peuvent être utilisés pour un large éventail de tâches applicatives, nous rapprochant de l’idée d’une intelligence artificielle générale (un niveau hypothétique d’IA capable d’accomplir toute tâche intellectuelle réalisable par les humains ou les animaux), ils ne pensent ni ne se comportent comme des humains.
L’état de l’art de l’IA ne dispose pas de la créativité, de l’intuition et de l’expertise métier humaines, pourtant cruciales en programmation. L’IA peut aider dans de nombreuses tâches de code et même stimuler la créativité, mais ce sont bien les humains qui conçoivent des systèmes complexes, comprennent les enjeux métiers et prennent les décisions stratégiques.
Par ailleurs, malgré des résultats impressionnants, l’IA comporte des risques et des défis qui imposent une supervision humaine, notamment lorsque des décisions assistées par l’IA peuvent avoir des conséquences importantes pour les individus et la société.
Notre cours Generative AI Concepts est une excellente ressource pour approfondir les risques et les enjeux éthiques liés à l’adoption de l’IA, et notre article sur l’éthique de l’IA générative couvre plusieurs de ces sujets.
Enfin, les systèmes d’IA sont entraînés sur des données historiques ; ils ne reflètent donc pas toujours les dernières évolutions de domaines aussi rapides que le développement logiciel et la data science. Si l’IA excelle à capitaliser des connaissances établies, c’est aux humains d’élargir le champ des possibles en inventant de nouveaux outils, techniques et paradigmes.
L’avenir de la programmation : collaboration entre l’IA et les programmeurs
Plutôt que de remplacer les développeurs, l’IA va probablement redéfinir leur rôle. La collaboration est le scénario le plus crédible pour les années à venir.
Équipés d’outils d’IA de nouvelle génération, les développeurs seront libérés de routines fastidieuses et chronophages. Ils pourront consacrer davantage de temps à des tâches innovantes et ambitieuses.
Globalement, l’adoption de l’IA accélérera les cycles de développement logiciel et data, augmentant productivité et efficacité.
Le mouvement du développement « augmenté » porté par l’IA promet de simplifier la programmation et de la rendre plus accessible, puisqu’un large éventail de tâches peut désormais être réalisé en langage naturel en quelques secondes.
Cette augmentation pourrait se traduire par une diminution des postes d’entrée de carrière, nombre de tâches traditionnellement confiées aux profils juniors étant automatisées ou simplifiées par des outils d’IA générative comme ChatGPT ou GitHub Copilot.
Mais ces outils sont loin d’être parfaits et infaillibles. La supervision humaine reste essentielle pour garantir des résultats positifs. Cela ouvrira de nouvelles opportunités pour les développeurs, dont une partie des responsabilités se déplacera vers la supervision et la gestion des systèmes d’IA. Dans ce sens, les développeurs et data scientists disposant de compétences en machine learning et en éthique de l’IA seront très recherchés.
L’IA va-t-elle remplacer les programmeurs ? Le Bureau of Labor Statistics américain prévoit une croissance significative dans ce domaine
Pour conclure
Alors, l’IA va-t-elle remplacer les programmeurs ? Dans l’ensemble, l’essor actuel de l’IA a davantage le potentiel de transformer en profondeur l’industrie tech que de rendre les professionnels obsolètes. La technologie pourrait toutefois remodeler en profondeur le marché de l’emploi pour les métiers du code, du logiciel et de la donnée.
Ce n’est pas nouveau pour un secteur qui a la disruption dans son ADN. Au fil des décennies, développeurs et professionnels des données ont affronté de multiples percées technologiques, changements de paradigme et crises — la pandémie de COVID-19 étant la plus récente.
Non seulement ils y ont survécu, mais l’industrie a prospéré à chaque phase de destruction créatrice, faisant émerger de nouveaux rôles et spécialisations. La demande en profils logiciels et data restant très forte et ne montrant aucun signe de ralentissement, le secteur est prêt à surfer sur la vague de l’IA.
Plutôt qu’une menace, l’IA apporte de nouveaux outils qui deviendront la norme dans la boîte à outils des programmeurs des prochaines années. Le mouvement est déjà lancé. D’après le Stack Overflow Developer Survey 2023, 70 % des répondants utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA dans leur processus de développement cette année.
De même, le U.S. Bureau of Labor Statistics anticipe une croissance de 25 % de l’emploi des développeurs logiciels dans les prochaines années, bien au-dessus de la moyenne tous métiers confondus.
Que vous débutiez dans le secteur ou que vous soyez un programmeur confirmé, adopter l’IA est un choix avisé et opportun pour renforcer vos perspectives de carrière dans la data.
Vous souhaitez vous lancer avec les outils d’IA ? DataCamp a tout ce qu’il vous faut. Parcourez nos ressources dédiées à l’IA et commencez à apprendre dès aujourd’hui !
- Qu’est-ce que l’IA ?
- Guide : comment apprendre l’IA
- Artificial Intelligence (AI) Concepts in Python Course
- Fiche mémo ChatGPT pour la data science
- Tutoriel : comment utiliser le Code Interpreter de ChatGPT
- Guide d’utilisation de ChatGPT pour les projets de data science
- Understanding Artificial Intelligence Course
- Generative AI Concepts Course
- Parcours de compétences : AI Essentials