Bienvenue dans Deep Dive. Vous nous avez envoyé des trucs vraiment très intéressants cette fois, tournant tous autour de cette grande question, peut-être un peu effrayante pour certains. Qu'est-ce que l'IA va faire au codage ?

Exactement. C'est clairement une préoccupation majeure et on comprend pourquoi. Est-ce que les IA vont simplement écrire tout le code bientôt, ou s'agit-il plutôt de changer la façon dont les codeurs travaillent réellement ?

C'est vrai. Et puis nous avons cet article de Windows Central. Il mentionne Sam Altman, Jensen Huang, Bill Gates, toute une équipe. Plus ces tweets et d'autres liens.

Oui, un bon mélange de perspectives. Notre mission aujourd'hui est donc vraiment de creuser cela, d'en extraire les points clés et d'essayer de donner un sens aux différents points de vue sur ce sujet qui évolue très vite sans se perdre totalement dans le bruit.

D'accord, plongeons-y. Je pense que le point de départ est peut-être la partie anxiété. La peur de l'automatisation surgit partout.

C'est vrai. Cet article de Windows Central contenait même cette statistique, 54 % des emplois bancaires pourraient être entièrement automatisés. Cela plante le décor.

En effet. Et il est naturel que les gens commencent à se demander : et pour le développement logiciel ? Pendant longtemps, le codage semblait être une valeur sûre, n'est-ce pas ? Un domaine en pleine croissance. Mais maintenant, avec l'IA générative, l'IA qui peut réellement écrire du code à partir d'instructions, il y a cette véritable inquiétude. Le codage pourrait-il être, comme le dit l'article, sur la sellette ?

Et on ne peut pas vraiment ignorer Jensen Huang à ce sujet, le PDG de NVIDIA. Il semble assez catégorique là-dessus.

Oui, sa prise de position est forte. Il a suggéré en gros que le codage pourrait être au point mort.

Waouh, au point mort.

Et il a même dit de regarder peut-être d'autres choses comme la biologie, l'agriculture, l'éducation, la fabrication. C'est une déclaration assez audacieuse.

C'est vrai, surtout venant de lui, alors que NVIDIA est si central pour le matériel de l'IA.

Absolument. Son point de vue a du poids. Il semble regarder à quelle vitesse l'IA apprend à générer du code et se dire que nous n'aurons peut-être plus besoin de gens pour le faire à l'ancienne pendant très longtemps. Peut-être voit-il le problème de la complexité comme nécessitant simplement plus d'échelle de la part de l'IA.

D'accord, c'est une extrémité du spectre, assez dramatique. Mais ensuite, on a une ambiance différente de Sam Altman, le PDG d'OpenAI.

Exact, un vrai contraste, ou peut-être un pivot. Je pense que beaucoup de gens pensaient que l'objectif d'OpenAI était toujours une automatisation à 100 %, remplacer entièrement le codeur.

C'était l'impression, oui.

Mais ce qu'il dit maintenant, et ce tweet qu'ils ont intégré le souligne, semble différent. Moins axé sur cette automatisation à 100 % pour le moment.

C'est-à-dire ?

C'est-à-dire construire des trucs complexes avec zéro interaction humaine sur le code. Et il semble beaucoup plus concentré, dans l'immédiat en tout cas, sur le fait de rendre les codeurs actuels bien plus productifs, genre 10 fois plus productifs.

Dix fois. C'est énorme. C'est un bond massif.

Ça l'est. Et il donne aussi un calendrier assez serré. Il dit que cela pourrait arriver cette année, l'année prochaine, ou quelque chose comme ça.

Waouh. D'accord, c'est pratiquement demain. Comment cela fonctionnerait-il ? À quoi ressemble une productivité 10x pour un développeur au quotidien ?

C'est la question clé, n'est-ce pas ? Altman lui-même clarifie en quelque sorte. Il voit cette automatisation complète, le truc à 100 %, comme étant plus loin sur la route.

D'accord, pas immédiatement.

Exactement. L'immédiat, c'est l'IA augmentant ce que les développeurs font déjà, les rendant plus rapides, plus efficaces. Pensez à l'IA comme à un assistant surpuissant, gérant peut-être le travail ingrat, pas prenant le contrôle de tout le projet.

D'accord, donc moins de remplacement, plus d'outil surpuissant. Cela ressemble à une distinction vraiment importante.

Il semble que oui, en effet. Et cela correspond à d'autres points de l'article, comme les conclusions de l'indice des tendances du travail de Microsoft. Il indiquait que la plupart des recruteurs attendront désormais des compétences en IA.

C'est un signal énorme. Il ne s'agit plus seulement de savoir coder, mais de savoir coder avec l'IA.

Et cette statistique saute aux yeux aussi, l'augmentation de 142 fois du nombre de personnes ajoutant des compétences comme Copilot et ChatGPT à leur profil LinkedIn.

Waouh, 142 fois. Cela montre à quel point les gens réagissent vite, n'est-ce pas ? En essayant de devancer la courbe, d'apprendre ces outils. On voit que les gens essaient activement de comprendre comment rester pertinents. Cela rend la chose personnelle.

Oui, tout à fait. Mais voici peut-être le rebondissement. L'article dit aussi que la plupart des dirigeants craignent encore de ne pas trouver assez de talents, même avec tout ce matériel d'IA qui pourrait potentiellement booster la productivité. Comment ça marche ? Si l'IA rend les gens plus productifs, n'aurait-on pas besoin de moins de monde, ou du moins ne serait-il pas plus facile de pourvoir les postes ? Cela semble un peu contradictoire.

Cela semble paradoxal, n'est-ce pas ? Mais peut-être qu'il ne s'agit pas seulement du nombre de codeurs, mais du type de compétences nécessaires.

Oh, d'accord.

Donc, même si l'IA automatise certaines tâches ou permet à une personne de faire le travail de deux, peut-être que la complexité des systèmes globaux croît encore plus vite. Ou peut-être que les compétences nécessaires évoluent.

Comment évoluent-elles ?

Peut-être qu'on a besoin de moins de gens pour écrire du code de base, mais de plus de gens capables d'architecturer des systèmes complexes, de comprendre comment utiliser l'IA efficacement, de la superviser, de déboguer les trucs bizarres générés par l'IA. Ce genre de compétences de plus haut niveau. Peut-être que ce sont ces compétences que les dirigeants ont du mal à trouver.

C'est logique. Il ne s'agit pas seulement de taper du code, c'est la réflexion derrière, la vision d'ensemble. Et l'IA devient un outil pour aider avec les détails d'implémentation.

Précisément. Et en parlant de penseurs visionnaires, l'article fait intervenir Bill Gates.

C'est vrai, cofondateur de Microsoft. Son point de vue est un peu plus optimiste pour les codeurs en tout cas.

Oui, s'appuyant sur cette idée de l'IA comme outil, Gates a en fait listé les codeurs aux côtés, je crois, des biologistes et des experts en énergie.

Comme des emplois susceptibles de survivre à la révolution de l'IA.

Exactement. Et son raisonnement est intéressant. Il pense que ces domaines sont tout simplement trop complexes pour être entièrement automatisés par l'IA pour le moment.

La complexité est donc le bouclier, selon Gates.

Il semble que oui. Et ce qui est fascinant là, c'est comment son idée de la complexité pourrait différer de celle de Huang. Gates semble se concentrer sur la résolution de problèmes, la conception, la pensée nuancée impliquée dans la création de logiciels, et pas seulement sur la génération de lignes de code. Des domaines où l'IA actuelle n'est peut-être pas encore tout à fait au point.

D'accord, on a donc Huang qui dit que le codage est peut-être fini, on a Altman qui dit non, c'est une question de boost massif de productivité bientôt, et Gates qui dit attendez, c'est trop complexe pour être totalement automatisé pour l'instant. Ils ne peuvent pas tous avoir raison, si ?

Eh bien, peut-être qu'ils regardent différentes facettes de la même chose. En surface, oui, ça semble contradictoire, mais si on creuse un peu...

Quel est le terrain d'entente ?

Je pense que la vraie leçon n'est pas un simple oui ou non sur le remplacement. C'est que la façon dont on code est en train de changer fondamentalement. L'article y fait allusion aussi.

C'est vrai, il mentionne que l'IA devient un outil critique.

Oui, conçu pour automatiser les tâches redondantes et répétitives.

Exactement. Il s'agit donc moins de l'IA étant le codeur que de son rôle d'assistant incroyablement puissant.

Comme le pair programmer ultime.

Un peu, oui. Et cela nous ramène directement à l'idée de productivité 10x d'Altman, n'est-ce pas ? Si l'IA s'occupe du code passe-partout, aide à trouver les bugs plus vite, rédige des solutions initiales, alors le codeur humain peut se concentrer sur les parties vraiment difficiles, l'architecture créative, la logique complexe.

Et ces autres articles liés s'insèrent ici aussi. L'article mentionnait le PDG d'Anthropic pensant que l'IA pourrait écrire environ 90 % du code bientôt.

Oui, et l'idée que les ingénieurs pourraient surtout réviser le code de l'IA à l'avenir.

Cela ressemble à un changement énorme.

Ça l'est. Mais même dans ce scénario, réfléchissez-y, vous avez toujours besoin d'humains hautement qualifiés pour faire la révision, pour comprendre l'architecture, pour repérer les erreurs subtiles, pour guider l'IA. Ce n'est peut-être pas la fin de l'ingénieur logiciel, mais une évolution du rôle. Plus de supervision, plus de stratégie, peut-être. Plus de collaboration avec l'IA.

D'accord, donc pour résumer pour vous qui nous écoutez, le message principal n'est pas vraiment de paniquer en se disant que l'IA prend le dessus, ni de se détendre en se disant que rien ne change. C'est plus subtil.

Beaucoup plus subtil. Il s'agit d'une évolution vraiment significative. La profession change, portée par ces outils incroyablement puissants.

L'accent devrait donc moins être mis sur la sécurité de l'emploi en noir et blanc et plus sur quoi ?

L'adaptation. Absolument. Comprendre que d'énormes gains de productivité sont probables, ce qui signifie que vous devez apprendre à tirer parti de ces outils. Reconnaître que les compétences requises évoluent, peut-être plus vers la conception de systèmes, l'évaluation critique des sorties de l'IA et une collaboration efficace avec l'IA. Il s'agit de monter en gamme, en se concentrant sur ces forces cognitives uniquement humaines.

Donc, pour quelqu'un qui écoute en ce moment, peut-être un développeur, peut-être quelqu'un qui envisage de le devenir, quelle est la leçon pratique ? Étant donné l'avertissement de Huang, la poussée de productivité d'Altman, l'argument de complexité de Gates, que devraient-ils faire concrètement ?

C'est vraiment la question à un million de dollars, n'est-ce pas ? Et peut-être la chose la plus importante à laquelle réfléchir, compte tenu de tout ce dont nous avons discuté. Il semble qu'on ne puisse pas parier sur une seule chose. On a probablement encore besoin de ces principes fondamentaux et solides du codage, comprendre comment le logiciel fonctionne réellement, la logique, l'architecture. Cela semble crucial.

Mais cela ne suffit plus en soi.

Probablement pas. Vous devez aussi devenir activement bon dans l'utilisation de ces outils d'IA. Apprendre à leur donner des instructions efficaces, apprendre leurs forces et leurs faiblesses, trouver comment les intégrer dans votre flux de travail sans faire aveuglément confiance à leurs sorties.

C'est donc un équilibre.

Exactement. Comme apprendre à travailler avec un nouveau type de collègue super intelligent, super rapide, mais parfois bizarre. Vous avez besoin des compétences de base et de la capacité à tirer parti des nouveaux outils.

N'apprenez pas seulement à coder, apprenez à coder avec l'IA.

Cela résume assez bien les choses, je pense. Il s'agit de trouver cet équilibre entre la maîtrise des fondamentaux et la compétence avec les assistants IA qui font clairement partie du paysage.

C'est certainement beaucoup de choses à méditer. Moins la peur du remplacement, plus la compréhension de comment s'adapter et collaborer.

Précisément. Le paysage change vite, cela ne fait aucun doute. Apprendre continuellement, rester adaptable, cela semble être le nom du jeu en ce moment pour quiconque est dans ou s'intéresse au développement logiciel. Comment prévoyez-vous d'équilibrer ces compétences de base avec ces nouvelles capacités d'IA ? C'est probablement la question clé à se poser.