Au tournant de ce siècle, quand j'ai commencé à apprendre le génie logiciel, l'un de mes professeurs nous a dit qu'à l'avenir, chaque emploi serait un emploi de programmation. C'était en 2001. Il a dit que nous détenions un ticket d'or pour la sécurité de l'emploi. Pas plus tard que le mois dernier, le PDG de GitHub a déclaré que l'avenir de la programmation est le langage naturel. Il semble que la prédiction de mon professeur au tournant de ce siècle va se réaliser, mais probablement pas de la manière qu'il avait imaginée. L'intelligence artificielle est capable d'écrire du code pour vous via une invite en langage naturel. GitHub Copilot peut compléter le code et corriger les bugs pour vous, et ChatGPT peut créer un projet entier pour vous en quelques secondes. Tous ces outils sont à la portée de n'importe qui. Je me demande donc si nous avons perdu nos tickets d'or pour la sécurité de l'emploi ? En tant que professeur à la CSTU et père d'une fille qui étudie l'informatique, une question plus importante se pose à moi : si l'IA va faire de la programmation, vaut-il toujours la peine pour nous d'apprendre le génie logiciel ? Aujourd'hui, j'aimerais explorer cette question avec vous. Parlons de ce que l'IA peut faire et, plus important encore, de la manière dont nos étudiants en génie logiciel peuvent se préparer aux futurs rôles d'un véritable ingénieur logiciel. Plongeons dans le vif du sujet.

Tout d'abord, parlons de ce dans quoi l'IA est douée. En termes de programmation, l'IA est vraiment douée pour générer des milliers de lignes de code. Elle traduit entre les langages de programmation, crée des interfaces utilisateur et corrige les bugs pour vous. Elle excelle dans les tâches répétitives et la reconnaissance de formes. Une fois, j'ai demandé à ChatGPT de créer un projet pour moi — une application de rencontre comme Tinder en Python. En quelques secondes, il a créé une application complète avec des profils d'utilisateurs, une logique de balayage et même un exemple de base de données. La seule chose qu'il n'a pas faite pour moi, c'est me trouver un rendez-vous. Mais l'IA a beaucoup de limites. Nous devons l'accepter. Elle ne comprend toujours pas le 'pourquoi' derrière les tâches que nous lui demandons de faire. Elle a besoin de l'apport humain pour le contexte et les scénarios du monde réel. Elle peut ne pas bien fonctionner pour prioriser les objectifs commerciaux à long terme et évaluer les compromis. Enfin, elle n'est pas fiable. Elle hallucine et nous donne parfois la mauvaise réponse. Les statistiques disent que 55 % des développeurs aujourd'hui commencent à utiliser Copilot, mais seulement 30 % d'entre eux acceptent le résultat sans aucun changement. Si vous êtes un développeur et que vous n'êtes pas dans les premiers 55 %, vous n'utilisez pas l'IA et vous avez des ennuis. Mais si vous êtes dans les 30 %, vous faites trop confiance à l'IA et vous risquez d'avoir des ennuis plus graves.

Toutes les IA de pointe aujourd'hui sont construites sur de grands modèles de langage entraînés sur les connaissances humaines. C'est impressionnant. Si vous donnez une invite claire, elle vous donnera de très bons résultats. Mais la réflexion stratégique revient toujours à l'humain. Vous pouvez considérer l'IA comme un brillant développeur junior dans votre équipe qui peut accomplir de nombreuses tâches rapidement et efficacement. Mais c'est à nous, les humains, de définir la vision, de valider les résultats et de nous assurer que ce que nous construisons est bon pour la société. Une autre chose avec laquelle l'IA a du mal est la communication et la collaboration avec les êtres humains. Peut-être direz-vous qu'il s'agit plutôt d'un problème humain ; les humains sont parfois confrontés au même problème. Mais c'est quelque chose que nous devrons résoudre. Laissons l'IA faire ce pour quoi elle est douée, et les humains peuvent s'occuper des tâches ennuyeuses comme la gestion de la politique de bureau.

Nous avons parlé des capacités et des limites de l'IA. Nous pouvons maintenant jeter un œil aux rôles en génie logiciel. Le génie logiciel ne consiste pas seulement à écrire du code ; il s'agit de comprendre les besoins de l'utilisateur, de collaborer entre les rôles et de prendre des décisions difficiles avec empathie et responsabilité. C'est ce qu'un ingénieur logiciel devrait faire. Nous ne sommes pas de simples exécuteurs de tâches. Les meilleurs ingénieurs ne sont pas ceux qui codent le plus vite, mais ceux qui réfléchissent le plus profondément. Un bon ingénieur prendra des problèmes désordonnés et ambigus et guidera les machines vers des résultats structurés et significatifs. Il y a des architectes système qui conçoivent les meilleures solutions, et ils devraient être les collaborateurs de l'IA qui utilisent l'IA pour mettre en œuvre ces solutions. Ils doivent également être des technologues éthiques pour s'assurer que les solutions que nous construisons profitent réellement aux êtres humains.

L'IA démocratise de nombreuses tâches techniques compliquées. Aujourd'hui, un designer peut maquetter une application avec une simple invite. Les spécialistes du marketing n'ont plus besoin d'ingénieurs de données ; ils peuvent effectuer des analyses de données sans écrire de code. Cela signifie-t-il que les ingénieurs logiciel perdent leurs avantages ? La réponse est non. Il reste essentiel pour les ingénieurs logiciel pour plusieurs raisons. Premièrement, nous comprenons mieux l'IA. Nous savons non seulement comment faire des invites, mais nous savons aussi ce qu'il y a sous le capot : les modèles, les pipelines de données, les limites et les risques. Cette compréhension est importante car l'IA est intégrée dans chaque produit que nous utilisons et construisons. Deuxièmement, nous pouvons faire un meilleur usage de l'IA lors de la création de logiciels. De nos jours, n'importe qui peut prototyper une démo ou créer des fonctionnalités simples, mais les ingénieurs logiciel voient plus grand. Nous utilisons l'IA pour créer des logiciels prêts pour la production, évolutifs et fiables avec une maintenabilité à long terme. Enfin, nous améliorons l'IA. Nous affinons les modèles, optimisons les performances et améliorons l'ergonomie. Nous rendons l'IA disponible et utile pour tous. La prochaine génération d'IA est toujours construite par des ingénieurs logiciel. Vous vous souvenez de la citation du PDG de GitHub ? Ce n'est pas encore une reality. C'est toujours aux ingénieurs logiciel d'améliorer l'IA et de faire en sorte que cela se produise. Nous ne perdons pas le ticket d'or de la sécurité de l'emploi ; en fait, nous en collectons encore plus. Nous ne nous contentons plus de construire des logiciels ; nous construisons l'avenir de l'intelligence elle-même. La façon dont nous formons, dirigeons et supervisons l'IA aujourd'hui définira les systèmes, la technologie et la société que nous construirons demain. L'IA relève le plancher, mais les ingénieurs logiciel élèvent le plafond. Je veux partager cela non seulement avec les ingénieurs logiciel, mais avec tout le monde. L'IA nous soulève du sol, mais les humains doivent viser et élever le plafond.

Nous pouvons maintenant parler de l'éducation en génie logiciel. Par le passé, le codage était un élément très important de l'éducation. Mais l'éducation en génie logiciel ne consiste pas seulement à écrire du code ; il s'agit de vous apprendre à décomposer des problèmes complexes en étapes, à penser de manière logique et critique, et à exploiter les outils numériques pour construire des solutions qui comptent vraiment. À une époque où l'IA est l'assistant de tout le monde, les ingénieurs deviennent des orchestrateurs qui éliminent les barrières et ouvrent des portes. Pour être un ingénieur logiciel prospère, les étudiants devraient aller au-delà de l'apprentissage du codage le plus rapide possible et se concentrer sur la maîtrise des fondamentaux. Les structures de données, les algorithmes et les concepts de programmation sont toujours très importants. Passez suffisamment de temps à les apprendre pour devenir un expert, car ce sont des bases essentielles. Ensuite, pensez comme un architecte système. Visez plus haut, répondez aux attentes d'un ingénieur senior dès que possible et réfléchissez à la conception de systèmes fiables et évolutifs. Allez au-delà de votre créneau et travaillez dans plusieurs disciplines. L'époque où un ingénieur logiciel pouvait se concentrer uniquement sur le frontend, le backend ou la base de données est révolue. L'avenir appartient aux ingénieurs full-stack. Vous devez également comprendre d'autres disciplines comme le design, le produit, les données et la gestion de projet, et être prêt à porter plusieurs casquettes. Pratiquez la communication et la collaboration. Apprenez à travailler avec les gens grâce à des projets d'équipe. À l'avenir, la capacité d'expliquer et de se connecter deviendra de plus en plus importante et vous distinguera. Utilisez l'IA comme un partenaire créatif. Adoptez-la, ne la détestez pas. Apprenez en davantage sur les LLM, l'IA générative, l'affinage des modèles et le RAG. Discutez de vos projets avec l'IA et déléguez-lui du travail comme s'il s'agissait d'un coéquipier. Enfin et surtout, restez adaptable. Les outils changent, mais les principes demeurent. Concentrez-vous sur l'apprentissage de la manière d'apprendre. À l'avenir, quand tout le monde pourra coder un peu, ceux qui maîtriseront le métier traceront la voie pour tous et deviendront des leaders.

À l'ère de l'IA, le génie logiciel devient le fondement du leadership. J'ai beaucoup parlé de programmation, mais peut-être que 'programmeur' n'est plus le terme approprié pour les ingénieurs logiciel. Les ingénieurs logiciel de l'ère de l'IA devraient être des visionnaires capables de définir des problèmes significatifs, des bâtisseurs de ponts capables de connecter les outils, les équipes et les disciplines, et des leaders qui dirigent à la fois les êtres humains et l'IA. L'avenir n'appartient pas à ceux qui codent le plus vite, mais à ceux qui réfléchissent profondément, s'adaptent rapidement et collaborent efficacement. Ce sont eux qui ne se contentent pas de prédire l'avenir ; nous le construisons. Merci.