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Les TuringBots, l’IA en passe
de remplacer les codeurs
L
es assistants IA pour codeurs (ou
TuringBots, nom donné par le
cabinet Forrester en référence
à Alan Turing) se démocratisent
depuis cette année, leur mission est
d’aider les développeurs à coder et
à augmenter ainsi leur productivité.
Selon le cabinet d’études Forrester,
qui a mené une Dossier auprès des programmeurs
en 2024, 24 % des sondés ont déclaré qu’au cours des
12 prochains mois, ils tireraient parti des atouts des
technologies ML et de l’IA Gen dans l’ensemble du
cycle de développement logiciel. Il faut dire que les
démonstrations offertes par ces outils IA multimodaux
(AWS CodeWhisperer, Google Gemini, ChatGPT-4o with
Canvas, Github Copilot, IBM Watsonx Code Assistant,
etc.) sont parfois impressionnantes en générant du
code en quelques secondes depuis un prompt de
quelques lignes. Si les TuringBots aideront tous les
rôles de développement à court terme, selon le cabinet
Forrester, ils deviendront, à moyen terme, plus précis,
presque l’égal des humains, puis sur le long terme,
plus autonomes avec des capacités de raisonnement
supplémentaires. Et pour l’humain, cette fois-ci, son
rôle pourrait se limiter à la supervision. La productivité
atteindra alors des sommets inimaginables.
RELEASE AUTOMATION,
DÉPLOIEMENT AUTOMATIQUE
D’APPLICATIONS,
IMPLÉMENTATION DEVOPS
Cahier des charges
tinyurl.com/auto-appli
Rappelons que Matt Garman, le dirigeant d’Amazon
Web Services, avait récemment déclaré à ses employés
dans un enregistrement divulgué par Business Insider
que dans deux ans la plupart des développeurs
pourraient bientôt arrêter de coder, car l’IA prendrait
le relais. De son côté, Google a d’ores et déjà fait savoir
que 25 % de son code était généré par l’IA, une annonce
faite par Sundar Pichai, le CEO d’Alphabet, lors de la
présentation des résultats financiers du troisième
trimestre 2024. Buzz ou pas, la quantité de code
produite par les outils IA augmente, peut-être pas dans
des proportions égales suivant les acteurs. Cela permet
aux développeurs de se concentrer sur des tâches à
plus forte valeur ajoutée, notamment celles liées aux
tests et aux déploiements.
© Freepik
25% du code généré par une l’IA chez Google
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