L’I.A peut maintenant écrire son propre code informatique. Une bonne nouvelle pour les développeurs.

Publié le 10 septembre 2021, 16:22

Dès que Tom Smith a mis la main sur Codex – une nouvelle technologie d’intelligence artificielle qui écrit ses propres programmes informatiques – il lui a fait passer un entretien d’embauche.

Il lui a demandé si elle pouvait relever les « défis de codage » auxquels les programmeurs sont souvent confrontés lorsqu’ils passent un entretien pour des postes bien rémunérés dans des entreprises de la Silicon Valley comme Google et Facebook. Pourrait-il écrire un programme qui remplace tous les espaces d’une phrase par des tirets ? Mieux encore, pourrait-il en écrire un qui identifie les codes postaux invalides ?

Il a fait les deux instantanément, avant d’accomplir plusieurs autres tâches. « Ce sont des problèmes qui seraient difficiles à résoudre pour beaucoup d’humains, moi y compris, et il tapait la réponse en deux secondes », a déclaré M. Smith, un programmeur chevronné qui supervise une start-up d’IA appelée Gado Images. « C’était effrayant à regarder ».

Codex semblait être une technologie qui allait bientôt remplacer les travailleurs humains. En continuant à tester le système, M. Smith s’est rendu compte que ses compétences allaient bien au-delà de la capacité à répondre à des questions d’entretien standard. Il pouvait même traduire d’un langage de programmation à un autre.

Pourtant, après plusieurs semaines de travail avec cette nouvelle technologie, M. Smith pense qu’elle ne constitue pas une menace pour les codeurs professionnels. En fait, comme beaucoup d’autres experts, il la voit comme un outil qui finira par stimuler la productivité humaine. Elle pourrait même aider une toute nouvelle génération de personnes à apprendre l’art de l’informatique, en leur montrant comment écrire des morceaux de code simples, presque comme un tuteur personnel.

« C’est un outil qui peut rendre la vie d’un codeur beaucoup plus facile », a déclaré M. Smith.

Retour sur une autre Intelligence Artificielle impressionnante

Il y a environ quatre ans, les chercheurs de laboratoires tels qu’OpenAI ont commencé à concevoir des réseaux neuronaux qui… analysaient d’énormes quantités de prosedont des milliers de livres numériques, d’articles de Wikipédia et toutes sortes d’autres textes publiés sur l’internet.

En repérant des modèles dans tout ce texte, les réseaux ont appris à prédire le mot suivant dans une séquence. Lorsque quelqu’un tapait quelques mots dans ces « modèles de langage universelsils peuvent compléter leur pensée par des paragraphes entiers. De cette manière, un système – une création d’OpenAI appelée GPT-3 – pouvait écrire ses propres messages Twitter, discours, poèmes et articles de presse.

À la grande surprise des chercheurs qui ont construit le système, celui-ci pouvait même écrire ses propres programmes informatiques, même s’ils étaient courts et simples. Apparemment, il avait appris d’un nombre incalculable de programmes postés sur Internet. OpenAI est donc allé plus loin, en formant un nouveau système – Codex – sur un énorme éventail de prose et de code.

Le résultat est un système qui comprend à la fois la prose et le code – jusqu’à un certain point. Vous pouvez demander, en anglais simple, de la neige tombant sur un fond noir, et il vous donnera un code qui crée une tempête de neige virtuelle. Si vous demandez une balle bleue qui rebondit, il vous la donnera aussi.

« Vous pouvez lui dire de faire quelque chose, et il le fera », a déclaré Ania Kubow, une autre programmeuse qui a utilisé cette technologie.

Codex peut générer des programmes dans 12 langages informatiques et même traduire entre eux. Mais il fait souvent des erreurs, et bien que ses compétences soient impressionnantes, il ne peut pas raisonner comme un humain. Il peut reconnaître ou imiter ce qu’il a vu dans le passé, mais il n’est pas assez agile pour penser par lui-même.

Parfois, les programmes générés par Codex ne fonctionnent pas. Ou ils contiennent des failles de sécurité. Ou encore, ils sont loin de correspondre à ce que vous voulez qu’ils fassent. OpenAI estime que Codex produit le bon code 37% du temps.

Une IA presque au point….

Lorsque M. Smith a utilisé le système dans le cadre d’un programme de test « bêta » cet été, le code produit était impressionnant. Mais parfois, il ne fonctionnait que s’il apportait un petit changement, comme modifier une commande pour l’adapter à sa configuration logicielle particulière ou ajouter un code numérique nécessaire pour accéder au service Internet qu’il essayait d’interroger.

En d’autres termes, Codex n’était vraiment utile qu’à un programmeur expérimenté.

Mais il pouvait aider les programmeurs à faire leur travail quotidien beaucoup plus rapidement. Il pourrait les aider à trouver les éléments de base dont ils ont besoin ou les orienter vers de nouvelles idées. Grâce à cette technologie, GitHub, un service en ligne populaire pour les programmeurs, propose désormais Co-pilot, un outil qui suggère la prochaine ligne de code, un peu comme les outils de « complétion automatique » suggèrent le mot suivant lorsque vous tapez des textes ou des e-mails.

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« C’est un moyen de faire écrire du code sans avoir à en écrire autant », a déclaré Jeremy Howard, qui a fondé le laboratoire d’intelligence artificielle Fast.ai et a aidé à créer la technologie de langage sur laquelle le travail d’OpenAI est basé. « Ce n’est pas toujours correct, mais c’est juste assez proche ».

M. Howard et d’autres personnes pensent que Codex pourrait également aider les novices à apprendre à coder. Il est particulièrement doué pour générer des programmes simples à partir de brèves descriptions en anglais. Et il fonctionne également dans l’autre sens, en expliquant un code complexe en anglais simple. Certains, dont Joel Hellermark, un entrepreneur suédois, essaient déjà de transformer le système en outil d’enseignement.

Le reste du paysage de l’I.A. est similaire. Les robots sont de plus en plus puissants. Les chatbots aussi conçus pour la conversation en ligne. DeepMind, un laboratoire d’I.A. situé à Londres, a récemment construit un système qui identifie instantanément la forme des protéines dans le corps humain.ce qui constitue un élément clé de la conception de nouveaux médicaments et vaccins. Cette tâche prenait autrefois des jours, voire des années, aux scientifiques. Mais ces systèmes ne remplacent qu’une petite partie de ce que les experts humains peuvent faire.

Aider l’humain dans sa manière de travailler

Dans les quelques domaines où les nouvelles machines peuvent remplacer instantanément les travailleurs, elles occupent généralement des emplois que le marché tarde à pourvoir. Les robots, par exemple, sont de plus en plus utiles dans les centres d’expédition, qui sont en pleine expansion et peinent à trouver les travailleurs nécessaires pour suivre le rythme.

Avec sa start-up, Gado Images, M. Smith a entrepris de créer un système capable de trier automatiquement les archives photographiques des journaux et des bibliothèques, de faire resurgir des images oubliées, de rédiger automatiquement des légendes et des étiquettes et de partager les photos avec d’autres publications et entreprises. Mais la technologie ne pouvait gérer qu’une partie du travail.

Elle pourrait passer au crible de vastes archives photographiques plus rapidement que les humains, en identifiant les types d’images qui pourraient être utiles et en rédigeant des légendes. Mais pour trouver les meilleures et les plus importantes photos et les étiqueter correctement, il fallait encore un archiviste chevronné.

« Nous pensions que ces outils allaient supprimer complètement le besoin de faire appel à des humains, mais ce que nous avons appris après de nombreuses années, c’est que ce n’était pas vraiment possible – il fallait toujours un humain compétent pour examiner le résultat », a déclaré M. Smith. « La technologie fait des erreurs. Et elle peut être biaisée. Vous avez toujours besoin d’une personne pour examiner ce qu’elle a fait et décider ce qui est bon et ce qui ne l’est pas. »

Codex étend ce qu’une machine peut faire, mais c’est une autre indication que la technologie fonctionne mieux avec des humains aux commandes.

« L’IA ne se déroule pas comme prévu », a déclaré Greg Brockman, directeur technique d’OpenAI. « On avait l’impression qu’elle allait faire tel et tel travail, et tout le monde essayait de savoir lequel serait le premier. Au lieu de cela, elle ne remplace aucun emploi. Mais il enlève le travail fastidieux de tous les emplois à la fois. »

Lucas Gauvin
Lucas Gauvin

Diplômé de l’école d’ingénieur informatique 42, Lucas est un véritable touche à tout de l’informatique : code, objets connectés, hébergement… Le Hardware comme le Software n’ont (presque) aucun secret pour lui.

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Lucas Gauvin
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