Beaucoup de gens – comme, disons, les journalistes – sont naturellement anciens quant à ce que l'intelligence artificielle générative pourrait signifier pour l'avenir de leur profession. Cela n'aide pas que les pronostics d'experts sur la question offrent un cocktail déroutant d'excitation aux yeux écarquillés, de scepticisme tranchant et de désespoir dystopique.

Cependant, certains travailleurs vivent déjà dans une version potentielle de l'avenir générateur de l'IA: les programmeurs informatiques.

«Les développeurs sont arrivés à l'ère de l'IA», explique Thomas Dohmke, PDG de Github. «La seule question est, à quelle vitesse allez-vous à bord? Ou allez-vous être coincé dans le passé, du mauvais côté de la «polarité de la productivité»? »

En juin 2021, GitHub a lancé une version d'aperçu d'une aide de programmation appelée Copilot, qui utilise une IA générative pour suggérer comment terminer de gros morceaux de code dès qu'une personne commence à taper. Copilot est désormais un outil payant et un hit smash. Le propriétaire de Github, Microsoft, a déclaré dans ses derniers bénéfices trimestriels qu'il y avait maintenant 1,3 million de comptes de copilote payés – une augmentation de 30% par rapport au trimestre précédent et a noté que 50 000 entreprises différentes utilisent le logiciel.

Dohmke dit que les dernières données d'utilisation de Copilot montrent que près de la moitié de tout le code produit par les utilisateurs est généré par l'IA. Dans le même temps, il prétend qu'il y a peu de signe que ces programmes d'IA peuvent fonctionner sans surveillance humaine. «Il y a un consensus clair de la communauté des développeurs après avoir utilisé ces outils qu'il doit être un copilote de programmeur», explique Dohmke.

Le pouvoir de Copilot est dans la façon dont il résume la complexité pour un programmeur essayant de résoudre un problème, dit Dohmke. Il compare à la façon dont les langages de programmation modernes cachent des détails délicats que les langages de niveau inférieur antérieurs obligent les codeurs à s'effondrer. Dohmke ajoute que les plus jeunes programmeurs acceptent particulièrement le copilote et que cela semble particulièrement utile pour résoudre des problèmes de codage novices. (Cela a du sens si vous considérez que le copilote a appris des rames de code publiées en ligne, où les solutions aux problèmes débutants sont plus nombreux que les exemples de bricolage de codage abstrus et raréfié.)

«Nous voyons l'évolution du développement de logiciels», explique Dohmke.

Rien de cela ne signifie que la demande de travail des développeurs ne sera pas modifiée par l'IA. Github Recherche en collaboration avec le MIT montre que Copilot a permis aux codeurs confrontés à des tâches relativement simples pour terminer leur travail, en moyenne, 55% plus rapidement. Cette augmentation de la productivité suggère que les entreprises pourraient faire le même travail avec moins de programmeurs, mais les entreprises pourraient utiliser ces économies pour dépenser plus en travail dans d'autres projets.

Même pour les non-codeurs, ces résultats – et l'absorption rapide du copilote – sont potentiellement instructifs. Microsoft développe des copilotes d'IA, comme il les appelle, conçue pour aider à rédiger des e-mails, à fabriquer des feuilles de calcul ou à analyser des documents pour son logiciel de bureau. Il a même introduit une clé de copilote Pour les derniers PC Windows, son premier bouton de clavier majeur change dans des décennies. Des concurrents comme Google construisent des outils similaires. Le succès de Github pourrait contribuer à générer cette poussée pour donner à chacun un assistant de travail en IA.

«Il y a de bonnes preuves empiriques et données autour du copilote GitHub et des statistiques de productivité autour de celle-ci», a déclaré le PDG de Microsoft, Satya Nadella, dit lors de l'appel de résultats le plus récent de l'entreprise. Il a ajouté qu'il s'attend à ce que des gains similaires soient ressentis parmi les utilisateurs des autres copilotes de Microsoft. Microsoft a créé un site où tu peux essayer son copilote pour Windows. J'avoue qu'il n'est pas clair pour moi à quel point les tâches que vous pourriez vouloir faire sur Windows sont similaires à celles que vous faites dans GitHub Copilot, où vous utilisez du code pour atteindre des objectifs clairs.

Il existe d'autres effets secondaires potentiels d'outils comme GitHub Copilot en plus du déplacement du travail. Par exemple, une dépendance accrue à l'automatisation peut entraîner plus d'erreurs qui se glissent dans le code. Un étude récente a prétendu trouver des preuves d'une telle tendance – bien que Dohmke dit qu'il n'ait signalé qu'une augmentation générale des erreurs depuis l'introduction de Copilot, et non de preuve directe que l'assistance d'IA provoquait une augmentation des erreurs. Bien que cela soit vrai, il semble juste de s'inquiéter que les codeurs moins expérimentés puissent manquer des erreurs lorsque l'on s'appuie sur l'aide d'IA, ou que la qualité globale du code puisse diminuer grâce à la saisie automatique.

Compte tenu de la popularité de Copilot, il ne faudra pas longtemps pour avoir plus de données sur cette question. Ceux d'entre nous qui travaillent dans d'autres emplois pourraient bientôt découvrir si nous sommes pour les mêmes gains de productivité que les codeurs – et les bouleversements d'entreprise qui les accompagnent.