Face à l'intelligence générative, comment former les développeurs de demain ?
Les IA génératives, plus rapide et économique, soulèvent des interrogations sur l'avenir des développeurs, mettant l'accent sur la formation de compétences de bas niveau et la création de valeur.
Le 7 novembre dernier se tenait la Keynote d’OpenAI, dédiée par son PDG, Sam Altman aux évolutions apportées à la nouvelle version de son désormais célèbre ChatGPT. Une version boostée dénommée « Turbo » plus adaptable mais surtout plus rapide et moins chère.
Outre des performances accrues, diminuant le coût de la requête par trois, ChatGPT Turbo peut désormais explorer le web pour analyser et écrire du code informatique, renforçant une fonctionnalité qui lui permet de générer des éléments de programmation dans plus de quarante langages.
Les artistes produisant des images, les écrivains du texte, le parallèle ne pouvait qu’être tiré avec les développeurs informatiques. Une machine qui produit du code informatique plus vite et moins cher qu’un humain ? Voici donc un métier déjà condamné par le progrès technique galopant.
Cela fait pourtant un an que ChatGPT a été découvert par le plus grand nombre. Un an, dans la Tech, c’est long. En parallèle, l’APEC comptabilisait pourtant en juin 2023 une croissance du nombre d’offres pour des postes de développeurs informatiques de 5% à 2022, avec 32.000 offres.
Derrière ce paradoxe apparent d’une croissance du nombre d’emploi dans un secteur pourtant fortement impacté par ce qui demeure une révolution technologique, se niche une question plus centrale. Qu’est-ce que le savoir-faire d’un développeur si ce n’est l’écriture de code informatique, et comment donc former un bon développeur ?
ChatGPT est un modèle d’intelligence artificielle dit « générative ». Sa production de langage, humain ou informatique, dépend de la requête exprimée en langage humain, ou « prompt ». C’est cette capacité d’analyse du prompt, des éléments de contextes au sein de la requête, qui font de ces IA des outils particulièrement performants. La capacité d’analyse de ChatGPT d’une commande dans son ensemble est notamment permise par une brique technologique appelée « Transformer », déjà développée chez Google depuis 2010. Cette brique technologique associée à une architecture complexe a permis de s’éloigner de l’analyse du langage « phrase par phrase » pour extraire du sens dans des paragraphes voir des textes entiers.
Si les évolutions des modèles d’intelligence artificielle générative permettent donc les progrès impressionnants dont ChatGPT, puis Bard sont les exemples les plus connus, leur performance demeure dépendante de la requête humaine. Sans un bon prompt, pas de code de qualité.
Hors, rédiger un bon prompt, cela signifie maitriser des concepts de syntaxe et d’algorithmie qui s’acquièrent avec du temps et beaucoup de pratique ! Améliorer du code informatique produit par ChatGPT en fonctionnant par itération, cela signifie être capable de comprendre le code généré par la machine mais surtout de lui transmettre des instructions plus précises pour que le rendu corresponde aux attendus. En somme, être un bon développeur, c’est avoir une compréhension suffisamment fondamentale d’un système informatique pour savoir concevoir, architecturer et non uniquement rédiger le code compris par ce système.
Les formations pour ses métiers doivent donc plus que jamais se concentrer sur un apprentissage d’un langage dit « bas niveau », c’est-à-dire proche du langage machine compris par le processeur d’un ordinateur. Conceptuellement plus riche, il permet aux d’acquérir par la pratique les compétences nécessaires à l’apprentissage d’autres langages de programmation puis des bonnes pratiques en matière de production de code.
Au sein des cursus, l’intelligence artificielle générative pourra désormais jouer le rôle jusqu’ici dévolu aux moteurs de recherche : un outil clé de productivité permettant de gagner du temps sur de la production simple et répétitive, au profit de la conceptualisation et la production des éléments à haute valeur ajoutée.