Comment l’intelligence artificielle va-t-elle changer le monde des développeurs de logiciels ?

Alors que de plus en plus d’entreprises tentent d’utiliser des modèles de base d’IA (tels que ChatGPT d’OpenAI), l’impact des plateformes d’automatisation sur les développeurs de logiciels devient de plus en plus évident.

D'une part, ces plateformes peuvent révolutionner la façon dont les développeurs travaillent ; d'autre part, ces plateformes menacent également les emplois des acteurs de l'industrie et contrastent fortement avec les processus établis.

Cela dit, il ne fait aucun doute que les plateformes comme ChatGPT sont une force perturbatrice et ont été adoptées avec enthousiasme par les investisseurs en capital-risque. Selon les données du cabinet de recherche Gartner, les solutions d’IA générative ont reçu plus de 1,7 milliard de dollars d’investissement au cours des trois dernières années, dont une grande partie a été investie dans le codage de logiciels d’IA.

L'automatisation a de nombreux autres impacts potentiels sur le développement de logiciels, notamment la qualité et la diversité du code généré.

L'analyste du secteur Dave Vellante écrit : « Les grands modèles de langage peuvent réduire la complexité et accélérer l'adoption de plates-formes d'automatisation d'entreprise, mais le revers de la médaille est que les robots logiciels sont conçus pour augmenter la productivité humaine grâce à une automatisation intelligente, et les modèles GPT peuvent en cannibaliser certains (si nécessaire). pas beaucoup) des cas d'utilisation initialement ciblés par les fournisseurs de RPA « 

Cette nouvelle réalité amène les clients à repenser leurs stratégies d'automatisation et les fournisseurs à affiner les messages qu'ils délivrent et à positionner les modèles sous-jacents pour leurs plateformes.

Alors, comment cette nouvelle technologie va-t-elle changer la communauté des développeurs open source ? Pourquoi les plateformes d’automatisation émergentes sont-elles une arme à double tranchant ? Finalement, comment cela va-t-il changer l’industrie pour toujours ?

Applications pratiques de l'IA

Avant le développement explosif de l'IA, l'automatisation avait déjà atteint un rythme de développement alarmant. Selon les récentes prévisions du Forum économique mondial, l'automatisation et les progrès technologiques devraient supprimer 85 millions d'emplois d'ici 2025, mais créer 97 millions de nouveaux rôles « à mesure que les humains, les machines et les algorithmes travaillent de plus en plus ensemble ».

L'IA générative open source, telle que le modèle de traitement du langage naturel GPT-3 développé par OpenAI, peut bouleverser la plupart des domaines techniques, et les développeurs de logiciels ne sont pas à l'abri.

Par exemple, GPT-3 peut générer automatiquement du code, et certaines startups, comme Hugging Face, ont commencé à s'y préparer.

Clement Delague, PDG de Hugging Face, a déclaré : « Hugging Face est une ressource pour les startups et autres entreprises du monde entier, et nous pouvons les aider à créer presque n'importe quelle application de traitement du langage naturel dans un délai, un coût et une complexité qu'ils n'auraient pas pu obtenir. "Nous testons de nouvelles fonctionnalités en interne et GitHub Copilot sera bientôt disponible", a déclaré Thomas Dohmke, PDG de GitHub, dans un récent article de blog. Les développeurs font automatiquement des suggestions de phrases et de paragraphes lors de la création de demandes d'extraction en extrayant dynamiquement des informations. sur les changements de code. «

La technologie de l’IA a été utilisée pour optimiser le code, suggérer des améliorations et réduire le risque d’erreurs, en plus d’être utilisée pour des tests automatisés. Bien que ChatGPT ait atteint un tournant « de type Netscape » dans le monde de la technologie, il est difficile de savoir comment les décideurs informatiques mettront directement en œuvre cette technologie dans leurs organisations.

Dans une analyse, Vellante a cité le contenu d'une récente table ronde des CIO. En parlant d'automatisation des processus robotiques, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle, un DSI a déclaré que tous trois essayaient essentiellement de résoudre le même scénario commercial, à savoir l'élimination des ressources redondantes, qu'il s'agisse de ressources humaines ou autres.

Le CIO a déclaré : « OpenAI a montré avec ChatGPT que vous pouvez éviter une grande partie des « frais généraux » liés à la création d'artefacts complexes autour d'une RPA typique. Je pense que c'est une proposition de valeur très intéressante – pouvoir remplacer certains établis prend du temps. beaucoup de temps à maîtriser et beaucoup de temps à acquérir une valeur au-delà des cas d'utilisation habituels. "

D'autres tentent de rendre ces technologies plus accessibles. Red Hat s'engage à créer une IA pilotée par la communauté dans le cadre de son initiative Project Wisdom visant à simplifier l'automatisation de l'infrastructure.

Tom Anderson, vice-président de Red Hat et directeur général de l'unité commerciale Ansible, a déclaré : "C'est maintenant le début du voyage communautaire, et nous collaborerons sur ce travail via des canaux comme Discord pour inciter les gens à participer. ." # 🎜🎜#

Inquiétudes concernant les développeurs humains

L'autre aspect du problème concerne le potentiel de cette technologie émergente de remplacer complètement les développeurs humains. En fait, des entreprises telles que Goldman Sachs Group Inc. expérimentent déjà l’utilisation de l’IA générative en interne pour faciliter l’écriture de code.

Si une organisation s'appuie trop sur le code généré par l'IA, cela entraînera également d'autres problèmes. Par exemple, s'il existe différents modèles de base pour différentes tâches, une fragmentation se produira, ce qui peut rendre la tâche difficile. développeurs à collaborer efficacement. De plus, des problèmes peuvent survenir s'il n'y a pas de freins et contrepoids sur le code généré par l'IA, d'autant plus que des soi-disant « hallucinations » peuvent toujours se produire dans ChatGPT.

Henrik Roth, co-fondateur et directeur du marketing de Neuroflash, a déclaré : « Ces technologies vous diront de manière très convaincante ce qu'elles « pensent » être juste, peu importe à quel point Roth a déclaré que ChatGPT l'est. un excellent outil pour l'écriture créative et la publicité, mais "dans les domaines où les faits sont plus importants - comme le journalisme et la science - il faut vérifier chaque affirmation." #

Les plateformes d'automatisation vont inévitablement changer les règles du jeu pour les développeurs de logiciels. Les grandes entreprises, notamment celles situées à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de l'automatisation, utilisent la RPA comme outil alternatif, notamment Microsoft, AWS et Google.

Vellante a déclaré : « Microsoft est bien placé en termes de partage des revenus, et les observateurs peuvent s'attendre à ce que la relation de Microsoft avec OpenAI devienne la clé de la stratégie d'IA de Microsoft. D'un point de vue technologique, Microsoft peut dire qu'en en termes d'IA En retard sur AWS et Google, mais en termes de modèle commercial, Microsoft semble avoir pris les devants. pour quels cas d'utilisation. Étonnamment, 56 % des clients ont déclaré qu'ils n'évaluaient pas cela, et une majorité évaluait la technologie de chat client.

"En apparence, on pourrait conclure que les plateformes RPA et d'automatisation peuvent bénéficier du modèle GPT et que ces cas d'utilisation sont largement complémentaires. Par exemple, le modèle de base peut être codé ou accélérer le développement de code automatisé de robots logiciels guidés, mais en même temps, il existe un chevauchement entre les capacités des grands modèles de langage et certains premiers cas d'utilisation de la RPA, qui est susceptible d'augmenter encore avec le temps. »

# 🎜🎜#Où aller ensuite ?

Pour les développeurs, des opportunités et des défis se profilent, car les modèles d'IA sous-jacents ont le potentiel de révolutionner leur façon de travailler, même si les menaces pour la sécurité de l'emploi et les processus établis demeurent.

Le marché reste polarisé : dans les moments difficiles, les entreprises cherchent des moyens de réduire les coûts et recherchent des domaines dans lesquels la technologie d'automatisation peut faire la différence. Mais en même temps, les entreprises doivent dépenser de l’argent pour gagner de l’argent.

"Le modèle GPT donne naissance à de nouvelles idées, et les acheteurs et les vendeurs travaillent dur pour transformer le modèle sous-jacent en opportunités. Les premiers cas d'utilisation du modèle GPT sont intéressants, mais ils ne constituent pas une remplacement direct des plates-formes d'automatisation d'entreprise. Cependant, l'automatisation de bout en bout comporte des risques faibles, et il existe sans aucun doute ici un diagramme de Venn où les modèles sous-jacents et les plates-formes d'automatisation se croisent. En fait, l'IA générative cannibalisera certains cas d'utilisation de la RPA. D’un autre côté, les deux technologies peuvent fonctionner ensemble pour automatiser un plus large éventail de tâches.

« Néanmoins, nous pensons que tous les fournisseurs doivent tirer parti du modèle GPT pour simplifier et accélérer l'adoption ; les acheteurs doivent prendre du recul, tester le terrain et voir comment ils déploient ces nouvelles innovations pour fonctionner pour eux. valeur pour votre entreprise.

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