Chloé Leroy
Lorsque ChatGPT est sorti dans le monde en novembre, la plupart d’entre nous se sont émerveillés de sa capacité à écrire des paroles de rap, des lettres de determination et des essais en anglais au lycée. Mais Adam Hughes, un développeur de logiciels, a été intrigué par l’aptitude tant vantée de l’intelligence artificielle à écrire du code. Il a donc ouvert un compte et demandé à ChatGPT de programmer un jeu de tic-tac-toe modifié, donnant au jeu des règles étranges pour que le bot ne puisse pas simplement copier le code qu’un autre humain avait déjà écrit. Ensuite, il l’a interrogé avec le genre de inquiries de codage qu’il pose aux candidats lors des entretiens d’embauche.
Quoi qu’il ait lancé, Hughes a découvert que ChatGPT revenait avec quelque selected pour lequel il n’était pas préparé : un très bon code. Il ne lui a pas fallu longtemps pour se demander ce que cela signifiait pour une carrière qu’il aimait – une carrière qui lui avait jusqu’ici non seulement procuré une bonne vie et une sécurité d’emploi, mais aussi une idée de qui il était. “Je n’aurais jamais pensé que je serais remplacé dans mon travail, jamais, jusqu’à ChatGPT”, dit-il. “J’ai eu une crise existentielle à ce instant-là. Une grande partie des connaissances que je pensais être spéciales pour moi, dans lesquelles j’avais mis sept ans, sont devenues obsolètes.”
Le codage, en tant qu’occupation, a longtemps été considéré comme un refuge contre l’avancée incessante de la technologie. Alors même que de nouveaux devices remplaçaient d’autres emplois, les personnes qui écrivaient les guidelines pour les equipment se sentaient intouchables. Les universités se sont précipitées pour étendre leurs programmes d’informatique. Les décideurs qui se bousculent pour pérenniser la major-d’œuvre sont restés fidèles à un message inébranlable : apprenez à coder ! Mais ces dernières semaines, à huis clos, j’ai entendu de nombreux codeurs avouer une inquiétude croissante face à l’avènement soudain de l’IA générative. Ceux qui automatisent craignent d’être bientôt eux-mêmes automatisés. Et si les programmeurs ne sont pas en sécurité, qui l’est ?
Beaucoup a été écrit sur la façon dont l’IA arrive pour les emplois de cols blancs. Des chercheurs d’OpenAI, qui ont créé ChatGPT, ont récemment examiné dans quelle mesure de grands modèles linguistiques pouvaient effectuer les 19 000 tâches qui composent les 1 000 professions de l’économie américaine. Leur conclusion : 19 % des travailleurs occupent des emplois dans lesquels au moins la moitié de leurs tâches pourraient être accomplies par l’IA. Les chercheurs ont également noté deux modèles parmi les emplois les moreover vulnérables : ils nécessitent additionally d’éducation et sont assortis de gros salaires. “Nous ne pensions pas que ce serait le cas”, déclare Ethan Mollick, professeur de gestion à Wharton qui étudie l’innovation. “L’IA a toujours été censée automatiser les tâches dangereuses et sales – pas les choses que nous voulons faire.”
Mais un ensemble de compétences des cols blancs, selon l’étude, risque particulièrement d’être automatisé : la programmation informatique. La raison? De grands modèles de langage comme celui qui alimente ChatGPT ont été formés sur d’énormes référentiels de code. Des chercheurs de Microsoft et de sa filiale GitHub ont récemment divisé les développeurs de logiciels en deux groupes : l’un avec accès à un assistant de codage IA et l’autre sans. Ceux assistés par l’IA ont pu accomplir des tâches 56% moreover rapidement que ceux qui n’étaient pas assistés. “C’est un grand nombre”, dit Mollick. En comparaison, l’introduction de la equipment à vapeur au milieu des années 1800 n’a augmenté la productivité des grandes usines que de 15 %.
Les entreprises technologiques se sont précipitées pour adopter l’IA générative, reconnaissant sa capacité à dynamiser la programmation. Amazon a construit son propre assistant de codage IA, CodeWhisperer, et motivate ses ingénieurs à l’utiliser. Google demande également à ses développeurs d’essayer de nouvelles fonctionnalités de codage dans Bard, son concurrent ChatGPT. Compte tenu de la précipitation de l’industrie technologique à déployer l’IA, il n’est pas difficile d’envisager un avenir proche dans lequel nous aurons besoin de la moitié du nombre d’ingénieurs que nous avons aujourd’hui – ou, en fin de compte, d’un dixième ou d’un centième (Emad Mostaque, le PDG de Stability AI, est allé jusqu’à prédire “qu’il n’y aura plus de programmeurs dans cinq ans”.). Pour le meilleur ou pour le pire, l’essor de l’IA marque effectivement la fin du codage tel que nous le connaissons.
Maintenant, avant de nous plonger dans ce scénario apocalyptique, arrêtons-nous un fast et considérons les arguments en faveur de l’optimisme. Peut-être, comme le prédisent les meilleures prévisions de l’industrie, la demande de codage est-elle suffisante pour employer à la fois les humains et l’IA. Bien sûr, l’arrivée du tracteur a mis beaucoup d’agriculteurs au chômage. Mais le codage n’est pas comme l’agriculture. “Il n’y a qu’une quantité de nourriture que 7 milliards de personnes peuvent manger”, déclare Zachary Tatlock, professeur d’informatique à l’Université de Washington. “Mais on ne sait pas s’il y a un plafond sur la quantité de logiciels que l’humanité veut ou dont elle a besoin. Une façon d’y penser est qu’au cours des 50 dernières années, nous avons massivement sous-produit. Nous n’avons pas répondu à la demande de logiciels.” L’IA, en d’autres termes, peut aider les humains à écrire du code plus rapidement, mais nous voudrons toujours que tous les humains soient là parce que nous avons besoin d’autant de logiciels qu’ils peuvent créer, aussi vite qu’ils peuvent le créer. Dans les views les plus prometteuses, tous les gains de productivité de l’IA dynamiseront la demande de logiciels, rendant les codeurs du futur encore in addition recherchés qu’ils ne le sont aujourd’hui.
Autre argument des optimistes : même si l’IA prend en charge l’essentiel du codage, les codeurs humains trouveront de nouvelles façons de se rendre utiles en se concentrant sur ce que l’IA ne peut pas faire. Considérez ce qui est arrivé aux caissiers de banque après l’adoption généralisée des guichets automatiques. On aurait pu penser que les guichets automatiques auraient détruit la career, mais étonnamment, le nombre de caissiers de banque a en fait augmenté entre 1980 et 2010. Pourquoi ? Parce que les caissiers de banque, selon une analyse, sont devenus moins des caissiers que des vendeurs, établissant des relations avec les clientele et leur vendant des products and services supplémentaires comme les cartes de crédit et les prêts. De même, Tatlock envisage un avenir pour les ingénieurs en logiciel qui implique moins d’écriture de code et furthermore de vérification de tout le code bon marché et potentiellement dangereux que les machines généreront. “Vous n’avez probablement pas besoin de vérifier formellement un widget sur votre web page Net”, déclare Tatlock, “mais vous souhaitez probablement vérifier formellement le code qui entre dans votre assistant de conduite dans votre voiture ou qui gère votre pompe à insuline”. Si les programmeurs d’aujourd’hui sont des écrivains, pense-t-on, leurs futurs homologues seront des éditeurs et des vérificateurs de faits.
Alors peut-être qu’à very long terme, les codeurs humains survivront dans un nouveau rôle qui reste à déterminer. Mais même dans le meilleur des cas, concèdent les optimistes, la changeover sera douloureuse. “Il va arriver que la vie de certaines personnes en soit bouleversée”, a déclaré Tatlock. “Cela se produit à chaque changement technologique.” Certains codeurs seront inévitablement déplacés, incapables de s’adapter à la nouvelle façon de faire. Et ceux qui feront la transition vers un avenir axé sur l’IA se retrouveront à accomplir des tâches radicalement différentes de celles qu’ils accomplissent aujourd’hui.
Il y a tellement de nourriture que 7 milliards de personnes peuvent manger. Mais on ne sait pas s’il y a un plafond sur la quantité de logiciels que l’humanité veut ou dont elle a besoin. Zachary Tatlock, Université de Washington
La première question est la suivante : dans cette bataille évolutive pour la survie, qui est le mieux placé pour s’adapter et qui sera laissé pour compte ? Intuitivement, on pourrait penser que les vétérans chevronnés – ceux qui passent déjà moins de temps à coder et moreover de temps à une réflexion stratégique abstraite, d’ordre supérieur – seraient moins vulnérables à l’IA qu’une personne tout droit sortie de l’université chargée d’écrire du code au coup par coup. Mais dans l’étude GitHub, ce sont en fait les ingénieurs les moins expérimentés qui ont le plus profité de l’utilisation de l’IA. La nouvelle technologie a essentiellement égalisé les règles du jeu entre les débutants et les vétérans. Dans un monde où l’expérience compte moins, les ingénieurs seniors seront peut-être les perdants, car ils ne pourront pas justifier leurs salaires astronomiques.
Ensuite, il y a la issue de la qualité de l’emploi. Les optimistes supposent que l’IA nous permettra d’externaliser une grande partie des tâches ennuyeuses et répétitives vers les bots, nous laissant nous concentrer sur un travail furthermore stimulant intellectuellement. Mais que se passe-t-il si le contraire finit par se produire et que l’IA se cost de tous les trucs amusants ? Sans manquer de respect à mes collègues du département de recherche, qui font un travail crucial, mais je suis écrivain parce que j’aime écrire Je ne veux pas que mon travail se transforme en une vérification des faits sur les tendances hallucinogènes et sujettes aux erreurs de ChatGPT. Ce qui est troublant avec l’IA générative, c’est sa capacité à effectuer le style de tâches hautement qualifiées que les gens apprécient le additionally. “J’aime vraiment la programmation”, déclare Hughes, le développeur du logiciel. “J’ai l’impression d’être l’une des rares personnes à pouvoir dire avec certitude que je suis dans la carrière dans laquelle je veux être. C’est pourquoi c’est effrayant de le voir en hazard.”
Mais le additionally gros problème dans le scénario “ça va aller” est quelque chose que les optimistes eux-mêmes admettent : il repose sur l’hypothèse que l’IA générative continuera de servir de complément au travail humain, et non de remplacement pur et simple. Lorsque les guichets automatiques sont arrivés, les caissiers de banque ont pu s’adapter automobile il y avait encore des choses qu’ils pouvaient faire mieux que les devices. Mais remontez quelques décennies en arrière et vous découvrirez une technologie qui a anéanti ce qui était l’un des emplois les as well as courants pour les jeunes femmes : la commutation mécanique des téléphones. Passer vos propres appels sur un téléphone à cadran était beaucoup as well as rapide et in addition facile que de passer par un standardiste humain. De nombreux opérateurs déplacés ont complètement abandonné le marché du travail – et s’ils continuaient à travailler, ils se retrouvaient dans des professions moins bien rémunérées. Leur destin soulève la concern suivante : à quel minute l’IA devient-elle si douée pour le codage qu’il ne reste as well as rien à faire pour un programmeur humain ?
Le fait que nous devions poser cette concern souligne l’un des problèmes les plus flagrants de la recherche sur l’IA : une bien trop grande partie de celle-ci est axée sur le remplacement du travail humain plutôt que sur sa responsabilisation. Pourquoi déployons-nous nos meilleurs et moreover brillants esprits pour amener les devices à faire quelque selected que les humains peuvent déjà faire, au lieu de développer une technologie pour les aider à faire quelque chose d’entièrement nouveau ? “C’est une triste utilisation de l’innovation”, déclare Katya Klinova, responsable de l’IA, du travail et de l’économie au sein de l’association à but non lucratif Partnership on AI. Il y a beaucoup de problèmes graves dans le monde qui doivent être résolus, souligne-t-elle, comme le besoin urgent de davantage de sources d’énergie propre. La dilemma que nous devrions nous poser à propos de l’IA n’est pas de savoir dans quelle mesure elle peut effectuer des tâches humaines existantes et combien d’argent cette automatisation permettra aux entreprises d’économiser – c’est de savoir si la technologie fait ce que nous, en tant que société, aimerions qu’elle fasse.
En attendant, au niveau individuel, la meilleure chose que les codeurs puissent faire est d’étudier la nouvelle technologie et de se concentrer sur l’amélioration de ce que l’IA ne peut pas faire. “Je pense vraiment que tout le monde doit faire son travail avec ChatGPT autant qu’il le peut, afin qu’ils puissent apprendre ce qu’il fait et ce qu’il ne fait pas”, déclare Mollick. “La clé est de réfléchir à la façon dont vous travaillez avec le système. C’est un modèle de centaure : comment puis-je obtenir moreover de travail en étant mi-personne, mi-cheval ? Le meilleur conseil que j’ai est de considérer l’ensemble des tâches auxquelles vous êtes confronté. et demander : comment puis-je devenir bon dans les tâches qui sont moins susceptibles d’être remplacées par une machine ? »
Mollick ajoute qu’il a vu des gens essayer ChatGPT pendant une minute, se retrouver déçus par ses capacités, puis passer à autre chose, réconfortés par leur supériorité sur l’IA. Mais il pense que c’est dangereusement myope, compte tenu de la rapidité avec laquelle la technologie s’améliore. Lorsque ChatGPT, alimenté par le modèle 3.5 de GPT, a passé l’examen du barreau, par exemple, il a obtenu un rating dans le 10e centile. Mais moins d’un an furthermore tard, lorsque GPT 4 a passé le exam, il a obtenu un score dans le 90e centile. “Supposer que c’est aussi bon que attainable me semble être une hypothèse risquée”, déclare Mollick.
un scénario étape par étape, dans le pire des cas, de la façon dont il pensait que l’IA pourrait remplacer les programmeurs au cours de la prochaine décennie. La réponse a été révélatrice : les développeurs ont inondé la segment des commentaires de critiques passionnées, certaines d’entre elles si agressives et toxiques que Hughes s’est senti obligé de les supprimer. Concept après message, ils ont énuméré toutes les façons dont ils pensaient qu’ils étaient encore de meilleurs codeurs que ChatGPT. “Vous êtes un très mauvais développeur de logiciels si vous ne comprenez pas le nombre de limitations de l’IA”, a déclaré l’un d’eux. L’IA, étaient-ils convaincus, ne remplacera pas de si tôt ce qu’ils apportent au travail.
En lisant les commentaires, je me suis retrouvé à penser que les critiques n’avaient pas compris. L’IA en est encore à ses balbutiements. Ce qui signifie, tout comme avec un nouveau-né humain, que nous devons commencer à réfléchir à la façon dont cela affectera nos vies et nos moyens de subsistance maintenant, avant que ses besoins ne dépassent notre capacité à suivre. Pour le instant, nous avons encore le temps de façonner l’avenir que nous voulons réellement. Tôt ou tard, il se peut qu’un jour nous ne le fassions additionally.
