L'IA améliore l'efficacité de la programmation, mais générer trop de code trop rapidement n'est pas une bonne chose

Nouvelle du 1er juin, bien que la technologie de l'intelligence artificielle générative ait amélioré l'efficacité et facilité le développement de logiciels, les chefs des services techniques craignent que la génération trop rapide d'une grande quantité de code n'entraîne des problèmes ultérieurs et ne rende leur travail plus difficile.

Voici la traduction :

Les outils de programmation génératifs d'IA peuvent grandement améliorer l'efficacité du développement, mais certains responsables technologiques craignent que générer trop de code trop rapidement puisse avoir des conséquences négatives.

Les responsables informatiques de grandes entreprises telles que United Airlines, Johnson & Johnson, Visa, Cardinal Health et Goldman Sachs se sont tous déclarés enthousiasmés par le potentiel de l'IA générative pour automatiser une partie du processus de programmation et s'attendent à ce que cela améliore considérablement le travail. efficacité.

Cependant, certains responsables informatiques craignent qu'abaisser la barre en matière de développement de code puisse entraîner une complexité croissante, une « dette technique » et une confusion alors qu'ils gèrent une pile de produits logiciels en constante expansion. La « dette technique » fait référence au fait que les développeurs font des compromis dans un court laps de temps afin de se développer rapidement, ce qui finit par créer des charges supplémentaires à l'avenir.

Tracy Daniels, directrice des données de la société de services financiers Truist, a déclaré qu'avec une livraison accélérée, les risques potentiels d'augmentation de la « dette technique » et du « code orphelin » méritent notre attention.

"Les gens parlent de "dette technique" depuis longtemps, et maintenant nous avons une toute nouvelle carte de crédit qui vous permet d'accumuler une "dette technique" d'une manière qui n'était pas possible auparavant", MIT Computer Science & Artificial Les renseignements ont déclaré Armando Solar-Lezama, professeur du laboratoire. Il a ajouté : « Je pense qu'il est possible d'accumuler beaucoup de mauvais code écrit par machine. Les entreprises devraient repenser la façon dont elles interagissent avec les nouveaux outils pour éviter qu'une situation similaire ne se reproduise.

Selon Saul-Lezama, certains développements de code Le processus est fastidieuses et chronophages, et les tentatives d'automatisation de ces efforts de développement se poursuivent depuis des années. La taille et la précision des modèles d'IA génératifs automatisés ont continué d'augmenter, stimulant les progrès de la programmation automatisée telle que ChatGPT. Silver, vice-président de Microsoft et responsable du développement de produits, a déclaré que la pénurie de bons développeurs incite également l'entreprise à augmenter ses investissements dans les outils de développement.

Différentes entreprises l'évaluent et déploient divers outils, tels que Copilot de Github de Microsoft, et d'autres. outils lancés par Amazon, IBM et les startups Tabnine et Magic AI. Ces outils peuvent souvent recommander de générer des extraits de code et des tests, ou faire des suggestions techniques lors de l'écriture de programmes. Mais il existe des risques, disent les responsables informatiques

Vivek Jetley, vice-président exécutif et. responsable de l'analyse chez EXL, une société de solutions d'analyse de données et d'opérations numériques, je pense que cela complique également le travail du directeur de l'information. « 

Ces outils facilitent la programmation afin que de plus en plus d'employés puissent commencer à écrire du code pour de nouveaux scénarios d'application. Mais Jaitley a déclaré qu'à mesure que la quantité de code explose, les DSI doivent contrôler et gérer le code, en priorisant quel code conserver, quoi. Le code à supprimer et la manière d'exécuter le système seront certainement plus compliqués, a déclaré Paulo Rosado, PDG d'OutSystems. La « responsabilité » et le « code orphelin » sont depuis longtemps un problème pour les DSI À mesure que la quantité de code continue d'augmenter, c'est inévitable. que les gens ne comprendront pas ce que fait certains codes et comment ils ont été créés. Si les développeurs quittent l'entreprise, ces problèmes deviendront plus complexes. Au fil du temps, la pile de code augmentera. Rosado est convaincu que les outils de programmation d'IA générative exacerberont ces problèmes. C'est le message principal d'United Airlines. Au fil du temps, la conception de la résilience et la sécurité des environnements cloud deviendront plus critiques, et la publication de logiciels sans examen ni test appropriés deviendra plus difficile

Malgré les risques, les DSI vont de l'avant, Birnbaum. a déclaré, et United teste plusieurs

applications

d'IA générative, y compris la capacité de générer automatiquement du code. Nuo a également récemment créé un groupe de travail interfonctionnel pour évaluer les cas d'utilisation et les risques associés. Truist explore de nouveaux outils de génération et d'annotation de code. avec les fournisseurs. Les améliorations d'efficacité des premiers projets pilotes de Goldman Sachs ont atteint deux chiffres (Chenchen

).

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