L'adoption des assistants de code basés sur les grands modèles de langage (LLMs), tels que GitHub Copilot ou encore Amazon CodeWhisperer, représente une transformation Importante dans le développement logiciel et qui est trop prise à la légère. Cette vieille va alors servir à synthétiser l'impact de ces outils sur la productivité et évaluer les principaux défis qu'ils introduisent.

Le bénéfice que l’on retrouve principalement est l'augmentation de la productivité, en effet des études de secteur montrent que les développeurs réduisent leur temps de codage de trente à quarante-cinq pour cent sur les tâches courantes et répétitives. L'IA agit comme une aide en temps réel, permettant au professionnel ou même au particulier de se concentrer sur l'architecture et la logique du métier plutôt que sur la syntaxe en elle-même.

Le rôle du développeur change alors totalement, en effet il n’ a plus besoin de rédiger à la main il devient “le chef d’orchestre”.

Cependant comme on peut s’en douter avec l'évolution de l’IA, cette efficacité s'accompagne de risques importants.

Le danger le plus sérieux concerne la sécurité. Étant entraînés sur des corpus de code massifs, les LLMs peuvent générer des fragments contenant des vulnérabilités (exemples typiques : failles d'injection SQL ou XSS) que le développeur humain doit impérativement identifier et modifier. Le code généré peut alors contenir de grand problème, et sa validation par un humain doit être obligatoire.

Un problème majeur est celui de la propriété intellectuelle. Le risque d'incorporer du code sous licence restrictive (comme la GPL) est réel, exposant l'entreprise à des problèmes de conformité juridique mais ce problème peut être contourner. La tendance s'oriente vers le développement de modèles d'IA privés entraînés exclusivement sur le code et les normes internes de l'entreprise, garantissant la cohérence stylistique et la confidentialité.

De plus, l'utilisation excessive de ces outils, notamment par les développeurs moins expérimentés, entraîne des inquiétudes quant à une possible régression des compétences fondamentales amenant une dépendance qui pourrait nuire à la capacité de réflexion des neos développeurs, les rendant trop peu performant en cas de problème.

« Il n’y a pas de guerre à venir entre l’homme et la machine. Les machines ont déjà gagné. » Dov Seidman

En conclusion, si les assistants de code sont un puissant multiplicateur de force, leur valeur ne se réalise pleinement que s'ils sont encadrés par une politique d'utilisation stricte. Cette politique doit prioriser la comprehension systématique du code pour la sécurité et exiger la formation continue des développeurs

source :Wenvision. (2024, 23 février). L'avenir de l'IA en entreprise : les assistants embarqués. ,

“L'acceptabilité de l'IA est un facteur clé de son déploiement réussi (Agossah, 2024).

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