Microsoft’s GitHub Copilot poursuit la valeur absolue du temps d’apprentissage en programmation.

Le débat sur la façon dont les IA génératrices peuvent aider les codeurs est en pleine ébullition. Le propre David Gewirtz de ZDNET a constaté par ses expériences en première ligne que le ChatGPT d’OpenAI «peut écrire de bons codes». En même temps, certaines études ont montré que de grands modèles linguistiques tels que GPT-4 sont nettement en dessous de ceux des codeurs humains en termes de qualité globale du code. De plus, le PDG de Pinecone est à la recherche de quelque chose qui ressemble à la connaissance pour les IA, mais certains arguent que le débat sur le fait que les IA soient ou non à la hauteur en tant que codeur peut être hors sujet. Selon eux, l’essence de l’aide au codage par automation réside dans le fait de changer la nature du travail d’un programmeur. «Si vous me demandez quel est le grand changement, ce qui s’est passé avec le monde des IA génératrices, c’est que nous avons créé une autre couche d’abstraction au-dessus des IA», a déclaré Inbal Shani, directrice du produit chez GitHub, le site de développement appartenant à Microsoft, dans une récente interview avec ZDNET. Cette couche d’abstraction, à savoir le langage naturel, a d’abord été utilisée uniquement pour la complétion de code. «C’est la couche de base que nous avons vue», a-t-elle dit. Selon Shani, la puissance de la couche d’abstraction réside dans le fait qu’elle peut s’étendre à de nombreuses autres utilisations des IA au-delà de la complétion de code.