Une enquête de Stack Overflow montre que les développeurs adoptent les outils d’IA malgré les frustrations liées à la pression exercée par les managers et aux avantages qu’ils en retirent, et met en garde contre les abus et les erreurs de codage coûteuses.

Les outils d’intelligence artificielle (IA) sont rapidement devenus essentiels au développement logiciel contemporain. Cependant, optimiser leur potentiel reste un défi pour de nombreux managers et développeurs. Une enquête exhaustive menée par Stack Overflow souligne ces obstacles, révélant que les développeurs cherchent encore à optimiser leur utilisation de ces technologies. Les modèles de langage étendus (LLM), tels que ChatGPT et Copilot, transforment profondément le paysage du développement logiciel, impactant non seulement les développeurs, mais aussi les plateformes comme Stack Overflow, traditionnellement utilisées comme support de codage. De nombreux développeurs trouvent désormais des réponses grâce aux chatbots plutôt que de se fier uniquement à ces forums spécialisés.

Les développeurs adoptent l’IA, mais peinent à définir son rôle : conclusions de l’enquête de Stack Overflow

Une récente enquête menée par Stack Overflow auprès de 49 000 développeurs professionnels a révélé des informations sur l’intégration de l’IA dans les workflows de développement. Auparavant privilégié par les développeurs, Stack Overflow subit des perturbations liées à l’émergence de LLM qui redéfinissent les méthodologies de développement et de débogage. Les résultats indiquent que quatre développeurs sur cinq intègrent des outils d’IA à leurs tâches quotidiennes. Cependant, si leur utilisation a explosé, la confiance dans le contenu généré par l’IA a sensiblement diminué, passant de 40 % à 29 %, au cours de l’année écoulée, ce qui témoigne d’une inquiétude croissante quant à la fiabilité de ces outils.

Cet écart entre une utilisation généralisée et une confiance décroissante révèle un défi majeur. Bien que la plupart des développeurs reconnaissent l’importance des outils d’IA dans leurs workflows, ils peinent à comprendre leur utilisation optimale et les paramètres à respecter. La frustration provient souvent des inquiétudes quant à la précision et à la fiabilité des résultats de l’IA. Les développeurs ont constaté que si certaines erreurs de codage sont facilement identifiables, les bugs générés par ces outils d’IA ont tendance à être plus complexes et plus longs à corriger.

La situation pose un dilemme encore plus grand pour les développeurs juniors, qui peuvent accorder une confiance excessive aux résultats générés par l’IA. Cette confiance excessive peut engendrer des difficultés, notamment lorsque les résultats s’avèrent erronés et difficiles à corriger. Les personnes interrogées ont indiqué que nombre d’entre elles sollicitent l’aide de la communauté Stack Overflow après avoir rencontré des difficultés avec les outils d’IA. Cela met en évidence un cycle où les développeurs se tournent d’abord vers les LLM pour obtenir de l’aide, puis requièrent le soutien de leurs pairs lorsque des problèmes surviennent.

Malgré ces défis persistants, les limites fondamentales inhérentes aux modèles d’IA laissent planer une certaine incertitude. La nature même des LLM, qui s’appuient sur des modèles acquis, peut conduire à des résultats imprévisibles. Néanmoins, les développeurs continuent d’utiliser ces technologies d’IA, influencés par le plaidoyer des dirigeants en faveur d’une adoption plus large et par leur utilité intrinsèque. Il est crucial d’utiliser ces outils avec discernement, tout comme de comprendre leurs limites, afin d’éviter des erreurs de codage coûteuses.

Source et images