Emploi : Une enquête révèle que près de la moitié des dirigeants souhaitent remplacer les travailleurs par l'intelligence artificielle

Et pourraient l'utiliser pour réduire les salaires

La principale conclusion de ladite enquête est que 41 % des managers déclarent qu'ils espèrent pouvoir remplacer les employés par des outils d'intelligence artificielle moins coûteux en 2024. Celle-ci vient à la suite de rapports qui ont examiné les pertes d'emplois potentielles causées par l'IA générative, y compris un rapport de septembre qui prédisait que la technologie remplacerait plus de 2 millions d'emplois aux USA d'ici 2030. La question de l’impact de ces tendances sur la filière du développement des logiciels se pose dans un contexte où l’intelligence artificielle est présumée être à l’origine de plus de licenciements que les entreprises ne veulent l’admettre.



Les autres résultats de l'enquête font état de ce que 48 % des cadres ont déclaré que leur entreprise bénéficierait d'avantages financiers s'ils pouvaient remplacer un grand nombre d'employés par des outils d'intelligence artificielle ; 40 % ont déclaré qu'ils pensaient que plusieurs employés pourraient être remplacés par des outils d'IA et que l'équipe fonctionnerait bien sans eux ; 45 % ont déclaré qu'ils considéraient l'intelligence artificielle comme une opportunité de réduire les salaires des employés parce que moins de travail humain est nécessaire ; et 12 % ont déclaré qu'ils utilisaient l'IA dans l'espoir de réduire les effectifs et d'économiser de l'argent sur les salaires des employés.



Une enquête qui arrive dans le contexte de la disponibilité d’intelligences artificielles spécialisées en développement de logiciels et de nature à entraîner une réduction des effectifs des équipes de développement

L'IA d'ingénierie logicielle Devin de la startup américaine Cognition alimente un grand débat sur l'avenir des développeurs depuis son lancement. L'assistant d'IA Devin est présenté comme « la première IA ingénieur logiciel au monde. » Devin promet d'automatiser des flux de travail de programmation entiers, d'accroître l'efficacité et de redéfinir potentiellement le rôle des ingénieurs logiciels humains. Il est capable de planifier, de concevoir et de construire des projets logiciels de manière autonome. Il analyse les besoins, génère du code, identifie et corrige les erreurs, et s'intègre même aux flux de travail existants. Selon Cognition, cette automatisation se traduit par des avantages significatifs :

• Efficacité accrue : les tâches répétitives telles que la génération de code et la correction des bogues sont automatisées, ce qui permet aux développeurs humains de se consacrer à la résolution de problèmes plus complexes ;
• Réduction des coûts de développement : la rationalisation des flux de travail et l'automatisation permettent d'accélérer les cycles de développement et de réduire les coûts globaux ;
• Amélioration de la qualité : la capacité de Devin à analyser méticuleusement le code peut conduire à une réduction des erreurs et à une amélioration de la qualité globale du code ;
• Démocratisation du développement logiciel : Devin pourrait permettre à des non-programmeurs de créer des applications de base, ce qui élargit le champ d'application du développement logiciel.

Devin est capable de mettre sur pied un site web pour jouer aux échecs contre un modèle d'IA

Andrew Kean Gao, étudiant à l'université de Stanford, a partagé des captures d'écran de son interaction avec Devin. Il a demandé à Devin de créer un site Web permettant de jouer aux échecs contre un adversaire basé sur un grand modèle de langage (LLM), plus précisément l'API GPT-4. « La première tâche que je lui ai confiée était un site Web sur lequel vous jouez aux échecs contre un LLM. Vous jouez un coup, le coup est communiqué à GPT-4 via une invite, GPT-4 répond, et la réponse est convertie en un coup qui est reflété sur l'échiquier. Il y a donc beaucoup de pièces en mouvement », explique Gao.

My first task I asked it for, was a website where you play chess against an LLM. You make a move, the move is communicated to GPT-4 via a prompt, and GPT-4 replies, and the reply is converted into a move that is reflected on the chessboard.

So quite a few moving parts.

I was… pic.twitter.com/XVLytcPLVs

— Andrew Kean Gao (@itsandrewgao) March 12, 2024

Gao fait remarquer via la plateforme X qu'il s'agit d'une tâche extrêmement complexe, car la plupart des LLM n'ont aucune idée de la manière d'utiliser les API, en particulier l'API GPT-4. Il était également sceptique sur les capacités de Devin à gérer les API en toute sécurité et les erreurs de paquetages associées. Mais Gao a déclaré qu'à sa grande surprise, Devin a suivi une démarche cohérente dans l'exécution de la tâche, notamment en demandant une clé d'API et la traitant en toute sécurité. Il a partagé une capture d'écran de la façon dont Devin a réagi face à ce problème.

Cependant, Gao a souligné quelques limites de Devin, en particulier sa lenteur. Selon son rapport, l'outil a mis près de 19 minutes à traiter avant de demander la clé API. En outre, il travaillait à l'élaboration des plans de jeu à l'aide de chess.js, conformément à la documentation npm et aux erreurs connexes. Il s'agit d'une étape cruciale pour décider des mouvements et des erreurs du jeu. Gao a également partagé une capture d'écran dans laquelle on voit Devin déboguer un problème de rendu et revoir une méthode d'exportation pour corriger la déclaration d'importation de l'environnement de jeu appelé Chess.

Devin peut gérer un projet logiciel de création d'une carte des aéroports des États-Unis avec les temps de trajets

Ethan Mollick, un autre utilisateur ayant bénéficié d'un accès anticipé à Devin, a demandé à l'assistant d'IA de créer une carte indiquant les aéroports des États-Unis ainsi que les temps de trajet qui leur sont associés. Les captures d'écran partagées par Mollick sur X montrent que Devin a procédé étape par étape, démontrant une grande compréhension du langage naturel. Devin a d'abord identifié des sources de données sur les aéroports américains. Ensuite, il a mis en place un environnement de développement local conçu pour une application React et a utilisé les composants Chakra UI pour cette fonctionnalité.

A glimpse of the future of AI at work:

I got early access to Devin, the "AI developer" - it is slow & breaks often, but you can start to see what an AI agent can do.

It makes a plan and executes it autonomously, doing research, writing code & debugging, without you...

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