L'IA ne répare pas le travail des programmeurs
Par Futurism .Publié le
2025/07/20 09:35
L'intelligence artificielle a pris d'assaut le monde de la programmation, suscitant de nombreuses spéculations quant au remplacement des codeurs humains. Le PDG de Google a même récemment affirmé que 25 % du code de l'entreprise est désormais généré par l'IA.
Cependant, il est possible qu'en pratique, l'IA entrave en réalité le développement logiciel efficace. Comme l'a souligné Ars Technica, une nouvelle étude de l'organisation à but non lucratif Model Evaluation and Threat Research (METR) a révélé que les programmeurs sont en fait plus lents lorsqu'ils utilisent des outils d'assistance basés sur l'IA que lorsqu'ils s'en passent.
Pour cette étude, 16 programmeurs ont été soumis à environ 250 tâches de codage. Il leur a été demandé soit de ne pas utiliser d'assistance IA, soit d'employer ce que METR a qualifié d'"outils d'IA de début 2025" tels que Claude d'Anthropic et Cursor Pro. Les résultats ont été surprenants, et peut-être révélateurs : les programmeurs ont passé 19 % de temps en plus lorsqu'ils utilisaient l'IA que lorsqu'ils s'en abstenaient.
Une efficacité remise en question
En mesurant le temps d'écran des programmeurs, l'équipe de METR a constaté que, lors de l'utilisation des outils d'IA, les sujets passaient effectivement moins de temps à coder, déboguer, rechercher ou tester activement. Mais cela s'expliquait par le fait qu'ils consacraient leur temps à "examiner les résultats de l'IA, à formuler des requêtes pour les systèmes d'IA et à attendre les générations de l'IA."
En fin de compte, la cohorte assistée par l'IA a accepté moins de 44 % des suggestions fournies par les outils sans aucune modification. De plus, 9 % du temps total qu'ils ont passé sur les tâches était consacré à corriger les sorties de l'IA. Ce n'est pas entièrement surprenant : les entreprises qui ont licencié du personnel pour les remplacer par l'IA doivent désormais embaucher de nouveaux sous-traitants pour corriger les erreurs de la technologie.
Malgré ces résultats, les programmeurs participant à l'étude croyaient initialement que l'IA réduirait de près d'un quart le temps consacré aux tâches. Et même après l'étude, ils pensaient toujours que ces outils leur avaient permis de gagner 20 % de temps.
Un décalage entre perception et réalité
Ce décalage entre les attentes et la réalité du codage assisté par l'IA est peut-être alimenté par tous ces bancs d'essai qui affirment que ces outils, ainsi que d'autres comme le modèle de raisonnement o3 d'OpenAI et Gemini de Google, produisent un code impeccable à des vitesses record. Cependant, comme le note Ars, ces bancs d'essai s'appuient sur des "tâches synthétiques, algorithmiquement quantifiables, créées spécifiquement" pour de tels tests, ce qui pourrait être une mauvaise représentation du monde désordonné du codage réel.
Ce n'est pas la première fois que le récit de la domination de l'IA dans le codage est ébranlé par des découvertes de recherche. Plus tôt cette année, par exemple, des chercheurs d'OpenAI ont publié un article déclarant, sur la base de tests de performances sur des tâches de codage réelles, que même les modèles linguistiques les plus avancés "sont toujours incapables de résoudre la majorité" des problèmes.
Les risques inattendus du "vibe coding"
L'IA donne également lieu à d'autres conséquences inattendues dans le monde du développement logiciel. Les programmeurs non formés qui se livrent à ce que l'on appelle le "vibe coding" – c'est-à-dire l'écriture et la correction de code en décrivant ce qu'ils veulent à une IA – ne gâchent pas seulement leur travail, mais se sabotent également en introduisant de graves risques de cybersécurité dans le produit fini.
Alors que de nombreux travailleurs de la technologie sont licenciés au profit de l'automatisation, il est logique que le code généré après de tels licenciements soit moins précis et sécurisé que lorsqu'il était écrit par des humains. Cependant, jusqu'à présent, cela ne semble pas avoir beaucoup d'importance pour ceux qui procèdent aux suppressions d'emplois.
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