GitHub : l’IA ne va pas remplacer les développeurs
Quel impact aura l’intelligence artificielle générative sur la productivité des développeurs et l’économie ? GitHub a son idée.
Dans quelle mesure l’IA générative impacte les développeurs et l’économie mondiale ?
GitHub, plateforme de développement détenue par Microsoft, a son idée. L’entreprise l’exprime dans un rapport réalisé avec Keystone.AI et la Harvard Business School.
L’intelligence artificielle aide les développeurs, mais ne les remplace pas. C’est en tout cas, le message que veut faire passer GitHub au sein de son écosystème.
L’activité de près de 935 000 développeurs et utilisateurs de GitHub Copilot, assistant de programmation conçu avec OpenAI, a été analysée.
Quels résultats ont été mis en exergue ?
L’IA générative, des milliards $ pour l’économie mondiale
En moyenne, les utilisateurs de l’assistant de programmation acceptent près de 30% des suggestions de code et gagnent ainsi en productivité. En outre, le taux d’acceptation et la productivité augmentent lorsque les développeurs se familiarisent avec l’outil.
De surcroît, les gains de productivité obtenus avec l’aide d’un tel assistant contribueraient à une augmentation de 1 500 milliards de dollars du PIB mondial d’ici 2030.
« Ces estimations sont conservatrices », prévient GitHub. « Ce sont des projections ponctuelles qui ne tiennent pas compte de la demande croissante de développement de logiciels due à la plus grande efficacité et à la numérisation continue qui découlent de l’adoption de l’IA générative. » La perspective est « complémentaire d’autres projections et sources concernant l’impact économique attendu de l’IA générative. »
Aux États-Unis, 9 développeurs sur 10 interrogés disent utiliser des outils d’intelligence artificielle à des fins de programmation (GitHub Copilot, Alphacode de DeepMind, Polycoder, AWS CodeWhisperer…). Et ce dans le cadre de leur activité professionnelle et hors de ce cadre.
Du côté DevSecOps, selon un concurrent de GitHub, 65% des développeurs disent utiliser l’IA et le machine learning (ML) pour leurs tests de sécurité et les vérifications de code.
Qu’en est-il de la « valeur » au-delà du développement logiciel ?
Selon une étude récente du cabinet de conseil et d’audit McKinsey, 63 cas d’usage commercial de l’IA générative appliqués à de multiples secteurs pourraient générer une valeur totale comprise entre 2 600 milliards $ et 4 400 milliards $ par an. Ces montants viendraient s’ajouter aux 11 000 à 17 700 milliards $ de valeur économique annuelle issue de l’IA non générative et de l’analyse avancée à l’échelle mondiale, selon les prévisions du groupe.
(crédit photo via Visual Hunt)
