Le ressenti de cette développeuse est très bien retranscrit.
En fait elle se heurte à un mur d’indifférence à cette désincarnation, mais ce qui me frappe le plus c’est qu’en plus ses ex-collègues n’utilisent pas l’IA comme un outil d’aide complémentaire mais comme un générateur qu’ils ne contrôlent pas dans le sens de ne pas vérifier, ne pas contredire, ne pas relire, et pas seulement le code mais les revues de code, les docs, machine à laquelle ils filent toutes les clés sans chercher à faire fonctionner leurs neurones.
Çà justement, j’y crois moyen. Par contre, que les clients, le public (c’est a dire nous) ait a revoir ses habitudes de qualité a la baisse par contre, c’est clairement le chemin que ça prend depuis une petite poignées d’années.
La “maintenance” sera efficace avec l’IA tant qu’elle pourra obtenir un contexte assez précis pour résoudre chaque problème efficacement. Mais quand un dev créé du code avec de l’IA, il a tendance (du moins c’est mon cas) à pouvoir donner un contexte de bonne qualité, en fournissant les bons fichiers, et en construisant un contexte “sur mesure” lors de la création du code avec tout le processus cognitif qui éclaire chaque choix.
Un tel contexte “ciblé” ne sera pas possible lors d’une nouvelle session pour la maintenance du même code, que ce soit pour un agent autonome, un autre dev, ou même le dev qui avait codé le truc quelques mois auparavant si il n’a plus sa session de l’époque. Et du coup, si un contexte moins bon ne permet pas d’avoir des bonnes solutions par l’IA, ben… bon courage au dev pour y aller à la main et tout comprendre.
Alors certes pour la plupart des problèmes et des codebase réduites l’IA peut faire du bon boulot en maintenance, mais le jour où elle s’etouffera avec son contexte, la désormais fameuse “cognitive debt” va faire très mal.
C’est deja en route ca. Utiliser l’ia pour generer un contexte, qui s’affine avec le temps c’est deja en place. Et pas que sur des « codebases resuites » hein, je travaille sur une des codebase que microsoft utilise pour benchmarker visual studio et l’IA n’a aucun souci a la digerer (faut y aller systeme par systeme hein, on dump pas ca comme des sauvages).
Bref, c’est ineluctable, c’est deja en cours, et tout est fait pour y aller le plus vite et le plus fort possible. Ca va juste devenir marrant quand le token sera bien cher.
Je ne parle pas du monde idéal où le code est conforme à une spec et validé par des cas de tests complets (que ce soient des TU auto ou pas).
Je fais de la TMA depuis des siècles, sur des applis anciennes pour lesquels on veut faire évoluer le comportement, il y a toujours un moment où il faut comprendre le code pour trouver où s’insérer et comment. Je doute que l’IA y arrive avant lontemps et en attendant, nos devs qui ont déjà du mal de nos jours à comprendre sans systematiquement debug vont encore plus s’arracher les cheveux.
Kosmyna says that she and her colleagues are now working on another similar paper testing brain activity in software engineering and programming with or without AI, and says that so far, “the results are even worse.” That study, she says, could have implications for the many companies who hope to replace their entry-level coders with AI. Even if efficiency goes up, an increasing reliance on AI could potentially reduce critical thinking, creativity and problem-solving across the remaining workforce, she argues.
Notre support nous a fait un beau petit dashboard. Et le worse case revient pour un gars qui a consommé pour 38$ en mai. Avec le même usage et la nouvelle tarification il en aurait pour plus de 30 k$… je sais pas comment c’est calculé et si c’est correct mais ça va piquer sévère si c’est le cas.
Clairement on était sur de l'IA "gratuite", l'industrie a littéralement cramé des milliers de milliards de dollards sans aucun retour sur investissement.
Comme prévu on a droit à une phase de contraction après avoir autant que possible détruit la concurrence (nous). Dumping, playbook capitaliste classique ... Sauf qu'on est tous les concurrents (c'est ça qui est nouveau) et qu'en prime on nous crève après avoir volé notre travail sous copyright .
Yep il vibe-codait à fond… il a pondu des outils devops assez utiles mais de son propre aveu qui sont hyper gros pour ce qu’ils font et du coup inmaintenable.
On est clairement dans une situation financièrement intenable pour la plupart des boîtes d'IA. On se souvient de OpenAI qui "tué" SORA et des chiffres qui circulaient à l'époque : un CA de 30.000 dollars jours pour un cout de fonctionnement d'1 million. Cela pose d'ailleurs une question intéressante : la legislation française interdit la vente à perte, justement pour éviter les manipulations de type "je tue le marché et aprés je fais X100 quand tous mes concurrents naturels ont disparu". On est face à un cas d'école de cette pratique mais rien ne bouge.
Et effectivement, comme le dis @ThinkBriK, tout l'écosystème vis sur le vol de propriété intellectuelle et le non respect des droits d'auteur. Quand on se rappelle la panique morale au moment des débats sur le piratage de musiques / films, il y a vraiment deux poids deux mesures.
Oui mais pour reprendre l'exemple des 30000$ par rapport au 38$, maintenant 30000$ c'est toujours à perte pour l'entreprise d'IA ?
Quand même pas ?!
Et pour le client pour le coup ces 30000$ ça correspond à un équivalent temps plein, auquel ça peut le valoir, sauf s'il a généré des tonnes de spaghetti et qu'un humain l'aurait fait de façon plus concise.
Visiblement ce cas là montre que c'est loin de correspondre à un équivalent temps plein et que c'est beaucoup trop cher pour le client qui utilise ces IA.
Je ne suis pas dev mais depuis un an mon travail consiste à faire en sorte que les investissements en IA dans ma boite (groupe du CAC40), aient un ROI positif. SCOOP : ce n'est pas gagné, ni dans ma boite ni dans les autres et encore l'essentiel des études ont été menées avant l'explosion des prix des tokens en cours ou à venir.
Dans de nombreux cas, on constate une baisse de la productivité, les gains étant absorbés par la vérification, la maintenance, la sécurisation.
De plus, les entreprises ont du mal à capter la valeur générée par l'IA, particulièrement en France où le droit du travail offre une protection efficace au salarié. Une étude de McKinsey montre que seules 6% des organisations, arrivent à un gain d'EBIT de 5% grâce à l'IA, avec un point notable sur la répartition des investissements : 10% dans le moteur 20% dans les données et 70% dans la transformation de la boite (reskilling, modification des processus, réallocation des ressources...)
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