Microsoft : jusqu’à 30 % du code informatique de ses logiciels serait produit par l’IA

À l’heure où l’intelligence artificielle transforme de nombreux secteurs, son influence sur le développement logiciel devient particulièrement marquante. Chez Microsoft, connu à la fois pour son application Copilot que pour ses implications dans OpenAI, une part importante du code est désormais rédigée par des systèmes automatisés. Ce phénomène montre une adoption rapide qui pourrait redéfinir le rôle des développeurs et les méthodes de création logicielle. Voici un tour d’horizon complet de cette avancée technologique.

Microsoft et le code généré par l’intelligence artificielle

Le directeur général de Microsoft a récemment annoncé que l’intelligence artificielle est responsable de la création de 20 % à 30 % du code présent dans les dépôts internes de l’entreprise. Cette déclaration est intervenue lors d’un événement organisé par Meta, soulignant l’importance croissante de l’automatisation dans le secteur informatique.

Selon les informations communiquées, les performances de l’IA générative varient selon les langages de programmation. L’utilisation de l’IA est plus avancée pour des langages comm Python, qui bénéficie d’une plus grande flexibilité et d’une syntaxe plus adaptée aux modèles d’apprentissage automatique. En revanche, des langages plus complexes ou rigides comme C++ présentent encore des problématiques pour les outils d’automatisation.

Cette proportion de code généré automatiquement montre comment les grandes entreprises technologiques exploitent l’IA pour optimiser leur productivité tout en maintenant la qualité du développement logiciel.

État des lieux de l’intelligence artificielle dans le développement logiciel

Le directeur technique de Microsoft a partagé sa vision d’une transformation encore plus profonde à l’horizon 2030. Selon lui, environ 95 % du code pourrait être généré par des systèmes d’intelligence artificielle d’ici là. Cette prédiction illustre le rythme accéléré auquel les capacités de ces technologies progressent.

Cette évolution impliquerait une redéfinition des missions des développeurs, orientés vers la supervision, la validation et l’amélioration du code produit par l’IA, plutôt que vers l’écriture manuelle de chaque ligne. Les compétences en révision de code, en compréhension des algorithmes d’IA et en optimisation des résultats deviendraient alors des piliers essentiels de la profession.

La montée en puissance de l’IA générative pourrait également conduire à des changements dans la manière dont les projets logiciels sont planifiés, en mettant davantage l’accent sur la conception et l’architecture plutôt que sur l’implémentation détaillée.

Les différences entre les langages de programmation et l’IA

La capacité de l’intelligence artificielle à générer du code de qualité dépend largement du langage utilisé. Des langages comme Python, orientés vers la simplicité et l’accessibilité, offrent un terrain favorable aux modèles d’apprentissage automatique pour produire du code précis et fonctionnel.

En revanche, des langages tels que C++, caractérisés par leur complexité syntaxique et leur gestion fine de la mémoire, posent des défis particuliers. L’IA doit non seulement comprendre la logique fonctionnelle, mais aussi respecter des contraintes de performance et de sécurité spécifiques, ce qui complique la génération automatique.

Ces différences expliquent pourquoi certaines parties du code peuvent être plus facilement automatisées que d’autres, nécessitant des approches adaptées selon les projets et les langages ciblés.

Mini comparaison avec les pratiques des autres grandes entreprises technologiques

Microsoft n’est pas la seule entreprise à intégrer massivement l’intelligence artificielle dans la production logicielle. Lors d’une récente conférence téléphonique sur les résultats financiers, le directeur général de Google a indiqué que plus de 30 % du code produit par l’entreprise est aujourd’hui généré par l’IA.

Cependant, il est nécessaire de prendre ces chiffres avec précaution. Les méthodes utilisées pour déterminer la part de code générée automatiquement peuvent varier d’une entreprise à l’autre. La définition même de ce qui constitue du « code généré par l’IA » n’est pas standardisée, rendant les comparaisons complexes.

Ces écarts méthodologiques montrent que si la tendance à l’utilisation de l’IA est bien réelle, son évaluation reste sujette à interprétation, en fonction des critères internes adoptés par chaque acteur.

L’impact de l’intelligence artificielle sur le métier de développeur

Avec l’augmentation progressive du code généré par l’IA, le rôle du développeur est appelé à évoluer. Plutôt que de se concentrer sur la rédaction ligne par ligne, les professionnels devront renforcer leurs compétences en analyse, en audit de code et en pilotage d’outils intelligents.

La capacité à interagir efficacement avec les modèles d’IA générative, à corriger les erreurs éventuelles et à optimiser les performances deviendra une compétence centrale. Cette évolution pourrait également influencer les formations dans les écoles d’ingénieurs et les cursus universitaires, en intégrant davantage d’enseignements liés à l’IA et à la collaboration homme-machine.

Par ailleurs, des questions éthiques et juridiques émergent, notamment en matière de responsabilité en cas de bugs ou de failles de sécurité générés par du code produit automatiquement.

Un avenir façonné par l’intelligence artificielle… avec la nécessité d’un contrôle continu par l’humain

Les données communiquées par Microsoft, tout comme celles partagées par Google, révèlent une dynamique de transformation profonde du développement logiciel. L’utilisation de plus en plus populaire de l’intelligence artificielle dans le monde du travail, et plus spécifiquement dans la création de code semble inévitable, avec des conséquences majeures sur les pratiques professionnelles, les outils de travail et les stratégies industrielles. Malgré tout, le contrôle humain reste plus que nécessaire, et les métiers autour du développement web ne sont pas encore en danger comme on pourrait le penser. Mais cela implique que ces profils se forment à de nouvelles compétences, comme les méthodes de prompt, et plus généralement les bonnes pratiques pour exploiter l’IA générative dans le codage informatique.

Si les prévisions concernant une automatisation massive d’ici 2030 se réalisent, l’ensemble de l’écosystème technologique devra s’adapter à une nouvelle réalité où la collaboration avec des systèmes intelligents deviendra la norme, et non l’exception.

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