ChatGPT : nouvel eldorado des développeurs free-lance

Ayant formulé un premier avis théorique sur ChatGPT dans l’urgence de l’actualité au travers d’une interview remarquée, Marc Rameaux expert IA, revient sur le sujet avec cette fois une analyse practico-pratique qui intéressera aussi bien les managers que les développeurs, ainsi que tous ceux que cette innovation révolutionnaire captive. Contrairement à l’opinion répandue, l’expert pense que l’IA contribuera à générer de nombreux métiers de développeurs, un point de vue qu’il étaye par de nombreux exemples.

Voici plus d’un an maintenant que le monde se captive pour l’IA générative communément appelée ChatGPT. Ayant pris suffisamment de recul pour tester en détail les capacités de ChatGPT-4 voici les deux grandes conclusions que j’en tire.

• Nous ne sommes pas encore en présence d’une IA forte.
• ChatGPT n’en constitue pas moins l’une des plus grandes révolutions technologiques que l’humanité ait construites, un « game changer » qui va totalement bouleverser le monde du travail et les opportunités entrepreneuriales, accélérer les révolutions digitales à un point tel que ses conséquences sont aujourd’hui incalculables.

J’ai déjà exposé quels seraient les tests critiques à faire passer à une IA pour décider si le cap de « l’IA forte » a été ou non franchi. Et ce sans rentrer dans des notions ésotériques ou problématiques telles que « la conscience », que personne ne peut définir de façon satisfaisante, mais à partir de critères concrets.

ChatGPT ne saura penser « out of the box » comme je le requiers pour prononcer l’atteinte de l’IA forte, c’est-à-dire décider de lui-même de son propre apprentissage. Concrètement, si ChatGPT se « reprogrammait » en se reconditionnant par lui-même, parce qu’il estime que ce reconditionnement est plus adapté à la question qu’on lui pose, il faudrait se poser la question de l’IA forte. 

Mais il n’est pas besoin d’atteindre ce cap de la singularité pour constituer une révolution technologique bouleversante. Et c’est bien aujourd’hui le cas.

Evacuons d’emblée la question de la concurrence entre LLMs. Bard, Gemini ou autres sont encore loin d’atteindre la fluidité et la performance des réponses de ChatGPT. On trouvera quelques IA génératives spécialisées dans certains domaines capables de dépasser la création d’Open AI sur des sujets étroits. Mais actuellement, aucun LLM à vocation généraliste n’est capable de résumer une discussion, proposer des récits ou cas d’usage ni générer du code comme le fait aujourd’hui ChatGPT dans sa version 4.

La génération des « use case » : les fondations de toute conception de projet accélérées d’un facteur 100

La méthodologie de pilotage de projet en entreprise, particulièrement la méthode agile, nous apprend que toute conception amont démarre par la description des actions des utilisateurs, et de leurs interactions avec le système que l’on doit mettre en place. Ces descriptions vivantes et humaines ont remplacé petit à petit les conceptions plus anciennes qui se focalisaient sur la solution technique. 

La révolution de la conception orientée objet a montré que la façon dont on posait un problème était beaucoup plus importante et décisive que la recherche de sa solution. La résolution coule pour ainsi dire de source lorsque le découpage conceptuel de la réalité qu’est une approche objet a été correctement posé. La linguistique s’est ainsi introduite en force dans la conception informatique, montrant que celle-ci était bien plus qu’une affaire de technique ou de calcul. Les conceptions objet sont toutes inspirées des travaux de cet immense linguiste qu’était Roman Jakobson. Il n’y a donc rien de fortuit à ces les LLMs, c’est-à-dire l’aboutissement de l’IA appliquée à la linguistique, démultiplient les forces de l’approche objet.

Faites l’expérience : demandez à Chat GPT4 de vous décrire 5 ou 6 « user stories » de la profession que vous exercez, c’est-à-dire quelques scénarios d’action et d’usage de votre métier. 

Sceptique sur la capacité de ChatGPT de produire quelque chose dans ce domaine ? Voici sa réponse réelle pour le métier de Boulanger, avec 6 user stories : 

1. Cuisson du Pain :

En tant que boulanger, je dois préparer la pâte à pain en début de journée, en mélangeant la farine, l’eau, le sel, et la levure. Je dois ensuite pétrir la pâte et la laisser reposer pour qu’elle lève. Après cela, je façonne la pâte en différentes formes (baguettes, boules, etc.), et je les place dans le four à pain pour la cuisson. Mon objectif est d’obtenir une croûte dorée et croustillante et une mie aérée.

2. Préparation de la Boutique :

En tant que boulanger, je dois m’assurer que la boutique est propre et accueillante pour les clients. Cela inclut le nettoyage des vitrines, le balayage du sol, et la mise en place des produits fraîchement cuits dans les présentoirs. Je dois également préparer la caisse et m’assurer que tout le matériel de vente est en place.

3. Vente des Produits :

En tant que boulanger, je sers les clients en leur présentant nos différents produits (pains, viennoiseries, pâtisseries) et en répondant à leurs questions. Je prends les commandes, emballe les produits, et gère l’encaissement. L’objectif est d’offrir un service rapide et convivial pour assurer une expérience client agréable.

4. Bilan Journalier :

À la fin de la journée, en tant que boulanger, je dois réaliser un bilan des ventes, compter la caisse, et préparer les commandes pour le lendemain. Je vérifie également les stocks de matières premières et note les produits qui doivent être réapprovisionnés.

5. Fermeture de la Boutique et Remise en État :

En tant que boulanger, je suis responsable de la fermeture de la boutique. Cela inclut l’extinction des équipements, le nettoyage des surfaces de travail, le rangement des invendus et la sécurisation des locaux. L’objectif est de laisser la boutique propre et prête pour le lendemain.

6. Examen et Maintenance des Fourneaux :

À des intervalles réguliers, en tant que boulanger, je dois examiner et entretenir les fourneaux pour assurer leur bon fonctionnement. Cela inclut le nettoyage des fours, la vérification des joints et des thermostats, et l’appel d’un technicien pour des réparations si nécessaire. Un four bien entretenu est essentiel pour garantir la qualité constante du pain.

Cerise sur le gâteau (c’est le cas de le dire), l’interface DALL-E de génération d’images par IA illustrera chacune de ces user stories visuellement :

Ces scénarios simples sont valables dans tout métier, qu’il s’agisse d’un atelier de réparation automobile, d’un service d’ingénierie en charge de la conception d’un Airbus, d’une équipe de vente en ligne, des services et prestations proposées par une administration publique à des usagers… Je n’ai demandé ici que peu de détails, mais ChatGPT peut produire des user stories bien plus précises.

Les dernières versions de ChatGPT sont connectées à l’ensemble du corpus de connaissances du Web. Il est également possible de le spécialiser à un métier donné et de façon privative, en l’entraînant sur le corpus spécifique à une entreprise ou une administration. La précision de ses termes, le détail des objets, outils ou pièces utilisés dans telle ou telle industrie sera celui d’un professionnel du domaine, avec une vision des interactions entre composants et systèmes supérieure à celle d’un expert du métier.

Imaginez l’accélération de tout projet digital, dans quelque domaine que ce soit, due à cette technologie. Les phases de conception amont seront non seulement réduites de plusieurs mois à quelques jours (je ne dis pas quelques heures, car la vérification humaine du résultat produit reste indispensable). Non seulement cette conception amont sera drastiquement accélérée, mais elle sera incroyablement plus pertinente, anticipant les interactions entre les différents systèmes avec une précision et une exhaustivité dont aucun professionnel humain ne serait capable. 

La phase de conception engagera dans de bien meilleures conditions celle qui suit : le développement et la réalisation. Les user stories sont suivies d’une modélisation des objets du domaine métier que l’on manipule et de leurs interactions. La phase amont sera donc non seulement plus rapide mais débouchera sur de la génération de code informatique beaucoup mieux configurée pour que les composants logiciels soient facilement maintenables et réutilisables.

La génération de code : Aucune limite aux capacités d’un entrepreneur seul et doué en développement.

ChatGPT peut aller très loin dans de la génération de code dans n’importe quel langage : Python, Java, PHP, JavaScript, C, C++. Ceci pourrait paraître banal et connu. Mais l’on ne réalise pas ce que cela représente pour un développeur doué et ayant pratiqué nombre de ces langages.

Le principal obstacle au développement de code réside beaucoup moins dans la compréhension de notions conceptuelles élevées -principalement celles de l’orientation objet- que dans la connaissance des spécificités syntaxiques de chaque langage, l’appel à des librairies ou l’intégration de tel ou tel module à des kernels, etc. Ce qui peut rebuter nombre de développeurs pour s’établir en entrepreneurs est qu’auparavant, un temps considérable était passé à trouver toutes ces spécificités étroites et sans grande valeur ajoutée. Les meilleurs développements pouvaient stagner plusieurs heures ou plusieurs jours faute de connaître le détail technique qui empêchait l’appel à un module ou à la résolution de tel ou tel bug. Le développeur devait brasser pendant des heures au sein de FAQ complexes, de tutoriels sur YouTube trop abondants, sans savoir d’ailleurs lesquels étaient les plus pertinents.

ChatGPT permet de résoudre ces points qui nécessitaient des jours de recherche ennuyeuse en quelques minutes. Non seulement il vous indiquera comment aller chercher telle librairie de TensorFlow ou PyTorch et quelles fonctions employer pour une analyse de data science, mais il vous générera des exemples de code faisant gagner un temps considérable sur la syntaxe correcte. Qui plus est, il se trompe très rarement sur les syntaxes ou appels à effectuer, les quelques erreurs pouvant être corrigées rapidement car son code même erroné permet de cibler beaucoup plus vite le détail technique à rechercher.

Il ne faut donc pas voir la génération de code comme une mécanique remplaçant les développeurs. Mais comme une aide, une sorte de super tutoriel beaucoup plus évolué assorti d’exemples, qui permet de se débarrasser de 90% des détails spécifiques à un langage ou une librairie, pour se concentrer sur la partie « noble » du développement.

La barrière à l’entrée pour un développeur souhaitant créer sa société est considérablement abaissée. Une personne connaissant l’essentiel des principes de la programmation objet et les principaux algorithmes de Data Science peut transformer son domicile en atelier de Tony Stark en quelques heures. Le développement de code n’est plus une recherche fastidieuse de spécificités syntaxiques piégeuses, mais un dialogue permanent avec le LLM permettant d’affiner de plus en plus vite les programmes développés.

Les conséquences sur le marché de l’emploi seront considérables : tout personne un peu douée en développement peut s’établir en free-lance en même temps qu’un travail salarié. Et la vitesse de production d’applications digitales se trouvera multipliée par des facteurs considérables. ChatGPT crée un monde du développement parfaitement fluide, ultra-rapide, vainquant l’inertie des particularismes de chaque langage et chaque librairie. Il réalise l’un des rêves de Turing, celui de sa machine à ruban infini qui montrait que n’importe quel langage informatique, C, Java, Python ou autre pouvait se ramener à une trame unique. Les technologies de développement aboutissent déjà à un monde d’entreprises digitales menant toute l’économie. Le même monde débarrassé de ses inerties résiduelles multipliera par 100 la puissance de l’économie digitale.

Le danger qui pourrait poindre de ce monde parfaitement fluide serait celui de l’emballement, ainsi qu’une ultra-puissance des GAFAMs déjà investies de pouvoirs supérieurs à ceux des Etats. Pour les raisons sus-indiquées, ChatGPT devrait cependant démultiplier la population des développeurs free Lance, la puissance de l’open source et de la communauté libre des développeurs, seule à même de contrebalancer les hyper-entreprises qui concentrent les moyens digitaux. 

Le monde hyper-fluide que crée ChatGPT débouchera-t-il sur un cauchemar d’hyper-puissance de type Tyrell Corporation ou sur une démocratisation du Digital, sous la poussé d’entrepreneurs Free Lance pourvus à eux seuls de la puissance d’une compagnie entière ? L’avenir le dira, mais en tous les cas, les années qui viennent s’annoncent révolutionnaires, intenses et passionnantes.

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