Coder avec de l’IA, bonne ou mauvaise idée ?

Nous allons voir les avantages et les inconvénients à utiliser des outils génératifs dans la création de code

A. Contexte

J’ai pris un abonnement Cursor pour utiliser l’assistant fourni pour tester l’IA dans mes développements. J’ai décidé d’essayer un peu pour voir si ça pouvait me permettre de gagner du temps sur mes projets personnels, et peut-être même un peu plus.

On ne peut pas nier la hype autour des IA génératives. Elles sont sur toutes les lèvres, de la génération d’images, de vidéos dont sont submergés les réseaux sociaux, et jusqu’au développement désormais ou sa simple évocation fait peur. Mais essayons d’être objectif et de comprendre si ça ne pourrait pas être un véritable outil pour améliorer notre productivité.

B. Premier pas avec Cursor

Sur le principe, rien à dire. On lui demande, il exécute.

“Crée moi une application golang en ligne de commande pour déterminer la langue et le pays d’une page web dont l’url est donnée en paramètre”

sa réponse :

“Je vais créer une application Go en ligne de commande pour déterminer la langue et le pays d’une page web. Cette application analysera le contenu HTML de la page et utilisera des heuristiques pour détecter la langue et le pays.”

Et là, c’est presque magique ! On voit le LLM qui analyse notre demande, ça “réfléchit”, et BIM ! Le prompt nous explique ce qu’il va faire, détecter la langue, trouver des mots-clé dans le texte et même aller jusqu’à analyser les CGU du site et les indicatifs des numéros dans les pages contacts et le support.

WOW ! Pour les deux dernières idées, j’avoue que je n’y aurais même pas pensé.

Allez voir mon projet web-lang-detector sur github pour voir le résultat

Le code est ainsi généré, puis les tests également qui sont directement joués sur le code. Quand tout est ok, le prompt nous annonce fièrement les nouvelles fonctionnalités, et nous pouvons l’essayer. Et ça marche ! Trop bien !

Je viens de faire en moins de 5 minutes ce qui m’aurait pris au moins une après-midi. Jusqu’ici, tout semble parfait.

C. Mais alors, c’est trop bien ?

On se détend un peu. Celà paraît trop facile. Et ça l’est.

Le hic dans cette histoire, c’est que ce que j’ai demandé a été exécuté de façon à ce que tout fonctionne parfaitement. Le code généré fait exactement ce pour quoi il a été commandé.

* Alors, où est le problème ?

Et bien le problème réside justement dans sa plus grande force: générer du code. L’IA génère du code, et elle en génère même beaucoup. C’est bien ce qui pose problème.

Nous avons un automate qui crée plus de code que l’on est capable de contrôler. La review de code devient complexe, quand elle n’est pas impossible. On en revient à devoir ainsi faire confiance à une IA, alors que par essence, elle n’aura pas l’intelligence (Je rappelle qu’elle ne fait que copier du code existant) de remettre en question ses propres erreurs ou celle des personnes qu’elle tente de copier. Elle n’aura pas non plus la capacité de se rendre compte que le code qu’elle utilise est obsolète.

Si on ne prend pas garde, on en revient à faire confiance à du code qui génère du code, et qui parfois le fait mal. Nous sommes sur le même niveau de confiance que les voitures autonomes. Si on n’y prend pas garde, un simple bug peut avoir des conséquences néfastes, voire détruire une entreprise ou potentiellement tuer des gens, dans les cas les plus extrèmes, et sur des systèmes critiques.

D. Mais c’est pas bien, alors ?

Il ne faut pas jeter le bébé avec l’eau du bain. Comme notre analogie avec la voiture autonome, Les choses se passent mieux quand on garde les mains sur le volant.

Il y a de nombreux cas de figure où cette nouvelle utilisation peut permettre de gagner du temps.

* Vous avez très peu de ressources pour créer un prototype pour faire valider un projet ?

Là, c’est idéal. Considérant que le code ne partira jamais en production, on peut se permettre d’être plus laxiste sur la vérification du code généré. Pour une démo, c’est parfait.

* Vous avez une architecture en microservices ou chacun a très peu de code ?

Avec un peu plus de contrôle que le cas d’usage précédent, celà permet de réduire la complexité de chaque élément, ramenant la base de code de chacun à quelquechose de plus maîtrisable

Alors en conclusion, on utilise l’IA ou pas ?

OUI ! Mais pas partout. Pas n’importe comment.

Si on part de principe que la plupart des bases de code sont remplies d’une majorité de code sans âme, réutilisé ou sans véritable intérêt, gagner du temps en le remplaçant par du code généré semble une bonne idée, si celà permet de se concentrer sur ce qui peut donner de la valeur ajoutée à notre application. Il ne faut pas pour autant perdre le contrôle sur la base de code des projets en général. Il ne faut pas générer plus de code que ce que l’on peut être capable de review.

Les IA sont efficaces pour faire gagner du temps, mais pas pour assurer la cohérence d’un projet. Laisseriez-vous une pleine autonomie à un développeur moyen qui sort de l’école ? Non. Et bien ne le faites pas non plus pour une IA. Elle ne remplacera pas un véritable développeur quoqu’il arrive, là où le jeune développeur apprend chaque jour.

Donc au final, je concluerai en disant que l’IA peut être très utilie pour gagner du temps, mais qu’elle doit être utilisée sur des périmètres limités et étroitement controlée.

Mais par contre, c’est très fun à utiliser !