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Outils

Les outils de codage basés sur l’IA n’accroissent pas nécessairement la productivité de tous les développeurs, selon une étude.

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Les workflows en ingénierie logicielle ont évolué grâce à des outils de codage alimentés par l’intelligence artificielle, comme Cursor et GitHub Copilot, qui promettent d’augmenter la productivité par l’automatisation de l’écriture de code et des tests.

Cependant, une étude menée par le groupe de recherche METR a mis en lumière une possible inefficacité de ces outils : bien que les développeurs pensaient que l’utilisation de l’IA réduirait leur temps d’achèvement de 24%, les résultats ont montré une augmentation de 19% du temps pris pour finir les tâches.

L’étude, qui a inclus 16 développeurs expérimentés, a comparé des tâches exécutées avec et sans l’assistance d’outils AI.

Malgré une préparation des participants à l’utilisation de ces outils, seulement 56% avaient déjà utilisé le système testé, ce qui pourrait expliquer certains des résultats.

Les chercheurs concluent que bien que les avancées dans l’IA soient prometteuses, les gains de productivité annoncés doivent être examinés avec prudence, car ces outils peuvent aussi introduire des erreurs et des vulnérabilités dans le code.

Des recherches supplémentaires pourraient être nécessaires pour comprendre pleinement l’impact des outils de codage AI sur la productivité des ingénieurs.

Entreprise

OpenAI exagère-t-il les capacités de son nouvel agent, ChatGPT ?

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OpenAI a récemment classé son agent ChatGPT comme à haut risque, indiquant qu’il pourrait être détourné pour fabriquer des substances biologiques ou chimiques dangereuses.

Cette alerte soulève des questions quant à l’évolution de la puissance et de l’autonomie des agents d’intelligence artificielle, fouettant la spéculation sur la pertinence de cette mise en garde à l’approche du lancement de GPT-5.

ChatGPT, un agent capable d’effectuer des tâches variées allant de la gestion de calendrier à la recherche compétitive, intègre plusieurs outils d’OpenAI pour naviguer sur Internet, exécuter du code et analyser des données, tout en maintenant la supervision de l’utilisateur.

Les capacités de ChatGPT ont été testées, révélant qu’il excelle dans la résolution de problèmes complexes, surpassant même les précédents modèles d’IA.

Toutefois, des experts soulignent que son autonomie pose des risques accrus pour la sécurité et la vie privée en raison de l’accès aux informations sensibles.

L’utilisation des agents d’IA par les entreprises connaît une expansion rapide, mais des défis subsistent, notamment le besoin d’une supervision humaine constante pour éviter les abus.

Les entreprises doivent adopter une approche responsable en intégrant des mesures de sécurité tout en reconnaissant les limites de l’intelligence artificielle.

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Outils

Lancement de Zoho Zia LLM : Modèles de parole et de texte, et marché d’agents IA – Tout ce qu’il faut savoir.

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Zoho Corporation a récemment élargi son offre d’intelligence artificielle (IA) en lançant des modèles de langage propre, Zia LLM, ainsi que des systèmes de reconnaissance vocale pour l’anglais et l’hindi.

Ces outils visent à automatiser des tâches au sein de différents départements comme les ventes et le support client.

Sridhar Vembu, le scientifique en chef, a annoncé sur X que Zia LLM propose trois modèles de tailles variées, développés en interne sur la plateforme AI de NVIDIA, pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques.

De plus, Zoho prévoit d’ajouter d’autres langues indiennes et européennes dans le futur.

Pour faciliter l’utilisation de l’IA, Zoho a introduit Zia Agent Studio, permettant aux utilisateurs de créer des assistants d’IA sans codage, ainsi que des agents préconfigurés disponibles sur le Marketplace.

Le serveur de protocole de contexte modèle (MCP) facilite l’interconnexion de ses systèmes d’IA avec plus de 15 applications Zoho, tout en respectant des standards de confidentialité.

Actuellement en phase de test, ces outils devraient être disponibles d’ici fin 2025, avec un accent particulier sur la protection des données des utilisateurs.

Zoho s’engage à continuer d’améliorer ses outils d’IA en explorant des modèles plus sophistiqués et un support linguistique élargi.

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Outils

L’IA peut-elle véritablement coder ? Une étude explore les obstacles à l’ingénierie logicielle autonome.

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Une étude récente du MIT, intitulée « Défis et chemins vers l’IA pour l’ingénierie logicielle », explore comment l’intelligence artificielle pourrait transformer le développement de logiciels en automatisant des tâches répétitives telles que le refactoring et la migration de systèmes.

Les chercheurs soulignent que bien que des avancées significatives aient été faites, de nombreux défis persistent.

Les outils d’IA actuels peinent à gérer des bases de code complexes et à s’intégrer efficacement dans le processus d’ingénierie, rendant difficile la mesure de leurs progrès.

L’étude appelle à des efforts collaboratifs pour développer des outils et des méthodes qui permettront à l’IA de mieux assister les programmeurs, en se concentrant sur les tâches les plus ardues.

L’objectif n’est pas de remplacer les ingénieurs, mais de les accompagner pour qu’ils puissent se consacrer à des travaux plus créatifs et innovants.

L’avenir de l’automatisation des logiciels dépend de la reconnaissance que le codage n’est qu’un aspect du processus, tandis que de nombreux autres défis doivent être relevés pour une intégration réussie de l’IA dans l’ingénierie logicielle.

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