AI Impact Scan : notre diagnostic flash
L’IA générative pour coder, vraie ou fausse bonne idée ?
L’usage massif des LLM a changé la manière dont les développeurs appréhendent leur travail. Plus qu’un gadget, ces outils sont entrés dans le quotidien des développeurs. Ils sont capables de générer des fonctions entières, de suggérer des corrections, voire de traduire du code entre plusieurs langages. Python, par sa syntaxe lisible et sa popularité dans des domaines comme la manipulation de la donnée, est un terrain particulièrement fertile pour ces usages.
Mais que vaut réellement cette aide dans la pratique ? Est-elle fiable ? Gagne-t-on vraiment du temps ? La réponse est globalement oui … mais sous certaines conditions. Si l’IA générative peut se révéler redoutablement efficace dans certains cas, elle montre aussi ses limites lorsqu’on sort des sentiers battus.
Quelques cas où l’IA générative brille vraiment
Les programmes simples
Si l’IA peut générer des programmes entiers et plus ou moins complexes, son usage est particulièrement efficace sur les tâches simples, bien cadrées et sans logique métier complexe : besoin de lire et de manipuler des données dans des fichiers, de faire des transformations simples (jointures, tri, visualisations simples), de manipuler des expression régulières …
Envie de créer et manipuler un DataFrame, de trier des données ou de visualiser quelques graphiques avec matplotlib ? Elle répond la plupart du temps présente, avec un code bien structuré et fonctionnel, prêt à être intégré, bien que parfois non optimisé. Le gain de temps est indéniable, surtout pour des développeurs qui veulent aller vite sur des parties peu stratégiques de leur application, ou pour des personnes qui ne sont pas développeurs de métier mais voulant eux-mêmes générer un bout de code.
La compréhension de code
La relecture et la compréhension rapide de codes écrits par des personnes tierces est un cas qui se prête bien à l’utilisation de l’IA. Là, il s’agit d’une tâche de compréhension et non de génération et les IA peuvent rapidement fournir des explications détaillées sur des codes y compris complexes.
La conversion de codes simples
Un autre cas d’usage particulièrement intéressant est la conversion de petits bouts de code entre langages : passer du SQL vers du pandas, ou d’un script pandas vers du PySpark. Pour ces transformations, l’IA s’en sort étonnamment bien, à condition de bien lui expliquer le contexte. Cela en fait un bon outil de transition pour des développeurs qui changent d’environnement technique ou manipulent plusieurs technologies en parallèle.
L’interprétation des erreurs
Un gain de temps indéniable de ce côté : les logs d’erreur d’un programme peuvent être copiés de manière brute et donnés pour analyse à l’IA qui, bien souvent, saura expliquer les causes d’erreurs et proposer des corrections.
Les normes d’écriture
Avec les bons prompts, l’IA est un outil très puissant pour mettre aux normes un code, que ce soit avec des règles internes à l’entreprise ou encore des normes universelles comme le PEP8 : le développeur pourra faire revoir son code et recevoir rapidement en sortie un code aux normes qu’il désire appliquer.
Des limites à garder en tête
Le choix de l’outil
Si l’IA générative peut se montrer pertinente sur certains cas, elle peut aussi devenir source de frustration, voire de perte de temps. Premier point à garder à l’esprit : tous les outils ne se valent pas. Par exemple GitHub Copilot est un outil très prisé par les développeurs, ChatGPT, dans ses versions avancées surtout (comme GPT-4), fournit des résultats globalement pertinents, LLaMA s’en sort de manière correcte sur des tâches bien définies, Microsoft Copilot est plutôt orienté tâches et réponses plus générales.
Le code « presque bon »
Autre piège fréquent : le code “presque bon”. L’IA peut générer un script qui semble cohérent, sans erreur apparente, mais qui contient des bugs subtils ou des logiques bancales. On passe alors plus de temps à comprendre ce qui ne fonctionne pas qu’à écrire la solution soi-même.
Parfois, le code ne fonctionne tout simplement pas à cause d’une API ou d’un SDK obsolète, d’une mauvaise gestion de l’asynchronisme ou encore d’un typage hasardeux. Dans un environnement de production ou sur des projets critiques, cela peut vite devenir contre-productif — d’autant plus grave sur un langage comme Python, qui n’est pas compilé et peut donc générer des erreurs fatales au runtime.
Le métier…
Enfin, il ne faut pas oublier que l’IA ne “comprend” pas le contexte métier ni les données comme le ferait un développeur humain. Elle produit du code à partir de patterns appris, mais ne peut pas anticiper les cas d’usage spécifiques ou les contraintes propres à un projet. Ce manque de sens global peut limiter sa pertinence sur des tâches complexes ou stratégiques.
L’art du prompt : une compétence clé
Utiliser l’IA générative efficacement en développement Python ne repose pas uniquement sur la puissance du modèle, mais aussi – et surtout – sur la qualité des consignes données. Plus le prompt est précis, plus les résultats sont pertinents.
Cela implique de fournir un maximum de contexte : le format des données à traiter, les bibliothèques à utiliser (pandas, PySpark, matplotlib, etc.), le type de sortie attendu (code commenté, simple fonction, bloc exécutable…), et même les contraintes spécifiques du projet (compatibilité avec une version de Python, framework utilisé, etc.).
Il ne s’agit pas de donner un simple intitulé mais de détailler le besoin.
Quelques exemples de prompts efficaces :
- « Transforme ce DataFrame en agrégeant les ventes par mois et par région, en utilisant pandas. Les dates sont dans la colonne ‘date_commande’ au format YYYY-MM-DD. »
- « Crée une nouvelle colonne ‘délai_livraison’ qui calcule la différence en jours entre ‘date_commande’ et ‘date_livraison’. »
Avec un prompt flou, l’IA peut proposer un code fonctionnel… mais complètement à côté du besoin réel. Avec un prompt bien construit, elle devient un véritable partenaire de développement.
En conclusion : un excellent outil dans le quotidien du développeur à condition d’être bien utilisé
L’usage de l’IA générative est indéniablement une aide pour les développeurs et fait de plus en plus partie de leur quotidien.
Bien utilisée, elle permet de gagner du temps et de se concentrer sur les aspects nécessitant un raisonnement humain comme les logiques métier. Mal utilisée, elle fait perdre en rigueur, en qualité… et en efficacité. Comme pour tout outil puissant, le bon usage fait toute la différence.
