DeepMind affirme que son IA AlphaCode peut rivaliser avec un programmeur humain moyen, mais les experts estiment qu’AlphaCode est plus un outil d’aide qu’un potentiel remplaant des codeurs humains

DeepMind, filiale d’Alphabet (la socit mre de Google), a publi jeudi une tude dans laquelle il affirme que son IA dnomme AlphaCode peut galer les performances d’un programmeur humain moyen. Le systme de gnration de code de DeepMind aurait t class dans le top 54,3 % des rponses lors d’valuations simules de concours de programmation rcents sur la plateforme Codeforces. Ce qui est une prouesse, selon la socit. Toutefois, les experts pensent que les travailleurs de la filire n’ont pas de souci se faire. Ils estiment qu’AlphaCode pourrait un jour aider les codeurs expriments, mais ne pourra probablement pas les remplacer.

La gnration de code est-elle la prochaine frontire des applications de l’IA ?

Les systmes d’IA deviennent tonnamment habiles pour gagner des jeux de socit (AlphaGo et Deep Blue) et crer des uvres d’art (Stable Diffusion), mais qu’en est-il de la cration de logiciels ? La dernire exprience de DeepMind laisse entrevoir une nouvelle frontire dans les applications de l’IA. Microsoft explore galement cette frontire avec un programme de suggestion de code appel Copilot, propos sur GitHub. Amazon dispose d’un outil logiciel similaire, appel CodeWhisperer. Ces systmes de gnration de code n’aspirent pas forcment remplacer les programmeurs humains, mais l’on est quand mme tent de poser la question.

Les performances qu’ils sont capables d’atteindre sur des problmes assez difficiles sont trs impressionnantes , dclare Armando Solar-Lezama, chef du groupe de programmation assiste par ordinateur au Massachusetts Institute of Technology (MIT). AlphaCode va au-del du prcdent porte-tendard de l’criture de codes d’IA : Codex, un systme publi en 2021 par OpenAI. Ce laboratoire avait dj mis au point GPT-3, un modle de langage tendu capable d’imiter et d’interprter du texte en langage naturel aprs avoir t entran sur des milliards de mots provenant de livres numriques, d’articles de Wikipdia et d’autres sources.

DeepMind affirme que son IA AlphaCode peut rivaliser avec un

En affinant GPT-3 sur plus de 100 gigaoctets de code provenant de Github, OpenAI a cr Codex. Le logiciel peut crire du code lorsqu’on lui demande une description courante de ce qu’il est cens faire, par exemple compter les voyelles dans une chane de texte. Mais ses performances sont mdiocres lorsqu’il s’agit de rsoudre des problmes dlicats. Les crateurs d’AlphaCode se sont concentrs sur la rsolution de ces problmes difficiles. Pour cela, ils ont d’abord aliment un grand modle de langage avec plusieurs gigaoctets de code provenant de GitHub, afin de le familiariser avec la syntaxe et les conventions de codage.

Ils l’ont ensuite entran traduire des descriptions de problmes en code, en utilisant des milliers de problmes collects lors de concours de programmation. titre d’exemple, un problme peut demander un programme de dterminer le nombre de chanes binaires de longueur “n” qui n’ont pas de zros conscutifs. Lorsqu’on lui soumet un nouveau problme, AlphaCode gnre des solutions de code candidates (en Python ou en C++) et limine les mauvaises. Auparavant, les modles tels que Codex gnraient des dizaines ou des centaines de solutions candidates, mais DeepMind a demand AlphaCode d’en gnrer jusqu’ plus d’un million.

Pour les filtrer, AlphaCode ne garde d’abord que les 1 % de programmes qui passent les tests accompagnant les problmes. Pour rduire encore le champ, il regroupe les programmes conservs en fonction de la similarit de leurs rsultats avec les entres inventes. Ensuite, il soumet des programmes de chaque groupe, un par un, en commenant par le plus grand groupe, jusqu’ ce qu’il tombe sur un programme russi ou qu’il atteigne 10 soumissions (le maximum que les humains soumettent dans les concours). Le fait de soumettre des codes provenant de diffrents clusters lui permet de tester un large ventail de tactiques de programmation.

Selon Kevin Ellis, informaticien l’universit Cornell qui travaille sur le codage IA, c’est l’tape la plus innovante du processus d’AlphaCode. DeepMind a rapport cette semaine qu’AlphaCode a rsolu environ 34 % des problmes qui lui ont t assigns. (Sur des repres similaires, Codex aurait atteint un pourcentage de russite un chiffre). C’est un rappel spectaculaire qu’OpenAI et Microsoft n’ont pas le monopole des exploits des grands modles de langage. Loin de l, AlphaCode surpasse la fois GPT-3 et Github Copilot de Microsoft , a dclar Oren Etzioni, PDG de l’Allen Institute for Artificial Intelligence de Seattle.

Pour tester davantage ses prouesses, DeepMind a inscrit AlphaCode des concours de codage en ligne. Dans les concours comptant au moins 5000 participants, l’IA de DeepMind a surpass 45,7 % des programmeurs. Les chercheurs ont galement compar ses programmes avec ceux de sa base de donnes d’entranement et ont constat qu’il ne dupliquait pas de grandes sections de code ou de logique. Il gnrerait quelque chose de nouveau. Il est toujours impressionnant de constater quel point les mthodes d’apprentissage automatique sont efficaces lorsqu’elles sont mises l’chelle , a dclar Ellis.

L’IA remplacera-t-elle les programmeurs humains dans un avenir proche ?

Wojciech Zaremba, cofondateur d’OpenAI et co-auteur de l’article sur Codex, a dclar : les rsultats sont stupfiants . Selon Yujia Li, informaticien chez DeepMind et coauteur de l’article publi jeudi par la socit dans la revue Science, le codage de l’IA pourrait avoir des applications autres que la victoire aux concours. Il pourrait faire le travail de base des logiciels, librant ainsi les dveloppeurs pour qu’ils travaillent un niveau plus lev ou plus abstrait, ou aider les non-codeurs crer des programmes simples. Cela laisse entendre que ces systmes ne sont pas destins remplacer les programmeurs humains, mais plutt les “aider”.

David Choi, un autre co-auteur de l’tude, imagine faire fonctionner le modle en sens inverse : “traduire le code en explications de ce qu’il fait, ce qui pourrait profiter aux programmeurs qui essaient de comprendre le code des autres. Il y a beaucoup plus de choses que vous pouvez faire avec des modles qui comprennent le code en gnral , dit-il. Pour l’instant, DeepMind souhaite rduire les erreurs du systme. Yujia Li affirme que mme si AlphaCode gnre un programme fonctionnel, il fait parfois des erreurs simples, comme crer une variable et ne pas l’utiliser. Mais ce n’est pas, les critiques soulignent galement d’autres problmes.

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AlphaCode ncessite des dizaines de milliards d’oprations par problme, une puissance de calcul que seules les plus grandes entreprises technologiques possdent. Et les problmes qu’il a rsolus lors des concours de programmation en ligne taient troits et autonomes. Mais la programmation dans le monde rel ncessite souvent la gestion de gros paquets de code plusieurs endroits, ce qui exige une comprhension plus globale du logiciel. L’tude souligne en outre le risque long terme d’un logiciel qui s’amliore de manire rcursive. Certains experts estiment qu’une telle autoamlioration pourrait conduire une IA super-intelligente.

AlphaCode ravive le dbat de longue haleine sur les promesses et les dangers potentiels de l’IA, tout comme l’a fait l’IA AlphaGo lorsqu’il a dmontr la matrise par la machine du lgendaire jeu de Go. Bien que ce scnario puisse sembler lointain, les chercheurs souhaitent que le domaine du codage de l’IA mette en place des garde-fous, des contrles et des quilibres intgrs. Selon l’tude, ces mesures permettraient d’viter la naissance potentielle de Skynet. Mme si ce type de technologie connat un succs retentissant, il convient de la traiter de la mme manire qu’un programmeur au sein d’une entreprise , explique Solar-Lezama.

Vous ne voulez jamais d’une organisation o un seul programmeur pourrait faire tomber toute l’organisation , a-t-il ajout. Par ailleurs, la programmation n’est pas le seul domaine o les progrs rapides de l’IA suscitent la controverse. Les systmes d’IA suivants nourrissent galement les dbats dans la communaut :

  • un programme d’OpenAI appel ChatGPT a gnr un torrent de buzz dans la communaut technologique, grce sa capacit rpondre aux demandes d’information par des rponses dtailles et des documents qui peuvent aller des dissertations aux lettres de dmission impressionnantes ;
  • les programmes de gnration d’uvres d’art bass sur l’IA, tels que Lensa, DALL-E et Stable Diffusion, ont suscit un dbat sur la question de savoir si ces programmes ne profitent pas injustement des millions d’uvres d’art archives cres par des mains humaines – et s’ils ne risquent pas de dtruire les futurs marchs pour les artistes vivants ;
  • des robots ont rcemment affront des joueurs humains dans des jeux de stratgie qui, contrairement aux dames ou aux checs, reposent sur des valuations d’informations imparfaites sur les joueurs adverses. Le programme DeepNash de DeepMind se concentre sur le jeu de socit Stratego, tandis que le programme Cicero de Meta se concentre sur un jeu de domination du monde appel Diplomacy. Ces avances amnent certains se demander si l’IA pourrait tre utilise pour conseiller les planificateurs politiques (ou les escrocs) dans la vie relle.

Source : Rapport de l’tude

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GPT 3 peut executer du code rechercher une valeur dans une Selon vous, les programmeurs humains doivent-ils craindre pour leurs emplois dans le futur ?

GPT 3 peut executer du code rechercher une valeur dans une Que pensez-vous des capacits des IA de gnration d’uvres d’art telles que Lensa, DALL-E et Stable Diffusion ?

GPT 3 peut executer du code rechercher une valeur dans une Selon vous, les IA de gnration d’uvres d’art reprsentent-elles une menace pour les artistes ?

GPT 3 peut executer du code rechercher une valeur dans une Selon vous, quelles sont les proccupations que posent les IA de gnration d’uvres d’art en matire de droit d’auteur ?

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GPT 3 peut executer du code rechercher une valeur dans une Craignez-vous une arrive potentielle de Skynet dans un proche avenir ?

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