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AlphaCode : la nouvelle IA DeepMind surpasse les programmeurs humains

AlphaCode est la nouvelle intelligence artificielle d’Alphabet DeepMind. Ce système est capable de produire du code informatique, et rivalise avec les meilleurs programmeurs humains. Une nouvelle avancée pavant la voie vers une IA généraliste et autonome…

Jusqu’où ira l’intelligence artificielle ? Le nouveau système IA de DeepMind, baptisé AlphaCode, est capable  » d’écrire des programmes informatiques à un niveau compétitif « .

La filiale IA d’Alphabet a testé son système sur des défis de coding utilisés dans les compétitions humaines. Lors de cette épreuve, le programme a atteint des résultats le plaçant parmi les 54% de codeurs humains les plus performants.

L’intelligence artificielle AlphaCode a été testée sur les défis Codeforces, une plateforme de coding compétitif sur laquelle sont partagés chaque semaine des problèmes à résoudre pour les programmeurs. Un système similaire au classement  » Elo  » du jeu d’échecs permet de hiérarchiser les meilleurs codeurs.

Selon DeepMind, il s’agit d’une avancée majeure pour le coding autonome. Toutefois, les compétences d’AlphaCode ne sont pas nécessairement représentatives des tâches de programmation que doit effectuer un programmeur lambda au quotidien.

En effet, les défis Codeforces diffèrent des tâches liées à la création d’une application mobile, par exemple. Ces épreuves requièrent plutôt une connaissance générale des algorithmes et des concepts théoriques de l’informatique. On peut les décrire comme des puzzles hautement spécialisés combinant logique, mathématiques et expertise en code.

alphacode codeforces

Par exemple, l’un des défis sur lesquels AlphaCode a été testé consiste à trouvé une façon de convertir une ligne aléatoire de  » s  » et de  » t  » en dans une autre ligne des mêmes lettres en utilisant un ensemble limité d’entrées. Il n’est par exemple pas possible de simplement taper de nouvelles lettres, mais d’utiliser une commande  » backspace «  pour supprimer plusieurs lettres de la ligne originelle.

Au total, AlphaCode a tenté de résoudre une dizaine de ces défis. Le système a ensuite généré un nombre de réponses possibles plus larges, et a exécuté le code et vérifié les résultats pour réduire le champ des possibles. Une méthode similaire à celle qu’un codeur humain emploierait. Le processus est donc entièrement automatisé, sans intervention humaine.

AlphaCode se hisse dans le top des 54% des meilleurs programmeurs sur Codeforces

deepmind alphacode interface

Les dix challenges sur lesquels a été testé AlphaCode ont été relevés par 5000 utilisateurs humains sur le site de Codeforces. L’IA s’est hissée parmi les 54,3% de meilleurs codeurs. Son score Elo atteint 1238, parmi les 28% d’utilisateurs les plus performants au cours des six derniers mois.

Selon le fondateur de Codeforces, Mike Mirzayanov, les résultats d’AlphaCode ont largement surpassé les attentes. Initialement, l’intéressé avoue avoir été sceptique car même pour les problèmes compétitifs les plus simples, il est souvent nécessaire non seulement d’implémenter l’algorithme, mais aussi de l’inventer. Or, AlphaCode a réussi à égaler le niveau d’un nouveau compétiteur très prometteur.

Aux dires d’Oriol Vinyals, chercheur de DeepMind, cette IA en est encore à ses débuts. Elle représente toutefois un pas en avant vers la création d’une IA flexible et versatile capable de résoudre des problèmes jusqu’alors réservés aux humains grâce au coding.

Sur le long terme, AlphaCode pourrait aider les programmeurs et les non-programmeurs à écrire du code, à améliorer la productivité, ou à créer de nouvelles manières de développer des logiciels. Cette IA pourrait être utilisée pour créer des assistants de coding, voire même écrire ses propres logiciels.

Les défis de la programmation autonome

De nombreuses autres entreprises travaillent sur des applications similaires. Par exemple, Microsoft et OpenAI ont adapté l’IA de génération de langage GPT-3 pour fonctionner comme un programme d’auto-complétion capable de terminer des lignes de code.

Notons d’ailleurs qu’AlphaCode est basé sur une architecture IA de  » transformateur «  au même titre que GPT-3. C’est ce qui le rend particulièrement efficace pour le traitement de données textuelles, en langage naturel ou en code.

Néanmoins, malgré les importants progrès effectués dans le développement de systèmes IA de coding, ces systèmes restent loin d’être capables de remplacer les programmeurs humains. Le code qu’ils produisent est souvent bogué.

En outre, ces systèmes sont généralement entraînés sur des bibliothèques de code publiques et tendent à reproduire du matériel protégé par des droits d’auteur. Lors d’une récente étude, des chercheurs ont découvert que près de 40% du code produit par l’outil de programmation IA Copilot développé par GitHub contient des vulnérabilités de sécurité.

Selon certains analystes en sécurité, des acteurs malveillants pourraient même écrire et partager intentionnellement du code contenant des portes dérobées cachées. Ce code pourrait ensuite être utilisé pour entraîner des programmes IA, qui risqueraient d’introduire des erreurs dans leurs futurs programmes.

Face à ces défis, les systèmes de coding IA sont encore loin de pouvoir être pleinement intégrés aux travaux des programmeurs. Ils servent pour l’instant d’assistants, dont les suggestions doivent être traitées avec prudence. Il faudrait sans doute patienter quelques années pour que ces systèmes soient réellement capables de produire leurs propres programmes.

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