Mercredi 07 Mai 2025
Le 29 avril, la première édition de la conférence LlamaCon, orchestrée par Meta, a représenté une avancée significative dans l'ouverture de l'environnement Llama aux créateurs de logiciels. Grâce à l'annonce de l'API Llama, Meta ambitionne de simplifier l'exploration, la customisation et l'incorporation de ses modèles d'IA générative. Cependant, c'est une autre déclaration, émanant du PDG de Microsoft, Satya Nadella, qui a capté l'attention : jusqu'à 30 % du code créé en interne chez Microsoft serait dorénavant produit par des outils d'IA.
Sur scène, Satya Nadella et Mark Zuckerberg (PDG de Meta) ont discuté de l'impact de ces technologies sur le développement de logiciels. Questionné par le PDG de Meta sur la proportion de code produit par l'IA au sein de sa société, Satya Nadella a répondu qu'elle se situait entre 20 et 30 %, en fonction des projets et du langage de programmation, spécifiant que l'IA était particulièrement efficace en langage Python, mais bien moins en C++. Kevin Scott, directeur technique de Microsoft, a de plus affirmé que d'ici 2030, jusqu'à 95 % du code de l'entreprise pourrait être écrit par l'intelligence artificielle.
Mark Zuckerberg a, pour sa part, indiqué ne pas disposer de données chiffrées pour Meta, tout en prévoyant une progression rapide : selon lui, la part de code générée par IA pourrait atteindre 50 % en 2026, et continuer ensuite à croître. Une tendance confirmée par un autre GAMAM, car le taux de code produit par logiciel chez Google est passé de 25 à 30 % depuis octobre dernier, d'après Sundar Pichai.
Au-delà de ces pourcentages, une réalité prend forme : la production logicielle est en train de se diriger vers un modèle de coécriture algorithmique à grande échelle. Cette transformation soulève une interrogation : l'industrialisation du code par l'IA aboutira-t-elle à une simple automatisation de tâches répétitives, laissant aux programmeurs le rôle central, comme l'assure Kevin Scott, ou à une refonte complète de la chaîne de production logicielle ? L'IA va-t-elle simplement aider les développeurs ou transformer radicalement le métier ?
Gouvernance, qualité et sécurité du code généré par IA
Alors que l'IA prend une place de plus en plus importante dans la production logicielle, une autre question devient essentielle : celle de la gouvernance du code généré. Si l'IA produit, qui est responsable ? Et selon quelles normes faut-il évaluer la qualité, la sécurité ou la robustesse de ce code ?
En matière de cybersécurité, les enjeux sont tout aussi sensibles. Plusieurs études récentes ont démontré que le code généré par IA peut introduire des vulnérabilités, souvent dues au fait que le LLM reproduit des pratiques courantes, mais peu sûres, présentes dans ses données d'entraînement : l'IA, censée améliorer la qualité du code, pourrait dans certains cas renforcer des failles existantes.
Au plan réglementaire, l'arrivée massive de code généré pose également de nouveaux défis. Comment garantir la conformité au RGPD, au Digital Operational Resilience Act (DORA), ou à l'AI Act, si les sources du code ne sont pas totalement explicites ? Des discussions émergent autour de l'obligation de marquage ou de documentation du code généré, mais ces initiatives restent fragmentaires.
