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Le codeur IA de Google bat les développeurs humains

Les spécialistes de l’apprentissage automatique de Google de l’équipe DeepMind ont développé un logiciel qui génère du code de programme à partir d’instructions en langage naturel. La particularité d’AlphaCode : L’IA basée sur un modèle de transformation est entraînée à résoudre des tâches de programmation telles qu’elles sont volontiers posées dans les concours ou même les tests de recrutement pour développeurs.

Pour ce faire, le modèle a d’abord été entraîné avec du code de programmation sélectionné sur GitHub. Ensuite, l’équipe DeepMind a alimenté AlphaCode avec des tâches de concours de programmation afin de l’affiner. L’IA a ensuite généré un grand nombre de programmes C++ et Python pour chaque tâche de test, parmi lesquels elle a filtré dix candidats par le biais d’un processus de clustering. La qualité de leur code a ensuite été testée.

Le test a été effectué avec dix tâches de programmation actuelles de Codeforces, un site web sur lequel les développeurs peuvent participer à des concours de programmation. Selon Google, AlphaCode a obtenu un classement moyen de 54,3 % : près de la moitié des participants humains aux concours ont fourni des solutions moins bonnes que l’IA.

Google n’est pas la seule entreprise à faire des recherches sur les IA qui génèrent du code : GitHub Copilot, présenté en été 2021, est un outil de programmation d’IA pour les développeurs basé sur OpenAI Codex. Codex est dérivé de GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) d’OpenAI, une IA puissante pour la génération de langage. GPT-3 fait déjà des merveilles lorsqu’il s’agit de générer un code de programmation valide à partir du langage naturel. Les programmeurs trouvent aujourd’hui plusieurs extensions basées sur l’IA pour les IDE, qui les soulagent dans leur travail de programmation.

L’équipe DeepMind décrit ses recherches, le fonctionnement de l’IA et les résultats des tests dans le document Competition-Level Code Generation with AlphaCode. Il contient également des exemples de code généré. Les tâches de test sont disponibles sur GitHub si quelqu’un souhaite se mesurer à AlphaCode.

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