Pendant des années les développeurs ont utilisé tous les outils disponibles pour faciliter leur travail et accélérer le développement d’applications.

Pour accélérer le développement dans un IDE:

• snippets de code
• langage server
• linters
• refactoring automatique
• extraction d’interfaces, de fonctions, etc

Pour accélérer l’accès au savoir:

• Google
• Stackoverflow

Aujourd’hui avec l’arrivée des LLM, nous entrons dans une nouvelle ère de productivité. C’est une innovation de rupture qui va profondément changer notre manière de programmer.

Le développeur qui murmurait à l’oreille de GPT-4

Les capacités de raisonnement de GPT-4 sont impressionnantes. On peut discuter sur la nature du “raisonnement” étant donné que basiquement le LLM se contente de prédire la suite d’un texte mais les résultats sont là et ils sont sans appel: GPT-4 peut écrire la majeure partie de votre code.

• autocompléter le code https://github.com/features/copilot
• générer des composants frontend https://v0.dev/
• comprendre et corriger un bug https://github.com/Aschen/bug-agent-llm
• écrire des tests fonctionnels https://github.com/Aschen/func-test-agent-llm
• écrire des applications entières https://github.com/geekan/MetaGPT
• résoudre des coding challenges https://github.com/Aschen/codingame-solver
• faire des revues de PR https://coderabbit.ai/
• et bien d’autres..

Alors bien sûr ce n’est pas encore parfait mais pour la plupart des tâches, il suffit de guider le LLM pour obtenir des résultats.

Cependant la technologie en est encore à ses balbutiements mais d’ici quelques années la majeure partie du code d’une application pourra être écrite par des LLM.

Innovation de rupture

Le métier de développeur s’en trouvera profondément changé, au moins autant que ce qu’il a pu être avant l’accès rapide à la connaissance (qui a besoin de connaître toute la documentation d’une lib ou d’un langage de nos jours?)

Les développeurs seront de plus en plus des chef d’orchestres chargés de penser une application dans sa globalité et de diriger les LLMs qui s’occuperont d’écrire les détails d’implémentation, les tests fonctionnels et la documentation.

Cette transition va s’effectuer plus vite qu’on ne le pense, Stackoverflow a déjà perdu plus de 35% de son trafic depuis la sortie de ChatGPT, Github Copilot se positionne comme l’outil favori des développeurs avec 46% du code écrit avec Copilot quand l’extension est activée.

De ce fait, les processus d’évaluation des candidats sont à revoir. En effet, bientôt c’est plutôt la capacité d’un développeur à travailler de concert avec un LLM pour la plupart des tâches et sa capacité à se concentrer sur des problèmes de plus haut niveau qui déterminera la valeur d’un candidat.

Imaginez un cabinet d’avocat qui fait passer un QCM sur le code pénal pour recruter un avocat de la défense, difficile d’évaluer le véritable potentiel d’un candidat non?

Le développeur 4.0

La stack technique d’un développeur en 2024 sera pleine de LLMs et ceux qui n’auront pas su prendre le train en marche risquent de se retrouver sur la touche du à un manque de productivité.

Quelques outils:

• Github Copilot: une autocomplétion automatique de votre code à l’UX parfaite qui se calque sur votre code existant
• ChatGPT: on ne le présente plus, la version gratuite est suffisante pour résoudre la majorité des problèmes
• GPT-4: créez vous un compte OpenAI et utilisez le playground et GPT-4 pour des problèmes plus complexes!
• LangChain: utilisez LangChain pour créer vos propres agents et gagnez du temps sur vos tâches quotidiennes
• Cursor.so: un IDE intégrant l’accès à GPT au plus près de votre code