AlphaCode, la solution IA pour générer du code informatique

L’intelligence artificielle (IA) est omniprésente dans notre monde actuel et son influence impacte tous les secteurs d’activité. Dans le domaine bancaire et de la finance, elle présente également un potentiel énorme, grâce à sa capacité à analyser rapidement d’énormes ensembles de données et à identifier des modèles complexes. En exploitant les capacités d’IA comme Alphacode, les entreprises peuvent accroître leur efficacité opérationnelle et développer leur offre de solutions.

Qu’est-ce qu’AlphaCode ?

Alphacode est un système d’intelligence artificielle développé par DeepMind, une filiale de Google. Il a la capacité d’écrire du code informatique à partir de descriptions de problèmes en langage naturel. Alphacode a été entraîné sur des gigaoctets de code provenant de GitHub, et sur des milliers de problèmes issus de la plateforme Codeforces.

L’IA de Deepmind est capable de résoudre des problèmes nécessitant à la fois de la logique, des mathématiques et une expertise en code. Il s’agit d’une avancée majeure pour le codage autonome, car elle peut rivaliser avec les meilleurs programmeurs humains sur des puzzles complexes.

Quels sont les principaux concepts et composants d’AlphaCode ?

AlphaCode s’appuie sur le Reinforcement Learning, ou apprentissage par renforcement. Dans ce type de Machine Learning, un agent d’intelligence artificielle doit atteindre un objectif. Pour cela, il est formé à prendre des décisions en agissant dans un environnement donné. 

Des gigaoctets de données d’entraînement

Le système a été entraîné sur un ensemble de données d’environ 10 millions d’échantillons de code issus de GitHub, la plateforme collaborative de partage de code. Le modèle a ainsi pu se familiariser avec la syntaxe et les conventions de codage. Il a ensuite été entraîné à traduire des descriptions de problèmes en code. Pour cela des milliers de problèmes collectés lors de concours de programmation lui ont été soumis.

Un processus de sélection par étape

Face à un problème, AlphaCode va éliminer les mauvaises lignes de code et générer jusqu’à plus d’un million de solutions candidates (en Python ou en C++) pour les remplacer. Il va ensuite procéder à un premier filtre, pour ne garder que 1 % de programmes qui passent les tests, associé au problème soumis.

Il va ensuite regrouper les programmes restants en fonction de la similarité de leurs résultats et de leurs entrées. Il soumet alors un par un des programmes de chaque groupe jusqu’à ce qu’un programme réussisse ou que l’algorithme atteigne 10 soumissions.

Différents langages de programmation

Au fur et à mesure de son entraînement sur différents échantillons, l’algorithme a appris à comprendre et à transcrire dans plusieurs langages de programmation. Il a ainsi la capacité de comprendre des langages comme Python, C++, JavaScript et même TypeScript.

Comment fonctionne AlphaCode ?

AlphaCode est doté de fonctionnalités dont l’objectif principal est de soutenir et simplifier le travail de codage des développeurs informatiques.

Autocomplétion et suggestions

AlphaCode utilise des algorithmes de Machine Learning qui lui permettent de suggérer des compléments de code en fonction du contexte. Il est ainsi capable de prédire la prochaine ligne de code ou même de proposer des extraits de code correspondant au style de codage des développeurs. L’outil minimise le besoin de taper manuellement, et permet à la fois de gagner du temps et de réduire les erreurs.

Détection et correction des erreurs

La solution est en mesure de détecter les erreurs dans le code en temps réel et de proposer des corrections. Elle va également expliquer la raison pour laquelle l’erreur spécifique. Les développeurs peuvent ainsi détecter plus rapidement les anomalies et écrire un code plus propre.

Optimisation du code

AlphaCode analyse le code et suggère des méthodes pour l’optimiser. Il identifie les goulots d’étranglement et va indiquer les modifications susceptibles d’améliorer les performances. C’est une fonctionnalité qui aide les développeurs à écrire un code plus efficace, et donc à améliorer les performances globales de l’application.

Quelles sont les applications d’Alphacode ?

L’IA de Google fait pour le moment ses preuves dans les défis de développement. Dans la vie réelle, elle pourrait être un soutien précieux dans les domaines du développement et du Machine Learning. 

Dans le domaine du développement

L’IA peut être utilisé pour la rédaction de code. Ils offrent des fonctionnalités d’autocomplétion et de suggestion qui font gagner du temps aux développeurs. En parallèle, il détecte les erreurs, ce qui permet d’écrire un code plus propre, plus rapidement.

Dans le domaine du Machine Learning

Grâce à ses fonctions d’optimisation du code, l’outil peut aider à améliorer les performances des modèles d’IA durant l’entraînement. Ses capacités de détection et de correction d’erreurs lui permettent de détecter précocement les anomalies et d’améliorer la précision des modèles.

L’IA de DeepMind peut-elle dépasser l’humain ?

Soumise aux défis de coding de Codeforces, l’IA s’est placée parmi les 54 % de codeurs humains les plus performants. Cette compétition exige une compréhension globale des algorithmes et des concepts théoriques en informatique. Les challenges proposés sont des sortes de puzzles très spécialisés qui font appel à la fois à la logique, les mathématiques et la maîtrise du code. 

AlphaCode a ainsi tenté de résoudre une dizaine de ces défis en appliquant des méthodologies similaires à celle d’un codeur humain. Plus récemment, la version 2 de l’IA, alimenté par Gemini, est parvenue à se classer entre les catégories Expert et Candidat maître, en obtenant des résultats supérieurs à 85 % des participants.  

Toutefois, l’IA en est encore qu’à ses débuts, et malgré les progrès notables apportés par la version 2, il n’est pas pour le moment question de remplacer les humains. À long terme, AlphaCode pourrait aider les développeurs à améliorer leur productivité. Elle pourrait également permettre à des utilisateurs novices d’écrire du code. 

Quels sont les avantages d’un tel générateur de code ?

L’utilisation de l’IA de Deepmind pour écrire du code présente des avantages non négligeables. 

• Les outils pilotés par l’IA ont le potentiel d’automatiser les tâches de codage de routine et répétitives. Les développeurs peuvent alors se concentrer sur des aspects à plus forte valeur ajoutée. 
• L’IA peut détecter et corriger les erreurs en temps réel, en analysant de grandes quantités de code. La qualité et la robustesse du code sont ainsi rapidement optimisées. 
• Des outils comme Alphacode peuvent être une passerelle vers le codage pour des novices. Le développement de logiciels serait alors accessible au grand public.

Quels sont les défis potentiels à considérer ?

Si l’Intelligence Artificielle est un sujet qui soulève des interrogations et des inquiétudes, Alphacode n’est pas épargné.

Le risque d’erreur et les failles de sécurité

L’IA est capable de résoudre des problématiques complexes, pourtant elle peut commettre des erreurs élémentaires, par exemple créer une variable non utilisée. De plus, les modèles sont susceptibles de générer du code présentant des vulnérabilités exploitables. L’ensemble d’entraînement peut s’appuyer sur des sources comportant des lignes de codes obsolètes ou être contaminé par un code erroné délibérément injecté par une personne malveillante. 

Une consommation considérable de ressources

L’exécution d’AlphaCode requiert une puissance de calcul considérable, ce qui peut présenter un frein à son utilisation. Le volume de calculs GPU nécessaires pour résoudre un seul problème est susceptible de surpasser la consommation hebdomadaire d’un service complet. Le modèle peut donc avoir un impact environnemental significatif. Son entraînement requiert des ressources considérables, avec des centaines de jours de pétaflops (FLoating point Operations Per Second) déployés dans les centres de données de Google. 

Des capacités encore limitées

À l’heure actuelle, AlphaCode n’a pas accès à l’ensemble des langages de programmation. De plus, la plateforme n’est pas accessible au grand public. L’outil est pour le moment capable de suggérer une seule ligne à la fois et est restreint à de courts extraits de code. 

Les problématiques liées aux droits d’auteur

Comme nous l’avons vu, l’IA ne génère pas un code inédit, mais s’inspire de données reçues en entraînement. De fait, elle se base sur des lignes de codes déjà existantes, ce qui pose problème en termes de droits d’auteur. Un développeur utilisant l’outil pour écrire du code pourrait se voir accusé de plagiat. 

Quel avenir pour les générateurs de code ?

Le générateur de Deepmind n’est pas le seul outil d’IA dans le domaine du codage. D’autres géants de la Tech ont également développé leur propre outil. Ainsi, Copilot de Microsoft est utilisé pour analyser le code existant, générer de nouveaux extraits ou compléter des lignes de codes. Il a été construit avec le soutien de GitHub et d’OpenAI. Amazon a également développé CodeWhisperer capable de générer du code dans de nombreux langages et intégrant un débogueur. L’arrivée d’un générateur tel que celui d’OpenAI, Codex, marque une nouvelle étape, puisque l’IA est capable de traduire le langage naturel en code. Nul doute que les générateurs vont devenir de plus en plus efficaces et vont permettre de faire émerger de nouveaux modèles plus performants les uns que les autres. 

Le domaine de l’Intelligence Artificielle est l’un des plus prometteurs et des plus porteurs. Il existe déjà des modules de formation afin d’apprendre à utiliser Alphacode. IA School vous propose d’acquérir l’ensemble des compétences pour réussir dans ce secteur, à travers des programmes de formations complets sur l’intelligence artificielle.