Alors que l’IA générative continue d’évoluer à un rythme rapide, les programmeurs sont confrontés à un nouveau défi : maîtriser intelligence artificielle.
Il semble que chaque lieu de travail s’efforce de tirer parti de la technologie – certains avec plus de considération et d’éthique que d’autres. Des groupes de travail aux équipes entièrement nouvelles, tout le monde, des startups décousues aux géants de la technologie, veut participer à l’action de l’IA.
Un rapide coup d’œil révèle pourquoi : alors que les turbulences boursières mondiales ont affecté certains des plus grands noms de la technologie, notamment Microsoft, Nvidia et Meta ces dernières semaines, d’autres, comme Adobe et Amazon, bénéficient de perspectives d’investissement plus optimistes en raison de leurs avancées en matière d’IA.
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Accenture, Siemens Energy et Belcorp investissent tous actuellement dans le perfectionnement des employés en utilisant Travailleurune plateforme de vérification des compétences en IA qui aide les entreprises à identifier les points forts, les domaines de développement et les déficits de compétences de leur main-d’œuvre.
Son fondateur et PDG est Kian Katanforoosh, co-créateur du programme Deep Learning de Stanford, qui a enseigné des compétences en IA à plus de 4 millions d’étudiants. Il affirme que l’amélioration des compétences en IA n’est plus seulement un ajout précieux à la boîte à outils d’un programmeur.
Cela est particulièrement vrai pour Python programmeurs. « Développer des compétences en IA devient de plus en plus essentiel », déclare Katanforoosh. « La demande d’ingénieurs en IA augmente, et bon nombre de ces postes sont remplis par Python. programmeurs qui non seulement comprennent la langue, mais possèdent également une connaissance approfondie des technologies de l’IA.
La polyvalence de Python lui permet d’être utilisé à différents niveaux de développement de l’IA, de la création de visualisations de données au développement de modèles d’apprentissage automatique complexes et au déploiement d’applications d’IA à grande échelle.
Chacun de ces niveaux nécessite une compréhension nuancée de l’IA, et les programmeurs Python capables de combler cet écart sont plus susceptibles d’exceller.
Améliorer la productivité
L’intégration de l’IA dans le développement de logiciels ne consiste pas seulement à élargir les compétences, mais également à améliorer la productivité.
Katanforoosh souligne que les outils d’IA transforment la façon dont les programmeurs Python abordent leur travail, en automatisant les tâches de routine et en leur permettant de se concentrer sur des défis plus complexes. « Ces applications rationalisent le processus de développement, réduisent les erreurs et améliorent l’efficacité et la qualité globales des projets logiciels », explique-t-il.
Un exemple est code l’autocomplétion et la génération de code, qui automatisent la création de codes et de fonctions passe-partout. Parallèlement, la refactorisation du code améliore la structure et la lisibilité du code, sans altérer ses fonctionnalités.
Les outils de révision de code, les tests automatisés et les analyses de sécurité aident à identifier les vulnérabilités et les bogues et à garantir la qualité du code.
Pour les développeurs qui détestent consacrer du temps à la documentation, les outils de génération peuvent créer des commentaires, de la documentation API et des guides d’utilisation. L’un des développements les plus intéressants qui contribuent à combler le fossé entre les développeurs est peut-être les outils de traduction de code qui, comme Google Translate, peuvent convertir le code entre les langages, comme de Python vers Java.
Les développeurs Python peuvent réellement bénéficier de ces avancées. « Python est un langage populaire avec une grande quantité de ressources en ligne, ce qui le rend bien adapté aux outils d’IA qui s’appuient sur de nombreuses données de formation », explique Katanforoosh. « Les modèles d’IA optimisés pour les tâches de codage sont plus efficaces avec Python qu’avec des langages moins courants, offrant ainsi aux programmeurs Python un avantage significatif. »
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Il souligne qu’à mesure que de nouveaux langages de plus haut niveau ont émergé, la demande de programmeurs qualifiés n’a fait qu’augmenter. « Par exemple, Python permet aux développeurs d’écrire sur une seule ligne ce qui nécessiterait des dizaines de lignes en C++ ou des centaines en Assembly. Désormais, le langage naturel – ou ingénierie rapide – est une programmation de niveau encore plus élevé, permettant une résolution plus rapide des problèmes », dit-il.
« Python continuera d’être un outil crucial, et les grands ingénieurs s’adapteront, passant d’un langage à l’autre selon les besoins pour résoudre efficacement les problèmes. L’IA représente la prochaine étape de cette évolution, et les programmeurs Python qui perfectionnent leurs compétences en IA seront à l’avant-garde de cet avenir passionnant du génie logiciel », prédit-il.
Même si l’avenir est incertain, rester immobile n’est pas une option. Les programmeurs Python, déjà équipés d’un langage puissant et polyvalent, ont la possibilité d’orienter leur carrière dans une nouvelle direction et, à terme, de remporter un salaire plus important.
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