Chapitre 3. Le codegénéré par l'IA et le paradoxe de la performance
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
La génération de code avec l'aide de l'IA est vite passée d'une nouveauté à un outil de tous les jours dans le développement moderne. Les LLMs et les assistants de codage IA peuvent créer du code d'application web en quelques secondes, proposant des solutions qui semblent marcher dans le navigateur. Cette rapidité et cette commodité s'accompagnent cependant d'un paradoxe : ces outils sont actuellement optimisés pour la justesse (répondre à l'intention du prompt) et peut-être le style, mais pas pour la performance. Les données d'entraînement à partir desquelles ils apprennent sont un mélange de code provenant du web, qui comprend à la fois de bonnes et de mauvaises pratiques. Ainsi, une IA peut produire une solution qui fonctionne, mais qui n'est pas optimale, efficace, accessible ou conviviale. Dans la pratique, de nombreux développeurs découvrent que les applications générées par l'IA fonctionnent correctement, mais présentent de sérieux problèmes de performance et de qualité lorsqu'elles sont soumises aux normes du monde réel.
Ce chapitre examine le problème à un niveau élevé et évalue l'évolution du rôle des développeurs humains. Les chapitres suivants proposeront ensuite des techniques concrètes pour optimiser le code généré par l'IA.
Résultats de l'IA : corrects mais pas optimaux ...
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