Dans le contexte: Même si vous n’avez pas l’intention de suivre les tendances de l’industrie technologique pour la nouvelle année, il est impossible de ne pas remarquer toute l’attention portée aux outils d’IA générative tels que ChatGPT d’OpenAI. Ce chatbot basé sur le cloud, copilote créatif, partenaire de programmation et compagnon numérique polyvalent est devenu si populaire qu’il est presque impossible d’y accéder. En fait, la société a maintenant des limericks intelligents générés par l’IA et d’autres contenus amusants sur la page d’accès principale de leur service pour atténuer le coup frustrant de ne pas pouvoir l’essayer.
Il y a eu un mouvement important de la part des grandes entreprises technologiques pour tirer parti (ou réagir à) de l’incroyable degré d’intérêt suscité par le service fondamental basé sur un grand modèle linguistique, non seulement dans l’industrie technologique, mais également dans la population en général.
Microsoft, un grand investisseur précoce dans OpenAI, créateur de ChatGPT et de l’outil de création d’images Dall-E, a été particulièrement agressif dans annonçant un large soutien au service, le PDG Satya Nadella faisant des proclamations audacieuses à cet effet. Nadella a déclaré que Microsoft rendra largement disponible ChatGPT sur sa plate-forme cloud Azure et a l’intention d’intégrer ses capacités à de nombreux produits Microsoft, notamment Office et Microsoft 365, le moteur de recherche Bing, etc. Selon certaines rumeurs, d’autres entreprises, dont Google, s’efforcent de créer des offres compétitives basées sur leurs propres efforts.
Ces applications sont destinées à permettre aux non-programmeurs de créer leurs propres applications
Un domaine qui n’a pas été spécifiquement mentionné dans la plupart de ces discussions est celui des outils à faible code/sans code, tels que la ligne Power de Microsoft, Zoho, Salesforce, Oracle et autres. Ces applications sont destinées à permettre aux non-programmeurs de créer leurs propres applications, extensions d’application, macros sophistiquées et bien plus encore. En fin de compte, cependant, je pense que ce sont exactement des outils comme ceux-ci qui pourraient être les plus grands bénéficiaires d’outils comme ChatGPT.
Une partie de ma conviction et de mon enthousiasme pour ce développement découle d’une caractéristique peu connue de ChatGPT. Cette dernière version est basée sur la version 3.5 du grand modèle de langage GPT. L’une des nouvelles caractéristiques les plus importantes de cette nouvelle version est qu’elle a été construite non seulement avec du contenu textuel glané à partir d’explorations d’araignées Web sur Internet, mais également avec du code de programmation. En fait, certains ont postulé que la sortie incroyablement « réaliste » de ChatGPT est due à son incorporation d’exemples de code, et à la logique qui les sous-tend, dans son modèle le plus récent. L’idée est que la structure logique que le modèle « a apprise » en étant formé sur le code logiciel l’a aidé à créer des points plus convaincants et des réactions plus étroitement organisées à diverses requêtes.
L’intégration de la formation basée sur le code a également conduit de nombreux programmeurs à essayer l’outil comme moyen de générer du code pour les applications sur lesquelles ils travaillent de manière plus rapide et plus efficace. Les premiers résultats suggèrent que les outils d’IA générative ne sont pas tout à fait prêts pour les heures de grande écoute sur ce front, de nombreux programmeurs professionnels se plaignant des erreurs et/ou des inefficacités du code créé par ChatGPT.
Cependant, en réfléchissant aux opportunités, il semble que les outils à faible code / sans code pourraient être la solution idéale pour l’IA générative. La pure vérité est que malgré les nombreux efforts que des entreprises comme Microsoft et bien d’autres ont déployés pour simplifier leurs applications et extensions d’applications axées sur le code faible/sans code, elles sont toujours difficiles à comprendre et à utiliser par tous, sauf les utilisateurs les plus sophistiqués. Afin d’atteindre et d’attirer vraiment l’attention de l’équipe de « développeurs citoyens » que de nombreuses entreprises estiment vouloir/capables d’exploiter ce type d’outils, ils doivent être rendus beaucoup plus faciles à utiliser.
C’est là que les capacités d’analyse intelligente et de sortie créative de quelque chose comme ChatGPT entrent en jeu. Imaginez, par exemple, la possibilité de décrire simplement ce que vous voulez qu’une application, une macro ou une extension d’application particulière fasse, puis que l’outil alimenté par l’IA génère rapidement le code/les macros nécessaires pour donner vie à cette description. Un grand nombre de personnes savent ce qu’elles veulent qu’une application ou une macro fasse, mais ne savent pas nécessairement comment la créer. Cependant, le résultat d’un outil génératif alimenté par l’IA correctement formé pourrait contribuer grandement à surmonter ce défi.
Ces outils pourraient finir par générer soit une version entièrement fonctionnelle de ce que le « développeur citoyen » avait en tête, soit au moins la grande majorité de celle-ci, rendant l’objectif de permettre une nouvelle base énorme d’applications spécialisées mais hautement efficaces beaucoup plus plausible . Dans le processus, cela pourrait ouvrir les possibilités passionnantes et la promesse d’outils low code/no code à un public beaucoup plus large.
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L’impact potentiel de cela est énorme. Permettre à une nouvelle gamme massive de cerveaux, d’yeux et d’oreilles de relever le défi de créer de nouvelles capacités ou de nouvelles perspectives dans une application donnée (ou même des applications entièrement nouvelles) ouvre la véritable promesse de ce que les outils low code/no code étaient destinés à faire. De plus, il est incroyablement stimulant pour les utilisateurs d’avoir plus d’influence et de contrôle sur les applications qu’ils utilisent régulièrement. Il s’agit d’un degré de démocratisation technologique que même bon nombre des plus fervents partisans du mouvement low code/no code ne s’attendaient probablement pas à voir avant un certain temps.
Bien sûr, parler du potentiel d’une technologie donnée et ensuite voir la réalité de la façon dont elle est mise en œuvre sont souvent deux choses très différentes. Pourtant, il semble que l’IA générative pourrait être la technologie révolutionnaire qui donne enfin vie à la promesse intrigante des outils low code/no code et des développeurs citoyens.
