Perspectives d’avenir : pour les étudiants en informatique, l’IA générative n’est pas seulement l’avenir, c’est aussi le présent. Ces modèles de langage intelligents remodèlent déjà la façon dont la prochaine génération de programmeurs apprend à coder, offrant aux enseignants une toute nouvelle approche dans leur approche.
Le rapport de l’IEEE Spectrum montre comment l’IA générative transforme le monde universitaire. Les étudiants utilisent des assistants d’IA comme ChatGPT pour comprendre des concepts difficiles, résumer des documents de recherche approfondis, réfléchir à des moyens de relever les défis de codage et prototyper de nouvelles idées. Fondamentalement, l’IA est devenue le compagnon d’étude ultime pour les majors CS.
Les professeurs ne peuvent pas non plus ignorer la vague de l’IA. Ils expérimentent des moyens d’intégrer l’IA générative dans le programme tout en veillant à ce que les étudiants maîtrisent les compétences de base en programmation. Il s’agit d’un exercice d’équilibre délicat car la technologie évolue rapidement. « Étant donné que les modèles linguistiques à grande échelle évoluent rapidement, nous sommes encore en train d’apprendre comment le faire », a déclaré au magazine Wei Tsang Oi, professeur agrégé de l’Université nationale de Singapour.
Un changement majeur consiste à se concentrer moins sur la syntaxe du code et davantage sur les compétences de niveau supérieur en résolution de problèmes. Avec la disponibilité des assistants IA, écrire du code à partir de zéro ne doit plus être difficile. Testez correctement votre code pour détecter les bogues, décomposez les gros problèmes en étapes plus petites que l’IA peut gérer et combinez ces étapes pour créer une solution complète.
Oi souligne que d’autres aspects importants de la conception de logiciels sont intangibles, comme l’identification du bon problème à résoudre et l’exploration de solutions potentielles. Il suggère que les étudiants devraient consacrer plus de temps à optimiser leur logiciel, à prendre en compte les implications éthiques et à le rendre plus convivial, plutôt que de se concentrer uniquement sur la syntaxe de codage.
Des outils comme Copilot de GitHub font déjà le gros du travail pour les programmeurs, et leur rôle dans le codage ne fera qu’augmenter.
Un autre professeur qui enseigne à l’Université de Californie à San Diego a déclaré au magazine que les étudiants doivent mettre en pratique des compétences telles que la décomposition des problèmes en parties plus faciles à comprendre pour l’IA. « Il est difficile de trouver où cela est enseigné dans le programme. Il peut s’agir de cours d’algorithmes ou de génie logiciel, mais ce sont des cours de niveau supérieur. Ils sont désormais prioritaires dans les cours d’introduction. »
Les professeurs font preuve de créativité dans la conception des devoirs et dans leur notation. En plus de partager des fichiers de code, Daniel Zingaro de l’Université de Toronto Mississauga demande désormais à des groupes d’étudiants de soumettre des présentations vidéo expliquant leurs programmes de génération d’IA. Cela vous permet d’évaluer l’ensemble du processus de génie logiciel.
Ooi affirme que les outils d’IA donnent aux instructeurs la flexibilité nécessaire pour enseigner des compétences plus avancées, telles que la conception, l’optimisation et la prise en compte de l’éthique et de l’expérience utilisateur. Les étudiants sont libérés de la discussion sur la syntaxe.
Cependant, il existe des pièges à éviter compte tenu des limites actuelles de l’IA générative, notamment des hallucinations occasionnelles et un manque de véritable compréhension. Les professeurs préviennent que les étudiants ne devraient pas se fier aveuglément aux résultats de l’IA. Ils doivent tester eux-mêmes les solutions et maintenir un état d’esprit sceptique.
« L’IA devrait être le copilote de l’apprentissage, pas le pilote automatique », conseille Johnny Chan, assistant pédagogique à l’Université de Stanford, dans le rapport. La pensée critique est essentielle, et une dépendance excessive aux outils d’IA peut « court-circuiter » le processus d’apprentissage.
Mais il existe également un optimisme quant au fait que cette pédagogie en évolution constante portera ses fruits en comblant mieux le fossé entre l’enseignement en classe et les exigences professionnelles réelles.
Les PDG d’entreprises technologiques ont des opinions similaires (bien que plus dures) à celles de ces professeurs. Jensen Huang de Nvidia suggère que l’IA pourrait bientôt rendre obsolètes les compétences en codage. Si cela est vrai, le développement de capacités de raisonnement avancées pourrait s’avérer plus important pour un emploi futur que les connaissances syntaxiques. Emad Mostaq de Stability AI a même prédit l’année dernière que la plupart des codeurs externalisés en Inde seraient remplacés par des assistants IA d’ici 2025.
