Six stratégies pour améliorer l'efficacité du codage avec ChatGPT

Six stratégies pour améliorer l'efficacité du codage avecChatGPT

Malgré leurs capacités impressionnantes, les experts préviennent que les outils d'IA comme ChatGPT ne sont pas aussi intelligents qu’il y paraît au premier abord. Une utilisation prudente est essentielle.

À moins que l'on ait résidé sous un rocher, la conscience de ChatGPT – un chatbot IA conversationnel développé par OpenAI à San Francisco, en Californie, est pratiquement inévitable. ChatGPT, alimenté par la puissance de l’intelligence artificielle, étonne les utilisateurs par ses réponses étrangement humaines aux demandes de renseignements sur un large éventail de sujets. Formé sur un vaste corpus de texte, la capacité de ce chatbot à engager des conversations textuelles permet aux utilisateurs d'affiner ses réponses. Même si ses premières réponses peuvent sembler décalées, il produit souvent des résultats précis, y compris du code logiciel.

Les chercheurs exploitent ChatGPT pour des tâches telles que le débogage de code, l'annotation de code, la traduction de logiciels multilingues et les opérations de routine telles que la visualisation de données. Une prépublication de mars indiquait que le programme avait réussi à résoudre 76 % des 184 tâches d'un cours d'introduction à la bioinformatique après une seule tentative, et 97 % en sept tentatives, démontrant ainsi son utilité potentielle.

Pour les chercheurs qui trouvent le codage inconfortable ou qui n’ont pas les ressources nécessaires pour employer des programmeurs à temps plein, les chatbots comme ChatGPT peuvent être des outils responsabilisants, démocratisant l’accès à l’expertise en codage.

Cependant, malgré leurs apparentes capacités intellectuelles, les chatbots ne sont pas véritablement intelligents. Ils ont été comparés à des perroquets stochastiques, faisant écho sans réfléchir à ce qu’ils ont appris auparavant. Amy Ko, une informaticienne de l'Université de Washington à Seattle, compare avec justesse ChatGPTLes limites de Jeopardy sont comparées à celles d'un ancien candidat de Jeopardy essayant désespérément de rattraper son retard sur la culture pop actuelle, dépourvu de conscience, d'action, de moralité, d'incarnation ou de vie intérieure émotionnelle. Il est à noter que ChatGPTLes données de formation de s'étendent uniquement jusqu'en 2021.

En substance, ChatGPT et des outils similaires basés sur des modèles de langage étendus (LLM), notamment Microsoft Bing et Copilote GitHub, sont en effet de puissantes aides à la programmation, mais leur utilisation doit être abordée avec prudence. Voici six stratégies recommandées pour le faire efficacement.

Sélectionnez judicieusement vos applications

Les chatbots excellent dans de petites tâches de programmation spécifiques telles que le chargement de données, les manipulations de base, la création de sites Web et la visualisation. Cependant, ils ne sont pas à la hauteur dans le domaine du génie logiciel, qui implique des considérations plus larges telles que les cadres de test, l'écriture de code maintenable et la compréhension des compromis inhérents à la construction de systèmes complexes. Il est crucial de reconnaître ces limites.

Faites confiance, mais vérifiez

Les chatbots peuvent fournir des réponses qui semblent éclairées, mais ils peuvent néanmoins être sujets à des erreurs. Ils pourraient mal comprendre les questions ou proposer des réponses incorrectes. Alors que des erreurs flagrantes deviennent évidentes lorsque le code ne s'exécute pas, des erreurs subtiles peuvent passer inaperçues, en particulier les bogues sur une seule ligne qui sont faciles à corriger mais difficiles à identifier. Il est essentiel de lire et de tester attentivement le code généré pour garantir son exactitude et sa fonctionnalité, en particulier dans les « cas extrêmes » ou dans les situations qui repoussent les limites du comportement attendu.

Prioriser la sécurité

Le code produit par les chatbots reflète la qualité de leurs données de formation. Malheureusement, la qualité du code trouvé en ligne, qui sert de support de formation à ces chatbots, est souvent médiocre en termes d'efficacité et de robustesse. En conséquence, le code généré peut ne pas fonctionner correctement sur de grands ensembles de données et peut même introduire des failles de sécurité. La vigilance est de mise, notamment lorsqu'il s'agit d'applications critiques ou de données sensibles.

Adoptez une approche itérative

Utiliser des chatbots pour le codage n’est pas une expérience unique. Cela doit être traité comme une conversation continue. Les utilisateurs écrivent du code, reçoivent des réponses, les examinent avec scepticisme, demandent des détails supplémentaires ou demandent des révisions. Gangqing (Michael) Hu, un expert en bioinformatique, a exploité ce flux de travail itératif pour développer OPTIMAL, une méthode d'optimisation des invites des chatbots. Une communication efficace et un perfectionnement continu sont essentiels pour obtenir les résultats souhaités.

Anthropomorphiser le Chatbot

Tout en reconnaissant que les chatbots manquent de caractéristiques humaines, il peut être bénéfique d’interagir avec eux comme s’ils étaient humains. Adopter l’analogie d’un stagiaire d’été diligent mais inexpérimenté peut guider l’approche. Exprimez clairement vos problèmes, décomposez-les en éléments gérables et spécifiez les outils ou bibliothèques que vous préférez. De telles instructions aident le chatbot à naviguer dans le vaste paysage de réponses possibles et améliorent les chances de recevoir des solutions pertinentes et précises.

Accepter le changement et l’évolution des capacités

Des modèles de langage comme ChatGPT évoluent constamment et deviennent de plus en plus puissants. La longueur des invites augmente, permettant des réponses plus nuancées, et de nouveaux outils continuent d'émerger. Un exemple est Code Interpreter, un plugin qui transforme ChatGPT en un analyste de données numériques, permettant aux utilisateurs de télécharger des ensembles de données, de poser des questions sur les données et d'obtenir des résultats téléchargeables. Rester adaptable et rester à jour avec les dernières avancées en matière de modèles linguistiques offre aux chercheurs des possibilités passionnantes.

Conclusion

En conclusion, ChatGPT et des chatbots similaires alimentés par l’IA ont un potentiel remarquable en tant qu’aides à la programmation. Ils peuvent participer à des tâches telles que le débogage de code, l'annotation, la traduction linguistique et les opérations de routine, offrant ainsi commodité et efficacité aux chercheurs et aux programmeurs. Cependant, il est crucial d’aborder leur utilisation avec prudence.

Six stratégies pour améliorer l'efficacité du codage avec ChatGPT

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