Responsabilité des navires
90Quelqu'un doit être responsable en cas d'interruption de production, de fuite de données en cas de faille de sécurité ou de décision préjudiciable d'un système. Un modèle ne peut pas assumer cette responsabilité.
Le génie logiciel est l'une des premières professions de ce site à ressentir directement l'automatisation des modèles de grand langage, car sa matière première - un texte qui suit des règles strictes - est exactement ce pour quoi ces modèles ont été conçus. Les outils qui écrivent, complètent et révisent le code font déjà partie du flux de travail quotidien de la plupart des ingénieurs professionnels, et ne constituent pas un scénario futur.
Cela ne rend pas le travail obsolète ; cela rend la partie précieuse du travail plus étroite et plus concentrée. Les sections ci-dessous séparent ce qui est déjà automatisé de ce qui s'est jusqu'à présent avéré beaucoup plus difficile à transmettre à un modèle.
Haut
Share of the work a machine could do
Une grande partie du code qu'un ingénieur saisit au cours d'une semaine donnée (type passe-partout, tests de première ébauche, traductions de routine) est déjà relativement rapide à produire pour un modèle de langage. Ce qui reste difficile à automatiser, c'est de décider ce qui doit être construit, de détecter dans quelle mesure un changement apparemment plausible peut être subtilement erroné et d'être responsable en cas d'échec en production.
Scored from the tasks, not the job title. Lower is safer.
Jobs AI cannot take →What machines cannot take
Traduire des besoins ambigus en spécifications
83Transformer une vague demande commerciale en un plan précis et réalisable nécessite encore de poser les bonnes questions à des personnes qui, souvent, ne savent pas encore ce qu'elles veulent.
Architecture du système complet
77Décider comment des dizaines de services, d'équipes et de magasins de données doivent s'articuler, et vivre avec cette décision pendant des années, est une compétence différente de celle d'écrire une seule fonction.
Des échecs de débogage sans précédent
74Les nouveaux incidents de production – ceux sans message de forum ou exemple de formation correspondant – nécessitent toujours une formation humaine et des hypothèses testées sous pression.
Négociation cross-équipe
80Décider quelle équipe absorbe le coût d’un raccourci, ou lequel de deux délais contradictoires ne respecte pas, relève à la fois d’un jugement politique et technique.
What they already take
Code passe-partout et colle
82Il est désormais souvent plus rapide de générer et de vérifier des modèles bien compris (points de terminaison CRUD, validation de formulaire, configuration standard) que de les saisir manuellement.
Tests unitaires de première version
70Les assistants peuvent lire une fonction et produire rapidement un ensemble plausible de cas de test, même si quelqu'un doit encore juger s'il teste les bonnes choses.
Commentaires sur la révision du code de routine
60Le style, la dénomination et les commentaires sur les bogues évidents sur une pull request sont de plus en plus laissés aux linters automatisés et aux réviseurs IA, libérant ainsi les réviseurs humains pour les commentaires au niveau de la conception.
Portage du code entre langues
65La traduction d'une fonction ou d'un petit module d'un langage ou d'un framework à un autre est une tâche de correspondance de modèles pour laquelle les modèles de langage sont déjà assez fiables.
How the work is changing
De la saisie du code à sa révision
Une part croissante de la journée d'un ingénieur est consacrée à lire, tester et corriger le code d'un modèle proposé plutôt que de composer chaque ligne à partir d'un fichier vierge.
Des équipes plus petites, un périmètre plus large
Les équipes qui avaient autrefois besoin de plusieurs ingénieurs pour couvrir un domaine de produit en attendent de plus en plus un ou deux, s'appuyant sur des outils d'IA pour combler l'écart qui en résulte en matière de production brute.
Une spécification précise devient une compétence essentielle
Rédiger une description sans ambiguïté de ce qu'un système devrait faire – autrefois laissée implicite dans la tête d'un ingénieur senior – est désormais une compétence qui mérite d'être enseignée directement.
La vérification devient le goulot d'étranglement
Étant donné que le code généré peut sembler correct tout en étant subtilement erroné, la discipline des tests, la révision et la surveillance du code gagnent en importance par rapport à la production de code brut.
New jobs branching off
Ingénieur IA/ML
Construit et peaufine les modèles eux-mêmes plutôt que les applications qui les entourent ; recoupe fortement le génie logiciel traditionnel mais s'appuie davantage sur les statistiques.
Ingénieur invite/contexte
Conçoit les structures de récupération, d'outillage et d'invite qui rendent une fonctionnalité basée sur LLM suffisamment fiable pour être livrée, une discipline qui existait à peine avant le début des années 2020.
Équipe rouge IA / ingénieur sécurité
Teste les modèles et le code écrit par l'IA pour détecter les failles de sécurité, les biais et les modes de défaillance avant qu'ils n'atteignent la production, une spécialisation émergente au sein des grandes équipes de sécurité.
Ingénieur fiabilité des sites (SRE)
Il existait déjà, mais il gagne en importance relative en tant qu'humain responsable des systèmes qui écrivent, testent et même se déploient de plus en plus eux-mêmes.
Outlook
Le génie logiciel continuera très probablement à bien payer et à rester très demandé au cours de la prochaine décennie, mais la forme d'un emploi de débutant est déjà en train de changer : moins de rôles existeront uniquement pour produire du code de routine, et davantage d'ingénieurs juniors attendront qu'un ingénieur junior examine, teste et assume presque immédiatement la responsabilité du travail généré par l'IA.
L'avantage reviendra de plus en plus aux ingénieurs qui peuvent formuler clairement les problèmes, raisonner sur les systèmes dans leur ensemble et comprendre ce qui se passe mal avec une suggestion courante mais erronée - le même jugement qui comptait avant les grands modèles de langage, désormais appliqué plus rapidement et à plus grande échelle.
Métiers proches
Voisins les plus proches sur le profil à six scores — pas seulement le même champ.
📊
Scientifique des données
Détecte des régularités et construit des modèles prédictifs à partir de données — un intitulé de poste né en 2008, fondé sur trois siècles de comptage, de tests et de visualisation des preuves.
AI-resistant 38 🗺️Chef de produit
Décide ce que l'entreprise doit construire ensuite, et pourquoi — en transformant les besoins clients, les objectifs business et les contraintes techniques en un plan partagé que personne d'autre ne possède vraiment.
AI-resistant 50 🧾Comptable
Le gardien des livres : héritier d'un métier si ancien qu'il a inventé l'écriture, négociant aujourd'hui avec les logiciels conçus pour l'automatiser.
AI-resistant 35 💱Économiste
Le spécialiste de la rareté — de l'usine d'épingles d'Adam Smith à la salle de décision de la banque centrale, toujours invité à prédire ce qu'aucun modèle ne saisit entièrement.
AI-resistant 62 🦾Ingénieur en robotique
Conçoit les machines qui perçoivent, décident et agissent dans le monde physique — où le vrai défi n'a jamais été l'intelligence, mais le monde lui-même.
AI-resistant 65 🔌Ingénieur en semi-conducteurs
Conçoit et fabrique les transistors à l'intérieur de chaque ordinateur, téléphone et système d'armes, avec des machines si précises que seules quelques usines sur Terre peuvent les faire tourner.
AI-resistant 60Continuer à explorer
Keep exploring
More in Engineering & Technology
🤖
Chercheur en IA
Conçoit et teste les algorithmes derrière l'intelligence artificielle, dans un domaine qui s'efforce désormais d'automatiser une part croissante de son propre processus de recherche.
AI-resistant 50 🛰️Ingénieur aérospatial
Conçoit, analyse et certifie les avions, les fusées et les engins spatiaux qui quittent le sol, en respectant des marges de sécurité qui ne laissent aucune place aux suppositions.
AI-resistant 74 🌉Ingénieur civil
Le métier qui transforme les rivières, les roches et la gravité en ponts, en routes et en eau potable – le métier tranquille et porteur de la civilisation depuis Imhotep.
AI-resistant 72 🔌Ingénieur en semi-conducteurs
Conçoit et fabrique les transistors à l'intérieur de chaque ordinateur, téléphone et système d'armes, avec des machines si précises que seules quelques usines sur Terre peuvent les faire tourner.
AI-resistant 60 🦾Ingénieur en robotique
Conçoit les machines qui perçoivent, décident et agissent dans le monde physique — où le vrai défi n'a jamais été l'intelligence, mais le monde lui-même.
AI-resistant 65