Comment l'IA est devenue soudainement beaucoup plus utile pour les développeurs open-source

Comment l'IA est devenue soudainement beaucoup plus utile pour les développeurs open-source

De plus en plus de développeurs open-source constatent qu'en étant utilisés correctement, les IA peuvent réellement aider des programmes actuels et longtemps négligés. Cependant, des problèmes juridiques et de qualité demeurent.

Les principaux enseignements

• Les principaux mainteneurs open-source découvrent que l'IA est devenue beaucoup plus utile.

• Il reste des problèmes juridiques et de "brouillon d'IA" à surmonter.

• D'ici la fin de l'année, les outils de programmation IA devraient être beaucoup plus fiables.

Avec des logiciels open-source qui font fonctionner presque tout, on pourrait penser que de nombreux développeurs maintiennent la plupart des programmes importants avec l'aide de sponsors d'entreprise. Vous auriez tort.

Comme l'a souligné Josh Bressers, VP de la sécurité chez Anchore, l'année dernière, la grande majorité des projets open-source, 7 millions sur 11,8 millions de programmes, n'ont qu'un seul mainteneur. On pourrait penser que ces programmes sont obscurs ou ne sont plus utilisés. Vous auriez tort là aussi.

Bressers a examiné de près l'écosystème JavaScript NPM et a découvert que, parmi les projets téléchargés plus d'un million de fois par mois, "environ la moitié des 13 000 paquets NPM les plus téléchargés sont maintenus par une seule personne."

Des outils IA récemment améliorés

Que pouvons-nous faire à ce sujet ? On ne peut pas agiter une baguette magique et trouver miraculeusement des milliers de mainteneurs experts prêts à l'emploi. Au lieu de cela, plusieurs mainteneurs open-source de premier plan envisagent d'utiliser l'IA pour maintenir des bases de code héritées ou pour les rendre plus faciles à gérer.

C'est possible parce que, croyez-le ou non, les outils de codage IA se sont récemment beaucoup améliorés. Ce n'est pas mon opinion. À mon meilleur niveau, j'étais un programmeur correct. Non, c'est l'avis de Greg Kroah-Hartman, mainteneur du noyau stable de Linux.

Kroah-Hartman et moi nous sommes rencontrés récemment à KubeCon Europe à Amsterdam. Il m'a dit : "Il y a quelques mois, nous recevions ce que nous appelions 'brouillon d'IA', des rapports de sécurité générés par l'IA qui étaient manifestement erronés ou de mauvaise qualité."

Puis, quelque chose de merveilleux s'est produit. "Il y a un mois," a-t-il continué, "le monde a changé. Maintenant, nous avons de vrais rapports. Tous les projets open-source ont de vrais rapports générés par l'IA, mais ils sont bons et réels. Toutes les équipes de sécurité open-source sont confrontées à cela en ce moment."

Les défis juridiques

Avant de sortir le champagne, considérons plusieurs problèmes majeurs. D'abord, si nous pouvons améliorer le code open-source avec l'IA, qu'est-ce qui empêche quelqu'un de copier et de réécrire du code existant pour ensuite le placer sous une licence propriétaire ? Les avocats vont s'en donner à cœur joie avec cela.

Oh, attendez ! Ils vont bientôt le faire : Dan Blanchard, mainteneur d'une bibliothèque Python importante appelée chardet, vient de publier la dernière version "clean room" du programme sous la licence MIT, remplaçant sa licence GNU Lesser General Public License (LGPL). Par "clean room", il entend qu'il a utilisé Claude d'Anthropic pour réécrire entièrement la bibliothèque. Claude est désormais listé comme contributeur du projet.

Une personne prétendant être le développeur original du projet, Mark Pilgrim, n'est pas contente. Pilgrim dit : "La revendication des mainteneurs selon laquelle il s'agit d'une 'réécriture complète' est sans importance, puisqu'ils ont eu une exposition ample au code initialement sous licence. Ajouter un générateur de code sophistiqué dans le mélange ne leur accorde pas de droits supplémentaires."

La qualité des résultats

Il y a un autre problème : bien qu'il semble que l'IA soit beaucoup plus utile qu'auparavant pour résoudre des problèmes de code, il y a encore beaucoup de brouillon d'IA et les mainteneurs de projets open-source sont submergés. Demandez simplement à Daniel Stenberg, créateur du programme de transfert de données open-source cURL.

Pratiquement tous les mainteneurs de projets open-source peuvent raconter la même histoire. Dans certains cas, le brouillon d'IA s'est révélé si toxique que le projet lui-même est mort. Par exemple, Jannis Leidel, le mainteneur principal de Jazzband de la Python Software Foundation, a fermé le programme à cause de l'"inondation de PRs et de problèmes générés par l'IA."

Linus Torvalds lui-même, un utilisateur prudent de l'IA, avertit que bien que l'IA génère du code rapidement, les résultats peuvent être "horribles à maintenir." Il considère l'IA comme un outil qui augmente la productivité, mais cela ne remplace pas la nécessité de comprendre ce qui se passe dans un programme lorsque les choses se cassent. Et, je vous assure, les choses vont se casser.

Conclusion

Bien que l'IA devienne réellement utile pour les développeurs et mainteneurs open-source, il reste encore de nombreux problèmes juridiques, de codage et de qualité à résoudre avant que l'IA et la programmation open-source ne puissent véritablement travailler ensemble en harmonie.