Selon une étude de la fondation Linux, l’IA générative fait gagner beaucoup en productivité, mais amène des propositions de modifications dont 25% n’ont pas ou peu de valeur.
Bouteille à moitié pleine (gain de productivité) ou vide (pression accrue sur ceux qui assurent la maintenance des projets)? L’impact de l’IA générative (IAGen) a ces deux aspects, selon une étude de la Linux Foundation: d’un côté elle fait gagner beaucoup de temps, jusqu’à 50% de productivité «sur l’ensemble des tâches de développement open source». Mais si 59% des mainteneurs de projet observent une augmentation des contributions, ils constatent que 25% des propositions de modifications sont du contenu généré par IA de très faible qualité (soit en VO «AI slop», ce que je traduirais volontiers par «bouillie d’IA»), proportion qui grimpe jusqu’à 31% pour les projets de grande taille.
«Cette charge de travail augmente avec la taille du projet: les projets de grande envergure présentent une proportion moyenne de contributions médiocres nettement plus élevée que les projets de petite ou moyenne taille (31% contre 23% et 20%). Cela confirme que l’échelle du projet amplifie l’exposition aux soumissions générées par IA sans grand effort, plutôt que de diluer cette charge au sein d’un groupe de relecteurs plus vaste.»
«Les co-mainteneurs affichent la proportion moyenne la plus élevée de contributions médiocres (29%) — soit près de 6 points de pourcentage de plus que les mainteneurs principaux ou les mainteneurs uniques. Cela s’explique probablement par des réseaux de contributeurs plus étendus, où la supervision directe est moins rigoureuse que celle qu’un mainteneur principal unique pourrait assurer.»
Selon Hilary Carter, vice-présidente senior chargée de la recherche à la fondation Linux, «les projets open source doivent concevoir leur organisation en tenant compte d’une base de contributeurs — générés par l’IA — en pleine expansion, plutôt que de se contenter d’y réagir. Cela implique de définir des attentes claires concernant l’IA générative, de responsabiliser les contributeurs quant aux tests et à la transparence, et de doter les responsables de projet de meilleurs outils pour gérer les propositions de contribution [pull requests]. Si nous parvenons à maîtriser ces fondamentaux, l’IA pourra favoriser une participation accrue sans pour autant surcharger les responsables de projet ni alourdir leurs coûts opérationnels.»
Un vœu pieux? L’étude indique que «l’IA générative abaisse les barrières à la participation aux projets open source, mais accroît les frictions: 71% des responsables de projets estiment que l’IA générative réduit les obstacles à l’entrée dans l’univers open source, tandis que 53% d’entre eux considèrent qu’elle n’a pas permis d’améliorer la confiance au sein de la communauté.»
Autre commentaire des auteurs: «La gouvernance n’a pas suivi le rythme de l’adoption: seuls 35% des projets disposent d’une politique formelle autorisant l’utilisation de l’IA générative, tandis que 32% n’ont aucune politique en la matière et ne prévoient pas d’en mettre en place. Parmi les contributeurs, 61% effectuent des examens approfondis et des tests fonctionnels complets du code généré par IA avant toute soumission; toutefois, la divulgation du recours à l’IA reste inégale.
L’investissement continu dans le mentorat humain demeure essentiel: 46% des responsables de projets estiment que l’IA générative accroît le besoin de mentorat pour les nouveaux contributeurs, contre 32% qui considèrent, au contraire, que ce besoin diminue.»
Infographies du rapport «Navigating Open Source Software Development in the Generative AI Era», Linux Foundation / CC by-sa
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