Un quart des startups de la cohorte actuelle de YC ont des bases de code qui sont presque entièrement générées par l'IA

Le rôle croissant de l'IA dans la génération de code: idées de Y Combinator

Le paysage du développement de logiciels évolue rapidement, l'IA jouant un rôle de plus en plus central. Un exemple notable de cette tendance est évident dans la dernière cohorte de Y Combinator, le célèbre accélérateur de démarrage de la Silicon Valley. Selon Jared Friedman, associé directeur de YC, 25% significatif du lot de démarrage W25 ont utilisé l'IA pour générer 95% de leurs bases de code. Ce chiffre, a clarifié Friedman, exclut le code utilisé pour importer des bibliothèques et se concentre sur la comparaison entre le code écrite par l'homme et le code généré par l'AI.

Friedman a souligné que ces startups ne sont pas dirigées par des fondateurs non techniques, mais par des individus hautement qualifiés capables de construire des produits à partir de zéro. "Il y a un an, ils auraient construit leur produit à partir de zéro - mais maintenant 95% sont construits par une IA", a-t-il noté lors d'une conversation partagée sur YouTube. Ce changement met en évidence un changement significatif dans les pratiques de développement, tirés par les progrès de la technologie de l'IA.

Le concept de "codage d'ambiance"

Dans une vidéo intitulée "Vibe Coding Is the Future", Friedman, avec le PDG de YC, Garry Tan, le partenaire directeur Harj Taggar et la partenaire générale Diana Hu, ont plongé dans la tendance émergente du "codage de l'ambiance". Cette approche, récemment popularisée par Andrej Karpathy, une ancienne chef d'IA chez Tesla et l'ex-chercheur à OpenAI, consiste à utiliser des modèles de grande langue (LLM) pour générer du code basé sur le langage naturel et l'intuition, plutôt que sur des techniques de codage traditionnelles.

Défis avec le code généré par l'IA

Malgré l'enthousiasme, le code généré par l'AI n'est pas sans défis. Diverses études et rapports ont mis en évidence des problèmes potentiels, notamment les vulnérabilités de sécurité, les pannes d'application et les erreurs de codage qui nécessitent des efforts de débogage importants des développeurs. Diana Hu a souligné l'importance de pouvoir lire et identifier les bogues dans le code généré par l'IA. "Vous devez avoir le goût et suffisamment de formation pour savoir qu'un LLM crache de mauvaises choses ou de bonnes choses. Afin de faire du bon" codage d'ambiance ", vous devez toujours avoir un goût et des connaissances pour juger du bien contre le mal", a-t-elle expliqué.

Garry Tan a fait écho à ce sentiment, soulignant la nécessité de compétences de codage classique pour la durabilité à long terme des produits. Il a posé un scénario hypothétique: "Disons qu'une startup avec du code généré par l'AI à 95% sort [sur le marché], et un an ou deux, ils ont 100 millions d'utilisateurs sur ce produit. Est-ce qu'il tombe ou non?

L'avenir de l'IA dans le codage

La communauté des investissements et les développeurs adoptent de plus en plus le codage alimenté par l'IA. Des startups comme Bolt.New, Codeium, Cursor, Lovable et Magic ont collectivement collecté des centaines de millions de fonds au cours de la dernière année, faisant une forte confiance du marché dans cette technologie. Garry Tan a conclu: "Ce n'est pas une mode. Cela ne disparaît pas. C'est la façon dominante de coder. Et si vous ne le faites pas, vous pourriez être laissé pour compte."

La montée en puissance de l'IA dans la génération de code est de remodeler l'industrie de la technologie, offrant de nouvelles efficacités mais présente également de nouveaux défis que les développeurs et les fondateurs doivent naviguer pour réussir dans ce paysage évolutif.