L'IA peut-elle écrire du code fonctionnel dans 50+ langages de programmation à partir d'invites en langage naturel ?
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GitHub Copilot, alimenté par OpenAI Codex, a franchi la ligne où la plupart des pull requests contenaient des lignes suggérées par l'IA. L'ingénierie logicielle a changé de forme.
Les systèmes d'IA actuels ont fait des progrès significatifs dans la génération de code à partir de requêtes en langage naturel, certains modèles démontrant la capacité de produire du code fonctionnel dans plusieurs langages de programmation. Cependant, le nombre de langages pris en charge est généralement limité à une poignée, comme Python, Java et C++. Des modèles plus avancés ont été formés sur des ensembles de données plus vastes et peuvent générer du code dans un plus large éventail de langages, mais écrire du code fonctionnel dans plus de 50 langages de programmation reste une tâche difficile. L'état de l'art dans ce domaine évolue rapidement, avec de nouveaux modèles et techniques développés pour améliorer la précision et la polyvalence de la génération de code.
— Enrichi le 9 mai 2026 · Source : GitHub — https://github.com/microsoft/CodeXGLUE
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