Kite, une startup développement d’un assistant de codage alimenté par l’IA, brusquement arrêté le mois dernier. Malgré l’obtention de dizaines de millions de dollars en soutien de capital-risque, Kite a eu du mal à payer les factures, a révélé le fondateur Adam Smith dans un article de blog post-mortem, se heurtant à des vents contraires d’ingénierie qui ont rendu pratiquement impossible la recherche d’un produit adapté au marché.
« We n’a pas réussi à transmettre notre vision de la programmation assistée par l’IA parce que nous étions plus de 10 ans trop tôt pour commercialiser, c’est-à-dire que la technologie n’est pas encore prête », a déclaré Smith. « Notre produit n’a pas été monétisé, et il a fallu trop de temps pour le comprendre. »
L’échec de Kite n’augure rien de bon pour les nombreuses autres entreprises qui poursuivent – et tentent de commercialiser – l’IA générative pour le codage. Copilot est peut-être l’exemple le plus médiatisé, un outil de génération de code développé par GitHub et OpenAI au prix de 10 $ par mois. Mais Smith note que même si Copilot est très prometteur, il a encore « un long chemin à parcourir » – estimant qu’il pourrait en coûter plus de 100 millions de dollars pour créer un outil de « qualité de production » capable de synthétiser du code de manière fiable.
Pour avoir une idée des défis qui attendent les acteurs de l’espace de code génératif, TechCrunch s’est entretenu avec des startups développant des systèmes d’IA pour le codage, notamment Tabnine et DeepCode, que Snyk a acquis en 2020. Le service de Tabnine prédit et suggère les prochaines lignes de code basées sur contexte et syntaxe, comme Copilot. DeepCode fonctionne un peu différemment, en utilisant l’IA pour informer les développeurs des bogues pendant qu’ils codent.
Le PDG de Tabnine, Dror Weiss, a été transparent sur ce qu’il considère comme les obstacles à l’adoption massive des systèmes de synthèse de code : l’IA elle-même, l’expérience utilisateur et la monétisation.