Les maths 'pénibles' qui pourraient sauver le codage par intuition de lui-même
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Une nouvelle vague de startups, dont &Truth et Harmonic, exploite l'IA générative pour automatiser la vérification formelle, un processus mathématique rigoureux utilisé pour prouver l'exactitude des logiciels. Cette approche vise à rendre cette méthode traditionnellement laborieuse pratique pour une utilisation plus large, permettant potentiellement d'économiser du temps et des coûts par rapport aux efforts manuels d'ingénierie. Si des entreprises comme Apple et Amazon utilisent déjà la vérification formelle pour les composants critiques en matière de sécurité, son adoption généralisée reste limitée par des coûts élevés, des contraintes en ressources et des craintes concernant un ralentissement de l'innovation. Les critiques font valoir que la vérification formelle n'est pas une solution miracle et peut créer une confiance injustifiée, soulignant qu'un test robuste reste nécessaire pour détecter les erreurs humaines et les problèmes matériels. Malgré le scepticisme de certains experts de l'industrie qui jugent ce processus difficile et incomplet, les partisans estiment qu'il est essentiel pour sécuriser les systèmes d'IA contre les cyberattaques. La technologie en est actuellement au stade du prototypage, les développeurs expérimentant des outils assistés par l'IA pour définir les comportements des programmes et vérifier le code à l'aide de moteurs mathématiques. À mesure que la demande augmente, l'industrie se heurte à des questions concernant les modèles de tarification, les préférences des clients et le financement durable des efforts de vérification open source.
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