Une étude de MIT ambitionne de remplacer les lignes de codes par le langage naturel,
vers la fin des langages de programmation ?
L'apprentissage d'un langage de programmation peut parfois être long et pénible. Pour y remédier, les chercheurs du laboratoire de science informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT se sont penchés sur la question de savoir s'il était possible d'écrire des programmes en langage naturel, dans le cas d'espèce en anglais.
Les résultats de ces recherches ont conduit à l'implémentation d'un système qui traduit la description d'une tâche en anglais standard en regex (un motif qui décrit un ensemble de chaînes de caractères possibles selon une syntaxe précise) afin que le programme puisse interpréter exactement la tâche qui lui est assignée.
Les chercheurs ont donné au système des spécifications de texte pour différents formats de fichiers. Lesdites spécifications ont été écrites en langage naturel et le système a appris automatiquement comment l'interpréter et le convertir en langage de programmation afin que l'ordinateur puisse lire correctement les données contenues dans les différents formats de fichiers.
Dans ses démonstrations, le CSAIL a donné la description suivante en langage naturel « mot de trois lettres commençant par X ». Le système a renvoyé la regex suivante « \bX[A-Za-z]{2}\b ».
Le système est capable d'interpréter des spécifications de textes bien plus longues et compliquées pour les convertir en regex.
Pour Luke Zettlemoyer, un assistant professeur au département des sciences informatique et de l'ingénierie à l'Université Washington, « il s'agit d'une première étape importante qui permettra aux utilisateurs de tous les jours de programmer sans aucune connaissance en langage de programmation. »
Le système ne permettra pas encore aux personnes qui n'ont jamais écrit de ligne de codes de faire tout d'un coup des programmes sophistiqués puisqu'il est encore limité et à ses débuts. La discipline gagnant en maturité, il sera probablement possible d'écrire des programmes entiers avec le langage naturel.
Source : recherche MIT (au format PDF)
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