Conseils pour les contributeurs GSoC utilisant des outils d'IA dans GSoC 2026

Il est essentiel que vous lisiez la documentation de l'organisation GSoC en prêtant une attention particulière à ses consignes concernant l'autorisation ou non des outils d'IA dans sa communauté. Nous avons demandé aux organisations d'indiquer clairement ce qu'elles attendaient des participants au GSoC.

Chaque organisation a sa propre opinion sur le moment où l'utilisation d'outils d'IA est appropriée.

Certaines organisations n'autorisent pas l'utilisation d'outils d'IA, y compris pour la rédaction de propositions. D'autres n'autorisent aucun code généré à partir de LLM dans leur base de code.

Voici quelques éléments à prendre en compte lorsque vous utilisez des outils d'IA en général. Encore une fois, ces conseils ne sont pas exhaustifs pour chaque organisation. Vous devez lire les consignes du GSoC de chaque organisation pour comprendre ce qu'elle accepte ou non.

Conseils du mentor sur l'utilisation des outils d'IA

1. Validez toujours le code et comprenez-le entièrement

Il s'agit du conseil le plus important et le plus souvent répété. Le contributeur humain conserve l'entière responsabilité du travail, ce qui nécessite une compréhension et une vérification complètes.

  • Validez toujours ce que l'IA génère. Si vous ne comprenez pas ou n'êtes pas sûr, ne l'utilisez pas tant que vous n'avez pas trouvé la réponse.

2. Utilisez l'IA pour la recherche et l'apprentissage, et non pour la logique de base

Le meilleur cas d'utilisation est considéré comme un outil d'apprentissage rapide ou de récupération d'informations, plutôt qu'un générateur de code pour les parties les plus importantes du projet.

  • Utiliser les outils d'IA principalement pour la recherche et moins pour la génération de code
  • Utilisez les outils d'IA pour comprendre et explorer de nouveaux domaines.

3. Décharger les tâches fastidieuses ou "ingrates" (boilerplate, tests, débogage)

L'IA est encouragée pour les tâches répétitives, chronophages ou liées à la résolution de problèmes existants, ce qui permet au contributeur de consacrer son temps à des défis intellectuels.

  • Utilisez-le pour écrire le code récurrent et pour refactoriser.
  • Utilisez-le uniquement pour les tâches ingrates, comme l'ajout de tous les noms de fichiers ou la modification de certaines importations.
  • Aidez-les à automatiser certaines des parties les plus fastidieuses de leur projet, à coder des tests ou à déboguer.
  • L'utilisateur doit définir le champ d'application du test pour ensuite utiliser les outils d'IA.

4. Problèmes de licence

Vérifiez toujours directement auprès de votre organisation si elle autorise le code généré par IA dans sa base de code. Ce sujet fait l'objet de nombreuses discussions. Chaque organisation a son propre point de vue. Les contributeurs potentiels au GSoC devront suivre les consignes spécifiques de leur organisation.

Préoccupations des mentors et des organisations GSoC concernant les outils d'IA

1. Obstacles à l'apprentissage et au développement des compétences

Il s'agit du problème le plus fréquent. Les mentors craignent que l'utilisation de l'IA pour générer des solutions empêche les élèves de développer des compétences fondamentales en programmation, en résolution de problèmes et en réflexion.

2. Confiance aveugle et manque de compréhension/vérification

Les contributeurs acceptent souvent aveuglément les résultats générés par l'IA (code et texte), sans vérifier leur exactitude, leur logique ni leur applicabilité. Lorsque les développeurs utilisent aveuglément des outils d'IA pour générer du code, ils ne comprennent souvent pas ce qui a été généré.

3. Qualité du code/des résultats faible

Le code généré par l'IA est souvent de mauvaise qualité, ne respecte pas les consignes, inclut des bugs, est difficile à maintenir ou entraîne un travail supplémentaire pour les mentors.

  • qualité du code généralement faible (entraînant une charge de travail accrue pour le responsable)
  • générer une prose longue et dénuée de sens

Les implications juridiques du code généré par l'IA sont une préoccupation sérieuse pour les organisations et les mentors.

  • Les consignes de certains projets Open Source interdisent le commit de code généré par un grand modèle de langage, car cela peut enfreindre les licences OSS.
  • Problèmes liés aux droits d'auteur

5. Incapacité à utiliser l'IA efficacement

Certaines préoccupations ne concernaient pas l'IA elle-même, mais le manque de compétences du contributeur pour l'utiliser, en particulier dans des contextes de projet complexes ou nouveaux.

  • Utiliser l'IA efficacement pour coder nécessite des compétences et de l'expérience.
  • Il arrive que les contributeurs ne comprennent pas le sujet du projet et ne sachent donc pas quoi demander à l'IA pour obtenir les bonnes informations.

6. Impact environnemental

L'énorme quantité d'énergie consommée par les grands modèles d'IA

7. Limites de l'IA dans les tâches spécifiques ou complexes

Les mentors ont noté que les outils d'IA échouent souvent lorsque le problème est complexe, unique ou lié à une nouvelle technologie, ce qui est courant dans un environnement d'apprentissage comme le GSoC.

  • Les outils sont efficaces pour résoudre les problèmes qui ont déjà été résolus à plusieurs reprises. Notre mission est d'apprendre aux élèves à résoudre des problèmes complexes qui n'ont jamais été résolus auparavant.
  • L'IA est très mauvaise pour écrire autre chose qu'un code simple dans un contexte limité.
  • Les projets peuvent utiliser des technologies que l'IA ne connaît pas.