Vous avez certainement relevé qu’un grand nombre de postes d’employés humains sont remplacés par des IA / Agent IA. Et tout particulièrement cela concerne les développeurs (codeurs), principalement de premier niveau, dont l’avenir est plus qu’incertain. Si ce qu’on raconte est exact, c’est un vrai changement de paradigme dans les équipes de développement de logiciels, de développement d’application web. Quelle que soit la taille de l’équipe, c’est très tentant de s’appuyer sur l’IA et les outils de codages spécialisés pour se lancer dans cette démarche probablement à corps perdu si on n’est pas assez vigilant.

La question devient donc : Est-ce l’IA code mieux, plus vite, et remplace les développeurs présents et à venir.

Ce qu’on lit sur le sujet donne les éléments suivants :

• Ce n’est pas une “légende urbaine” : l’IA change déjà la production logicielle, et l’adoption est massive chez les développeurs (outils d’assistance au code).
• Mais “remplacement” est trop simpliste : on observe surtout un déplacement des tâches (moins de saisie, plus de validation/architecture/produit), avec des gains réels, mais inconstants et une confiance limitée dans les sorties.
• Le point sensible, c’est le junior/1er niveau : le pipeline “j’apprends en faisant des tickets simples” se réduit, ce qui peut rendre l’entrée dans le métier plus dure (effet combiné IA + cycle économique).

Ce qu’il faut retenir :

• Sans culture/formation, l’IA augmente surtout le risque (bugs plausibles, dette, failles, dérive d’architecture).
• L’objectif n’est pas “savoir prompter”, mais savoir vérifier : tests, revue, sécurité, données, conformité.
• Le besoin de formation varie selon le rôle : junior, senior, lead, QA, sécurité, produit n’ont pas la même “checklist mentale”.

Autre point à considérer est l’adhésion de l’IA par les juniors et les seniors.

• L’adhésion n’est pas identique : juniors et seniors n’utilisent pas l’IA de la même façon ni avec le même niveau de confiance.
• Tendance robuste : l’IA aide souvent davantage sur les tâches “démarrage / code générique”, donc avantage relatif aux profils moins expérimentés… mais risque d’apprentissage si usage “délégation totale”.
• Chez certains seniors, l’IA peut même ralentir sur des bases de code familières (temps de vérification/correction), ce qui rend l’adoption plus sélective. C’est classiquement le refus au changement.

Le gain de l’IA est-il donc tangible ou est-ce encore un effet d’annonce ? Il existe des exemples majeurs et documentés où l’IA a changé concrètement la façon de coder (pas juste “une mode”). Le cas le plus solide (répété, mesuré, cité) : GitHub Copilot et les assistants de code, avec des expériences contrôlées et des mesures de vitesse/satisfaction.  La “révolution” la plus récente : passage de l’autocomplétion à des agents (Claude code / etc.) qui enchaînent plusieurs étapes (diagnostic, patch, tests, docs) — plus difficile à mesurer proprement, mais très visible dans les organisations.

Et mon avis suite à mon retour d’expérience ? C’est mi-figue, mi-raison. Comme je l’ai indiqué dans mon précédent article, j’ai tenté l’expérience de développe une petite application Web sans coder une seule ligne. L’IA s’est chargée de générer les codes, UI / UX. D’une part c’est enthousiasmant par ce qu’on touche à quelque chose d’inédite, une expérience hors du commun. Mais aussi à une frustration qui monte crescendo au fur et à mesure que le projet avance prend de l’ampleur.

En fait, très vite, un choix s’est imposé : jeter l’éponge à cause de l’ampleur de l’engagement, où se retrousser les manches et accepter le challenge pour arriver au bout d’une première version qui pouvait être publiée sur internet. J’ai choisi la seconde option. Ne pas renoncer fait partie de mon ADN.

Bien que je m’engage avec les meilleures intentions, il n’en reste pas moins que ce projet est bien plus complexe que ce que j’imaginai. On est encore bien loin de la situation où je n’aurais qu’à décrire mon cahier des charges et l’IA s’occupe du reste. Je ne doute pas que ce sera possible dans quelques mois, quelques années. Mais pour l’heure, c’est une bataille de tous les instants face à une intelligence et un savoir qui dépasse mon entendement avec malheureusement un fonctionnement psychorigide au possible.

Retour d’expérience :

Ne connaissant que peut l’environnement HTML, je me suis cantonné à donner des directives sur les fonctionnalités de l’application, tester, remonter les bugs, gérer le versioning et les problèmes de l’IA, dont le ralentissement des réponses quand un fil de discussion devient trop grand…

À force de travail, d’expérience de plusieurs décennies en tant que développeur, j’ai établi des règles que je partage avec l’IA. Je pense de plus que ces éléments sont génériques, quel que soit le projet sur lequel vous avez l’intention de vous engager en mode 100% autonome.

Procédure de développement d’une Application via l’IA

1) Point de départ : une Baseline “gelée”

2) Règle d’or : modifications minimales (patch)

3) Versioning & traçabilité

4) Livrable ZIP : structure obligatoire

5) Mode d’exécution “fiable” : serveur local

6) Discipline de code / maintenabilité

8) Sécurité des sources

9) Règles UI (discipline pour éviter le bazar)

10) Vérif avant livraison : checklist de non-régression (NR)

En conclusion :

J’aurais aimé disposer de ce genre d’assistant / outil dans le passé. Je vous ferai un retour lors de l’avancée de mon projet. Il est probable que, lorsque j’aurai pu publier ma première version en autonomie avec l’aide de l’IA, j’implanterai le projet dans les outils spécialisés dans le développement, ce qui devrait me donner un coup de pouce supplémentaire à a créativité.