L'IA prend en charge beaucoup de choses. Du développeur au chef de produit.

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Cela fait un an et demi que je ne code plus vraiment. Je ne regarde même plus le code. Je discute des plans avec l'IA, je la laisse communiquer en interne — Claude avec Codex — et je teste le résultat en tant qu'utilisateur. Si quelque chose cloche, je m'en aperçois en utilisant le logiciel, pas en lisant le code.

Cela ressemble peut-être à une confession. Mais ce n'en est pas une. C'est une observation. Et je suis loin d'être le seul à voir les choses ainsi.

Les voix se font plus fortes

Andrej Karpathy, membre fondateur d'OpenAI et ancien responsable de la division IA chez Tesla, a forgé début 2025 le terme « vibe coding » — programmer en disant à l'IA ce que l'on veut et en oubliant le code. Un an plus tard à peine, le secteur parle déjà d'« agentic engineering » : les développeurs deviennent des superviseurs techniques qui orchestrent des agents IA autonomes. Ce sont eux qui écrivent, testent et déploient le code.

Jensen Huang, PDG de NVIDIA, le résume ainsi : « The new programming language is called human. » Son message ? L'expertise métier devient plus importante que la capacité à programmer. Que ce soit en biologie, en agriculture ou en éducation — celui qui maîtrise son domaine et utilise l'IA comme outil dispose d'un levier plus puissant que celui qui sait seulement écrire du code.

Sam Altman, d'OpenAI, décrit comment un seul développeur, muni d'outils IA, pourra bientôt accomplir ce qui nécessite aujourd'hui toute une équipe. Il souligne à quelle vitesse le développement logiciel évolue — les bonds de productivité entre 2025 et 2026 seraient énormes. Et Pieter Levels le prouve dans la pratique — un développeur solo qui, avec des outils IA, réalise plusieurs millions de dollars de chiffre d'affaires par an. Il a construit son simulateur de vol fly.pieter.com en seulement 3 heures avec l'IA. Au plus fort, le jeu rapportait entre 75 000 et 100 000 dollars par mois.

Ma propre expérience

Je suis honnête : je suis un codeur amateur. Pour l'instant. Mais mes projets atteignent des dizaines de milliers de lignes de code. Cela fait un an et demi que je ne programme plus vraiment moi-même. J'ai beaucoup désappris. Mais c'est précisément là le point — cela compte de moins en moins. Ce qui importe, c'est : est-ce que je sais ce qui doit être construit ? Est-ce que je repère quand l'IA fait n'importe quoi ? Suis-je capable d'évaluer la qualité ?

L'IA prend en charge le développement. Le plan, elle le fait déjà en grande partie elle aussi. Pour la génération d'idées, elle reste vague — là, l'humain garde un net avantage. Mais la direction est sans équivoque : une part toujours plus grande du travail de programmation passe entre les mains d'agents IA.

Ce qui demeure, c'est la réflexion produit. Poser les bonnes questions. Décider ce qui sera construit et ce qui ne le sera pas. Comprendre ce dont l'utilisateur a besoin. C'est cela, le management produit — pas au sens corporate avec des tickets Jira et des réunions de feuille de route, mais au sens propre : construire le bon produit.

Faut-il encore apprendre à coder ?

Oui. Mais pas pour la raison que la plupart imaginent. On n'apprend plus à coder pour écrire du code. On l'apprend pour comprendre comment fonctionne un logiciel. Pour repérer quand l'IA commet une erreur. Pour poser les bonnes questions lorsqu'on planifie avec l'IA.

Qui fait aveuglément confiance se fait aveuglément égarer. Les erreurs de l'IA, je ne les vois pas dans le code — je les vois quand j'utilise le logiciel ou quand je discute du plan avec l'IA. Ce discernement ne sort pas de nulle part. Il vient du fait d'avoir au moins une fois compris comment les choses fonctionnent sous le capot.

Le « développeur » existera-t-il encore dans cinq ans ?

Je me demande honnêtement si le terme existera encore tel quel. Et si oui, avec un sens tout à fait différent. Peut-être que « développeur » deviendra ce qu'a été « webmaster » — un vestige d'une époque où des humains faisaient le travail que les machines accomplissent désormais.

Le nouveau rôle est celui de penseur, de décideur, de contrôleur qualité. Quelqu'un qui sait ce qui doit être construit et reconnaît si cela a été bien construit. Moins artisan, plus architecte. Moins de code, plus de discernement.

L'IA prend en charge beaucoup de choses. Et c'est très bien. Tant que nous n'oublions pas que « prendre en charge » ne veut pas dire « comprendre ».

Sources