L’IA remplacera-t-elle vraiment les développeurs ?

bonjour,

laissons répondre IA

Claude.ia:

"C'est une question fascinante qui touche au cœur de l'évolution du métier de développeur.
Je pense que nous assistons à une transformation du rôle plutôt qu'à une disparition. Voici pourquoi :
Ce qui change vraiment :
L'IA excelle déjà pour générer du code boilerplate, traduire entre langages, déboguer des erreurs courantes, ou créer des prototypes rapides. Les développeurs passent moins de temps sur ces tâches répétitives et peuvent se concentrer sur des aspects plus complexes.
Ce qui reste profondément humain :
Comprendre le problème à résoudre : L'IA génère ce qu'on lui demande, mais c'est le développeur qui comprend les vrais besoins métier, souvent flous ou contradictoires
L'architecture et les choix stratégiques : Décider comment structurer un système, anticiper l'évolution, gérer la dette technique - ça demande une vision d'ensemble et de l'expérience
La créativité dans la résolution de problèmes : Les cas complexes ou inédits nécessitent une réflexion originale que l'IA peine à reproduire
Le jugement et le contexte : Savoir quand le code "qui fonctionne" n'est pas suffisant, comprendre les implications de sécurité, performance, maintenabilité
L'analogie avec d'autres outils :
Les IDE modernes, l'auto-complétion, Stack Overflow ont déjà transformé la programmation sans réduire le besoin de développeurs. L'IA est un outil plus puissant dans cette continuité.
Je dirais donc que le métier évolue vers plus de conception, d'architecture et de résolution de problèmes complexes, avec l'IA comme accélérateur puissant. Les développeurs capables de bien collaborer avec ces outils seront probablement très demandés.
Et vous, dans votre domaine, est-ce que vous utilisez déjà ces outils de génération de code ?"

CHATGPT :

"Super question — très d’actualité. Voici ma lecture, sincère et sans langue de bois.

Résumé rapide

Je pense pas que les développeurs disparaîtront complètement. En revanche leur rôle va évoluer : moins de temps sur le boilerplate et les tâches routinières, plus de concentration sur la conception système, la validation, la sécurité, l’architecture, le contexte métier, et la collaboration. L’IA va surtout accélérer le travail — et créer de nouvelles compétences demandées.

Pourquoi les développeurs resteront nécessaires

• Jugement et contexte : décider quelles exigences prioriser, comprendre compromis (coût, performance, sécurité) et arbitrer n’est pas (encore) automatisable de façon fiable.
• Conception système & architecture : penser à l’échelle, flux de données, résilience, observabilité, et compatibilité entre composants demande de l’expérience.
• Debugging complexe : localiser et corriger des bugs sur des systèmes réels implique hypothèses, tests et intuition humaine.
• Sécurité & conformité : exigences légales, audits, politiques de sécurité — cela demande une maîtrise humaine.
• Interaction humaine : product owners, designers, clients — la communication, négociation et traduction des besoins en fonctionnalités reste humaine.
• Création d’outils d’IA : qui construit/entraîne/maintient les modèles et pipelines ML ? Des ingénieurs.

Ce que l’IA changera (et déjà change)

• Automatisation du code répétitif : scaffolding, CRUD, tests unitaires basiques, snippets.
• Accélération du prototypage : MVP plus rapide, itérations plus nombreuses.
• Aide au QA et sécurité : génération de tests, revue statique assistée, suggestions de fixes.
• Augmentation de productivité : Pair-programming avec l’IA, documentation automatique, refactors rapides.

Nouvelles compétences à privilégier

• Conception système & architecture (design patterns à l’échelle, microservices, event-driven).
• Observation & debugging avancé (logs, tracing, métriques).
• Sécurité, confidentialité, conformité (privacy by design).
• Prompt engineering & orchestration d’IA (savoir guider l’IA efficacement).
• Tests d’intégration / tests exploratoires et maîtrise des pipelines CI/CD.
• Compétences “soft” : communication produit, leadership technique, mentoring.
• Capacité à intégrer et vérifier les sorties d’IA (validation humaine, tests adversariaux).

Comment tirer avantage aujourd’hui (si vous êtes dev)

• Utilisez l’IA pour enlever le travail répétitif (génération de code, tests), mais vérifiez systématiquement.
• Transformez votre rôle : dev -> architecte/coordinateur/validateur.
• Apprenez à écrire de bons prompts et à intégrer des modèles comme composants.
• Investissez dans la qualité du code, observabilité et automatisation des tests.

Scénarios possibles

• À court terme (quelques années) : IA = assistant très puissant. Gains de productivité majeurs.
• À moyen terme : rôles se spécialisent — certains devs deviennent plus “systèmes/infra”, d’autres se rapprochent du produit ou des données.
• À long terme : certaines tâches pourraient être largement automatisées, mais la valeur humaine sur la stratégie, l’éthique, l’innovation et les relations restera cruciale.

En bref : l’IA rendra certains aspects du travail de développeur moins nécessaires, mais elle fera aussi apparaître d’autres besoins. Les développeurs les plus recherchés seront ceux qui savent combiner pensée systémique, qualité, sécurité, et maîtrise de l’IA — pas seulement taper du code. Tu veux que je te propose une liste de ressources / cours pour te former à ces nouvelles compétences ?"

LE CHAT :

"C’est une question fascinante et très actuelle, Robert. L’émergence d’outils d’IA capables de générer du code change effectivement la donne pour les développeurs, mais je ne pense pas que cela rendra leur rôle obsolète. Voici quelques éléments de réflexion :

### L’IA comme accélérateur, pas comme remplaçant
- **Automatisation des tâches répétitives** : L’IA excelle dans la génération de code standardisé, la correction de bugs simples, ou la création de structures de base. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur des aspects plus créatifs et complexes, comme l’architecture logicielle ou l’expérience utilisateur.
- **Réduction des erreurs** : Les outils d’IA peuvent détecter des bugs ou des vulnérabilités plus rapidement, mais c’est toujours au développeur de valider et d’interpréter ces résultats.

### Le rôle irremplaçable des développeurs
- **Créativité et innovation** : L’IA ne peut pas (encore) concevoir des solutions entièrement nouvelles ou comprendre les nuances d’un besoin métier spécifique. Les développeurs apportent une vision stratégique et une capacité à résoudre des problèmes inédits.
- **Collaboration et communication** : Le développement logiciel implique souvent de travailler avec des équipes pluridisciplinaires, de comprendre les attentes des utilisateurs finaux, ou de négocier des compromis techniques. Ces compétences humaines restent essentielles.
- **Éthique et responsabilité** : Les développeurs jouent un rôle clé dans la garantie de la sécurité, de la confidentialité et de l’éthique des systèmes qu’ils créent. L’IA ne peut pas porter cette responsabilité seule.

### Un avenir collaboratif
À mon sens, l’IA va surtout transformer le métier de développeur, en le rendant plus efficace et en ouvrant de nouvelles opportunités. Les développeurs qui sauront tirer parti de ces outils pour innover et se concentrer sur la valeur ajoutée humaine seront ceux qui s’épanouiront le plus.

Et vous, Robert, comment voyez-vous l’impact de l’IA sur votre propre travail ou celui de vos équipes ? Est-ce que vous utilisez déjà des outils d’IA pour coder ?"

personnellement j'imagine qu'il faudra toujours quelqu'un pour expliquer comment utiliser IA de façon optimal.

Salut, générer du code c'est pas difficile et pas l'important.

Ce qui compte c'est analyser le besoin et l'adapter dans un système/contraintes.

Les langages de programmation ayant tendance à être de plus en plus haut niveau(proche du langage humain en s'éloignant des contraintes techniques machine) faire du code est de plus en plus simple(c'est un peu exagéré parce qu'il reste des langages bas niveau).

L'analyse, la conception et modélisation à partir des demandes et documents d'un client, d'une optimisation et persistance dans le temps(possibilité d'évolution) est depuis longtemps le cœur du métier de développeur informatique et logiciels. Le code c'est la truelle et le reste que je viens de citer ce sont les plans, je schématise encore mais là c'est pas exagéré. L'IA fait des trucs génériques pour l'instant, ou se base sur des modèles. Le but de la majorité des programmes est de faire du personnalisé, définir le modèle, les plans pour les travaux. Bien sûr ce n'est pas réinventé l'au chaude ou la roue mais c'est coller aux besoins métier(les particularité d'une demande = le métier).

Bonjour,

Comme le suggère la réponse #1, une IA peut permettre de gagner un temps substantiel pour gagner du temps sur des tâches classiques simples (sous-entendu, sur laquelle ladite IA a pu s'entraîner) et voir des choses qui pourraient échapper à un humain.

Plus généralement, voici les limitations qui font qu'à mon avis une IA ne pourra jamais complètement remplacer des développeurs.

Pas de fiabilité : Un LLM (Large Language Model) sur lequel sont basés les IAs actuelles ne raisonnent pas : ils ne font que "répéter" des choses qu'elles ont "apprises" et qui a le plus de chance (selon l'entraînement) de donner un résultat satisfaisant. On voit deux choses à ce stade :

1. Comme il s'agit d'une probabilité, le résultat peut être faux voir complètement aberrant (on parle alors d'hallucination). C'est pour ça qu'il faut vérifier la véracité d'un résultat IA et non le prendre pour argent comptant.
2. Il n'y a pas d'intelligence a proprement parler. La solution n'est pas construite à l'aide d'un raisonnement.

Pour ces deux raisons, les scientifiques comparent souvent les modèles d'IA actuels à des perroquets stochastiques (pour matérialiser le fait qu'ils répètent sans "réfléchir" et que ce résultat est probabiliste).

Pas de créativité / d'innovation : Par construction, une IA basée sur un LLM ne peut pas imaginer quelque chose qu'elle n'a jamais vu. Dit autrement, elle ne peut pas innover. Cela concerne aussi bien imaginer un programme que découvrir des avancées dans les maths. Tout problème qui attend une réponse "exacte" ne tolère pas une potentielle hallucination.  ne IA seule n'est donc pas suffisante pour résoudre un problème qui attend une réponse fiable. Cependant, elle peut toutefois être utilisée pour explorer des conjectures prometteuses qui seront dans un second temps validées par un outil de vérification. C'est ainsi que les IA parviennent de nos jours résoudre certains problèmes de maths.

Soutenabilité : Au delà de l'outil, il faut prendre en compte tout ce qui va "autour" de l'IA.

• Coût financier : Le coût en énergie pour entraîner de très grands modèle est exorbitant (aussi bien en quantité d'énergie qu'en terme d'argent pour la payer), seuls certains acteurs peuvent entraîner de tels modèle.
• Coût environnemental : Une IA tourne souvent dans un data center, ce qui induit un coût en électricité, eaux, terres rares, et consommation de terrain. Son impact est donc non négligeable.
• Coût humain : Les ressources (électricité, eau, terre rare) ont un impact sur lea humains (tensions sur la grille électrique, partage de l'eau avec les autres secteurs -et accessoirement la nature, tensions géopolitiques, etc). De plus, la plupart des IA nécessitent au préalable des données étiquetées... par des humains. Derrière un modèle d'IA se cachent de nombreux travailleurs du clic (souvent exposés à des tâches extrêmement répétitives, parfois dégradante, et généralement sous payées), qui ne peuvent pas être retirés de l'équation tant qu'une IA ne sait pas ce qui est "vrai".

Plusieurs gouvernements commencent à légiférer sur le sujet (en particulier concernant les émissions GHG et les quantités d'énergies consommées. Dit plus simplement, on ne va pas pouvoir continuer indéfiniment dans cette direction. Pour ces raisons, un champ de recherche (appelée Green AI) tente de concevoir des modèles moins énergivores (IA frugales). Il existe notamment des techniques :

• pour réduire la taille d'un modèle et ainsi le rendre moins énergivore en sacrifiant un peu en précision (voir pruning, distillation, quantization ....) ;
• des architectures de réseau de neurones alternatives qui se veulent plus efficace (voir Sparse Neural Networks ou Spiking Neural Networks) ;
• des approches consistants à déplacer dans le temps ou dans l'espace une travail propre à une IA (entraînement, inférence) afin de recourir à moins d'énergie fossile ;
• ...

Mais il ne faut pas être "techno-solutioniste". La technologie et la science ne suffiront vraisemblablement pas à avoir une bonne trajectoire, ce qui est d'autant plus préoccupant en plein dérèglement climatique. Une partie de la solution est détenue par les utilisateurs d'IA. Il faut donc se demander a-t'on systématiquement besoin d'une IA, utilise-t'on le meilleur modèle, etc. En outre une recherche IA est significativement plus coûteuse qu'une recherche faite à l'aide d'un moteur de recherche.

Les rares fois où j'ai recours à une IA, c'est pour résoudre un problème que je ne parviens pas à résoudre avec une méthode traditionnelle (i.e. grâce à mes acquis, la documentation, ou à trouver la réponse facilement sur un forum spécialisé).

Bonne chance

Bon même s'il n'ont pas renouvellé leur certificat HTTPS, cette BD répond à la question : 
https://www.commitstrip.com/fr/2016/08/25/a-very-comprehensive-and-precise-spec/

l'IA peut faire des tâches simples, mais ne pourra pas faire un programme complet,, sécurisé et correspondant à un cahier des charges parcellaire.
(Même les développeurs n'en sont pas intégralement capable, donc une IA qui a besoin d’instructions extrêmement précises ... )
 

Salut,

oui, mais en Inde,

les indiens ont déjà remplacé ceux de chez nous, de toute façon ce n'est plus une question pour demain, mais pour hier, ceux qui font des études aujourd'hui apprennent déjà les outils de production rapide de code.

Bonjour, je pense que de nouveaux besoins vont inévitablement émerger. Par exemple, comme l'IA ne peut pas être totalement exempte d'erreurs, cela crée des postes de gestion dédiés aux corrections. De plus, l'IA ne possédant pas la conscience humaine, il est nécessaire que la pensée humaine continue à se développer en s'appuyant sur les outils d'IA.

Bonjour,

ça promet... (humour)