Le Vibe Coding face au codage traditionnel : l'IA est-elle en train de révolutionner la programmation ?

Voici la direction que les choses vont probablement prendre :

• On écrira moins de code à partir de zéro. Les développeurs passeront moins de temps à créer manuellement la logique de base, les codes standard, les tests et la documentation. Partir d'un fichier vierge pourrait devenir l'exception plutôt que la règle.
• L'intérêt du “ simple codage ” va diminuer. L'écriture de code restera importante, mais elle ne constituera plus l'intégralité du travail. Plus l'IA sera capable de générer du code, plus des compétences telles que l'architecture, la réflexion produit, le débogage, la sécurité et la conception de systèmes gagneront en importance.
• Les petites équipes réaliseront de grandes choses. Les start-ups et les équipes produit internes pourront tester davantage d’idées avec moins de personnel. Cela ne signifie pas pour autant que chaque équipe de deux personnes va créer la prochaine plateforme bancaire pendant sa pause déjeuner. Mais cela signifie bien que l’écart entre l’idée et le prototype fonctionnel ne cessera de se réduire.
• À l'avenir, de plus en plus de logiciels seront d'abord créés par des non-développeurs. Les chefs de produit, les concepteurs, les spécialistes du marketing, les fondateurs et les équipes opérationnelles utiliseront des outils d'IA pour créer les premières versions d'outils et de flux de travail. Les développeurs interviendront souvent par la suite pour peaufiner, sécuriser, refondre ou faire évoluer ce qui existe déjà.
• Les équipes Engineering joueront davantage le rôle de réviseurs et de responsables de systèmes. Leur travail consistera moins à écrire chaque ligne de code qu’à décider ce qui doit être conservé, modifié, supprimé ou reconstruit. Ce n’est pas très glamour, mais c’est extrêmement puissant.
• Il sera également plus facile de créer des logiciels de mauvaise qualité. C'est le genre de chose que les gens n'aiment pas dire à voix haute. L'IA va réduire les obstacles au développement, ce qui signifie aussi davantage d'applications peu sécurisées, de prototypes bâclés, d'outils redondants et de systèmes “ provisoires ” qui finissent, d'une manière ou d'une autre, par devenir essentiels à l'activité. Une histoire qui se répète.
• Les entreprises auront besoin de politiques en matière de développement de l'IA, et pas seulement d'outils d'IA. Les futurs gagnants ne seront pas les équipes qui disposent du plus grand nombre d'abonnements à des solutions d'IA. Ce seront celles qui savent quand l'IA peut être utile, quand il faut en limiter l'utilisation et dans quels cas l'intervention humaine est indispensable.
• La programmation traditionnelle prendra une dimension plus stratégique. Les développeurs qui comprennent le fonctionnement réel des systèmes ne perdront pas de leur importance. Ce sont eux qui veilleront à ce que les résultats générés par l'IA ne se transforment pas en un beau désordre en constante évolution.
• Les entreprises se soucieront moins de savoir “ quel modèle a écrit le code ” et en savoir plus sur la question de savoir à qui appartient le savoir qui se cache derrière tout cela. Satya Nadella a récemment fait valoir un argument similaire En matière de stratégie d'IA : les modèles de pointe ont certes leur importance, mais c'est grâce aux systèmes, au contexte et à l'expertise que les entreprises développent autour d'eux qu'elles acquièrent un avantage durable. Pour les équipes de développement logiciel, cela signifie que le code généré par l'IA ne constitue qu'une couche parmi d'autres. La véritable valeur réside dans vos choix architecturaux, vos normes internes, votre connaissance du produit, votre processus de révision et la mémoire collective de vos ingénieurs.

Donc oui, l'IA écrira davantage de code. Mais les humains devront toujours décider ce qu'il faut créer, pourquoi cela doit fonctionner ainsi, et si le résultat est réellement satisfaisant.

C'est justement là que l'IA n'arrive toujours pas à trouver le bon feeling.