Écrire du code c’est déjà dépassé

L’obsolescence de l’écriture traditionnelle du code

Le codage manuel perd rapidement de sa pertinence. La façon dont nous avions l’habitude d’écrire des logiciels ligne par ligne est en train d’être supplantée par des systèmes plus intelligents. L’IA génère désormais du code qui fonctionneL’IA génère maintenant du code qui fonctionne, et construit des logiciels modulaires, évolutifs et qui respectent les vrais principes d’ingénierie.

Auparavant, si vous vouliez quelque chose de fonctionnel sur le web, vous deviez vous plonger dans le JavaScript, bidouiller du jQuery et vous appuyer sur d’innombrables frameworks qui changeaient sans cesse. C’était lent, désordonné et incohérent. Aujourd’hui, vous pouvez dire à l’IA ce que vous voulez, et elle construit la fonctionnalité. Elle intègre les protocoles de sécurité. Elle met en place la gestion des états. Elle connecte les API. Il ne s’agit pas simplement de copier des modèles, mais d’architecturer des solutions.

Les développeurs peuvent désormais travailler plus rapidement. Ils ne sont plus obligés d’écrire une logique répétitive ou de corriger de petites erreurs. L’IA s’en charge. Vous vous concentrez sur la définition du résultat, et non sur la microgestion de la mise en œuvre. Le rôle de votre équipe d’ingénieurs s’en trouve modifié. Ce ne sont pas des codeurs, mais des penseurs de produits et des architectes de systèmes. Ils se concentrent sur l’intégration de la technologie à la stratégie.

Les outils d’IA comme Claude sont déjà plus performants que les développeurs moyens dans de nombreuses tâches. Et ils apprennent plus vite que n’importe quel humain. Vous n’avez pas besoin de leur demander de suivre les meilleures pratiques, ils le font par défaut ou l’apprennent la fois suivante. L’avantage vient maintenant du fait de savoir comment guider le système, et non pas de travailler à partir de zéro.

Si vous dirigez une entreprise qui fonctionne encore selon les anciens modèles de cycle de développement, vous êtes déjà en retard. Chaque semaine gagnée en temps de développement vous donne une semaine d’avance en termes de retour d’information du marché, d’itération et d’opportunités de revenus. La dette technologique existera toujours, mais elle se déplacera. Désormais, il s’agit de savoir si votre vision du produit correspond à ce que vous laissez l’IA construire, et non pas de savoir si votre code est propre.

L’IA ne remplace pas les ingénieurs, mais elle modifie radicalement la destination de leur énergie. C’est là que réside la victoire. Les organisations qui s’y prennent à l’avance combleront le fossé. Celles qui ne le font pas ? Eh bien, elles construisent des produits dans un passé déjà révolu.

Évolution cyclique et complexification excessive des outils de développement web

Le développement web ne s’est pas simplifié avec le temps. Il s’est hypertrophié. Les premières pages web délivraient leur valeur directement, contenu de base, format lisible, rien de caché. Ensuite, les applications à page unique se sont imposées. Elles ont introduit des problèmes de performance, une gestion complexe de l’état et une explosion de cadres JavaScript. Chacun d’entre eux promettait une meilleure structure et une meilleure expérience pour le développeur. La plupart n’ont fait qu’ajouter une couche de maintenance supplémentaire.

Des frameworks comme Backbone, Ember, Angular, React, et maintenant Svelte et Astro, ont tous dominé pendant un moment. Aucun d’entre eux n’a fondamentalement changé l’objectif principal : fournir du contenu et des fonctionnalités aux utilisateurs. Mais chaque cycle s’est accompagné d’une nouvelle syntaxe, d’une complexité des outils et d’un coût d’apprentissage. Les équipes de développement ont perdu du temps à s’adapter au lieu de livrer.

Pour de nombreux cas d’utilisation, les sites web axés sur le contenu, les vitrines numériques et les portails standard, toute cette complexité ne crée pas de valeur commerciale. Vous n’avez pas besoin d’une pile lourde pour publier des articles ou accepter des paiements. Les dirigeants qui poussent à rafraîchir la pile technologique chaque année devraient se poser la question suivante : « Les besoins justifient-ils la complexité ? » Sans cette discipline, vous ne faites qu’échanger la stabilité contre la chasse aux tendances.

À l’heure actuelle, une grande partie de l’infrastructure web pourrait fonctionner avec moins de moyens. Des systèmes plus simples, moins de dépendances et un accent plus marqué sur les résultats que sur l’architecture. Lorsque l’objectif est la rapidité de mise sur le marché, la fiabilité du produit et une charge opérationnelle minimale, les outils inutiles ne font que ralentir le processus.

L’innovation et la simplicité sont possibles. Mais seulement si vous faites des choix délibérés. Cela signifie qu’il faut être honnête sur les fonctionnalités qui font évoluer vos indicateurs clés de performance et sur celles qui satisfont simplement les développeurs désireux d’explorer de nouvelles technologies. Si vous construisez quelque chose de simple, vous n’avez pas besoin de le surmener. Concentrez-vous sur ce qui compte : les performances, la convivialité et la fréquence des livraisons. Tout le reste n’est que bruit.

Les logiciels générés par l’IA permettent d’appliquer les meilleures pratiques sans codage direct

L’IA ne se contente pas d’écrire un code utilisable, elle applique les mêmes décisions architecturales que les développeurs expérimentés. Cela change tout. Dans un projet récent, l’auteur a demandé à Claude, un modèle d’IA avancé, de construire une application web complète à l’aide du framework Astro. Le résultat a été un site avec authentification, suivi des clés API, journalisation et gestion des états. L’auteur n’a pas eu à coder directement, si ce n’est en fournissant des directives claires. L’application ne s’est pas cassée, n’a pas nécessité de remaniement majeur et a suivi des principes de développement solides.

L’une des instructions était de créer des interfaces pour les composants clés, l’authentification et la journalisation, afin qu’ils puissent être remplacés ou mis à jour ultérieurement. Claude l’a bien compris. Même lorsqu’il n’a pas été explicitement invité à structurer certaines choses, il a fait des choix architecturaux intelligents. Pourquoi ? Parce que l’IA a déjà absorbé ces modèles à partir de milliards de points de données, de documentation et de code existant.

Il s’agit d’un point d’appui. Vous n’optimisez plus la qualité du code par une inspection manuelle. Vous l’optimisez grâce à une clarté rapide et à un apport en couches. Les développeurs qui savent comment guider ces modèles obtiennent rapidement des résultats propres et évolutifs. Et chaque nouvelle interaction rend ces outils plus intelligents. Claude continuera probablement à améliorer sa capacité à déduire de bonnes stratégies d’ingénierie sans intervention de l’utilisateur. C’est un progrès que vous ne pouvez pas égaler avec des flux de travail exclusivement humains.

Pour les responsables des technologies et des entreprises, cela signifie qu’il faut redéfinir les flux de travail en matière de développement. Les examens du code seront remplacés par des examens de la conception. L’effort de développement se déplace vers l’orchestration du système et la clarté conceptuelle. Vous consacrez moins de temps à la vérification de la syntaxe et plus de temps à l’alignement des résultats sur les objectifs du produit. La nécessité de gérer les incohérences entre les styles de mise en œuvre des membres de l’équipe diminue également, l’IA se construisant à partir d’une norme unifiée.

C’est là que votre productivité en matière d’ingénierie peut doubler sans doubler votre équipe. Lorsque l IA génère du code qui répond à vos normes techniques à l’échelle, vous libérez du temps pour vous concentrer sur la différenciation de l’ingénierie, et non sur la répétition de l’ingénierie. Le résultat est une production plus rapide, moins de bogues, des coûts d’intégration réduits et un alignement rapide entre la vision et l’exécution.

L’avenir de la programmation s’appuiera sur le langage naturel comme interface principale.

La trajectoire est claire : le développement de logiciels se rapproche du langage naturel. L’interface passe du code à la conversation. Les développeurs ne sont plus limités à la syntaxe et aux arbres logiques. Ils définissent le comportement du système en utilisant un langage direct et simple, généralement l’anglais. Des outils comme Claude et d’autres fournissent déjà des logiciels fonctionnels basés sur des invites bien structurées, et non sur des fichiers de code.

Cette évolution abaisse les obstacles à la création de produits numériques utilisables. Lorsque les équipes peuvent développer en langage naturel, la vitesse et l’accessibilité de l’exécution changent. Vous n’avez pas besoin d’une expérience approfondie en JavaScript, Python ou des cadres pour livrer un produit. Vous avez besoin d’une expression claire, d’une logique solide et d’une bonne compréhension des résultats. Cela rend le développement plus inclusif et beaucoup plus rapide.

Pour les entreprises, cela élimine le goulot d’étranglement que constitue la pénurie de talents en matière de logiciels dans certaines régions. Les personnes ayant une bonne connaissance du domaine, des opérations, de la logistique, de la finance, et qui comprennent les systèmes internes peuvent donner des instructions directes à l’IA et obtenir des outils fonctionnels. Les ingénieurs ne sont pas écartés de l’équation, mais ils se concentrent sur la supervision, le contrôle de la qualité et l’intégration plutôt que sur l’exécution ligne par ligne.

Il s’agit d’un environnement à fort effet de levier. Une petite équipe bien guidée, dotée de quelques flux de travail solides alimentés par l’IA, peut égaler la productivité d’une équipe traditionnelle beaucoup plus importante. Attendez-vous à des gains massifs en termes de vélocité des prototypes, d’automatisation et de déploiement des systèmes pour les entreprises qui forment leurs équipes à s’engager directement avec ces outils.

La conclusion stratégique est simple : les entreprises qui permettent à un plus grand nombre de membres de leur équipe de créer des outils internes, et pas seulement aux ingénieurs, créent des avantages en termes de rapidité qui s’additionnent. Les dirigeants devraient donner la priorité à la formation à la conception d’outils en langage naturel et aux fonctionnalités de l’IA, parallèlement aux compétences traditionnelles en matière de développement.

Principaux faits marquants

• Le codage devient obsolète : L’IA construit désormais des logiciels prêts à la production avec un minimum d’intervention humaine. Les dirigeants devraient faire passer l’ingénierie du codage manuel à la conception de systèmes et à l’alignement des résultats.
• La complexité du cadre n’est pas toujours synonyme de valeur ajoutée : La plupart des besoins en matière de développement web font l’objet d’une ingénierie excessive. Les dirigeants devraient faire pression pour que les choix d’architecture soient basés sur les exigences du produit.
• L’IA construit avec les meilleures pratiques intégrées : L’IA avancée structure déjà les logiciels avec une modularité, des interfaces et une logique propre. Les organisations devraient former leurs équipes à guider efficacement l’IA au lieu d’écrire du code de bas niveau.
• Le langage naturel est la nouvelle interface de programmation : De plus en plus, l’anglais suffit pour développer des logiciels fonctionnels. Les dirigeants devraient donner la priorité à la formation interne sur la conception rapide afin d’étendre le développement à des équipes non techniques.