L’IA accélère les tâches de codage de routine, mais l’expertise humaine reste essentielle
L’IA est en train de changer la façon dont nous écrivons des logiciels, et elle le fait rapidement. À l’heure actuelle, elle peut s’occuper des tâches répétitives, ce que nous appelons environ 70 % des tâches de codage. Pensez à la configuration du code de base, au formatage, au câblage de l’API, à toutes les tâches lourdes habituelles que les ingénieurs effectuent depuis des années. Il est rapide dans ce domaine, et c’est une bonne chose. Le rendement augmente. Les équipes gagnent du temps et de l’énergie. Tout le monde aime la vitesse.
Mais la vitesse n’est pas tout. Les 30 % restants, la partie qui implique le jugement, la réflexion stratégique, la compréhension des compromis à long terme, appartiennent toujours aux ingénieurs humains. C’est là que réside la véritable valeur. Concevoir des architectures évolutives, optimiser les performances sous pression, gérer la conformité et traduire les intentions de l’entreprise dans le code, ce sont des choses que l’IA ne peut pas faire sans l’intervention de l’homme. L’IA ne comprend pas les conséquences. Elle ne sait pas si cette modification des performances va interrompre la facturation au Brésil ou exposer votre système à un risque réglementaire. Seuls des ingénieurs expérimentés le savent.
Les dirigeants doivent garder cela à l’esprit. Si vous vous demandez comment faire face à l’impact de l’IA, la solution n’est pas de restructurer votre équipe en fonction de la vitesse. Il s’agit de doubler l’expertise du domaine et la maîtrise technique au sein de votre équipe. L’IA renforce ce qui est reproductible ; elle ne remplace pas ce qui est essentiel. Les organisations intelligentes ne réduisent pas les talents, elles les équipent.
Chaque base de code produite par l’IA est en fait un brouillon. Et la différence entre une ébauche rapide et un grand système ? Le jugement, l’expérience et la réflexion à long terme, autant d’éléments qui ne peuvent être confiés à des algorithmes.
Selon une étude récente, 62 % du code logiciel généré par l’IA contenait des problèmes de sécurité. code logiciel généré par l’IA présentait des problèmes de sécurité ou une mauvaise conception architecturale. Il ne s’agit pas d’un problème mineur. Il s’agit d’un risque systémique si rien n’est fait. Si l’objectif est la croissance durable, les dirigeants seraient bien avisés de considérer l’IA comme un outil, et non comme un substitut, aux compétences d’ingénierie.
La collaboration entre l’homme et l’intelligence artificielle permet d’obtenir de meilleurs résultats en matière d’ingénierie
L’IA et les ingénieurs logiciels forment une équipe solide, mais seulement lorsqu’ils sont utilisés correctement. Si vous attendez de l’IA qu’elle prenne en charge des flux de travail complets de bout en bout, vous passez à côté de l’essentiel. La puissance réside dans l’augmentation. L’IA va plus vite, certes, mais
L’IA peut détecter des modèles. Elle peut générer des suggestions de codes intelligents. Mais elle ne connaît pas l’historique de vos produits. Elle ne sait pas quels compromis vous avez déjà faits, et pourquoi. C’est là qu’intervient l’ingénieur, qui associe le volume de l’IA à la perspicacité.
Si vous êtes à la tête d’une entreprise et que vous évaluez comment intégrer l’IA dans votre organisation technologique, commencez par les personnes. Trouvez ceux qui peuvent utiliser l’IA comme un multiplicateur et non comme une béquille. Les développeurs qui font preuve d’esprit critique, qui comprennent quand il faut écarter les données de l’IA et qui se demandent « pourquoi » avant de faire confiance aux résultats sont ceux que vous voulez voir prendre des décisions techniques.
Comme l’a souligné Eric Evans dans Domain-Driven Design, la véritable qualité des logiciels découle d’une compréhension approfondie de l’activité et de l’élaboration du code en fonction de cette dernière. L’IA ne permet pas de faire cela. Vous avez toujours besoin de personnes capables de le faire.
Les bouleversements historiques confirment que l’automatisation transforme, et non élimine, les rôles qualifiés.
Lorsqu’une nouvelle technologie fait son apparition, les gens prédisent souvent des pertes d’emploi. Cette tendance est présente depuis des décennies. Mais ce qui se passe en réalité, ce n’est pas une élimination, c’est une évolution. Les données sont claires. Après l’apparition des distributeurs automatiques de billets dans les années 1970, les experts ont prédit la fin des guichetiers. Au contraire, le nombre de guichetiers a doublé aux États-Unis, passant d’environ 300 000 en 1970 à plus de 600 000 en 2010. Les banques ont ouvert davantage d’agences et les guichetiers ont évolué vers des fonctions plus complexes, axées sur les relations.
Les logiciels n’ont pas dérogé à la règle. Dans les années 1990, les langages de programmation de quatrième génération étaient censés éliminer complètement les développeurs. Ce ne fut pas le cas. Au contraire, la demande d’ingénieurs qualifiés a explosé. L’ère du cloud a suivi la même tendance. Les gens pensaient que les professionnels de l’infrastructure physique n’auraient plus de raison d’être. Aujourd’hui, nous avons des catégories d’emploi entières, des architectes cloud, des ingénieurs cloud, qui gagnent des rémunérations de premier ordre et se concentrent sur des problèmes qui n’existaient pas il y a dix ans.
Cela témoigne d’un bilan cohérent. L’automatisation réduit les efforts manuels. Et à chaque fois, les professionnels qualifiés se retrouvent dans des rôles plus stratégiques, plus nouveaux et avec un impact plus important. Pour les dirigeants, cela devrait conduire à une conclusion claire : Ne prévoyez pas d’obsolescence massive. Planifiez la réaffectation.
Mettez vos collaborateurs intelligents au travail là où l’automatisation ne peut pas fonctionner. L’IA peut automatiser une séquence. Les humains savent quels résultats sont réellement importants. À mesure que l’IA prend de l’ampleur, la valeur de l’entreprise ne viendra pas du fait de faire plus de la même chose, mais d’avancer plus rapidement sur des tâches complexes qui nécessitent toujours un contexte, des compromis et une hiérarchisation des priorités.
Comme le montrent les recherches de James Bessen, les technologies censées réduire le nombre d’emplois dans un secteur donné ont systématiquement entraîné une croissance de l’emploi, parce que la nature du travail a changé et que la demande s’est déplacée vers des responsabilités plus avancées.
La « règle des 70/30 » souligne le plafond de verre de l’IA et le caractère indispensable de la supervision humaine.
L’IA peut éliminer environ 70 % des tâches d’ingénierie peu difficiles. Il s’agit de tâches qui suivent des modèles familiers, des échafaudages communs de conception d’interface utilisateur, des API modélisées, des tests unitaires de base, des fonctions standard. Ce n’est pas un mauvais cas d’utilisation. Les développeurs y passent beaucoup de temps, et l’IA en accélérant le processus les libère pour des problèmes plus difficiles.
Mais c’est dans les 30 % restants que le produit se différencie. Vous avez affaire à des cas limites, à des contraintes de sécurité, à une logique d’entreprise liée à la conformité et à des systèmes qui ont un coût à long terme s’ils sont mal évalués. Il s’agit là d’un travail contextuel. Et la reconnaissance de modèles ne suffit pas. Par exemple, l’IA peut générer un flux de système de paiement avec une grande confiance, mais elle ne comprendra pas pourquoi une garantie d’idempotence spécifique est importante dans votre zone géographique. Elle ne reconnaîtra pas que certaines règles de conformité exigent des pratiques de codage spécifiques à votre juridiction.
C’est ce que l’on appelle la « règle des 70/30 ». L’IA fait bien la routine. Pour le reste, il faut encore un humain expérimenté qui comprenne l’ensemble du système, le paysage commercial et les décisions historiques déjà intégrées dans la base de code. Ces connaissances ne se trouvent pas dans les données sur lesquelles l’IA s’entraîne. Elle se trouve dans votre équipe.
Si vous êtes responsable des technologies dans une entreprise, quelle que soit sa taille, considérez cette règle comme structurelle. Elle ne disparaîtra pas. Les dirigeants devraient prévoir que l’IA prenne en charge le volume, et non la stratégie. Les talents dans lesquels vous investissez maintenant, les ingénieurs qui gèrent l’incertitude, qui prennent des décisions sur l’architecture et la performance à l’échelle, détermineront si vos systèmes se développent durablement ou s’ils s’effondrent sous l’effet de la complexité.
L’expérience de Peter Yang, documentée par Addy Osmani dans « Beyond Vibe Coding », le souligne directement : L’IA gère le milieu confortable, mais la résolution de la dernière ligne droite devient souvent plus frustrante et instable sans un accompagnement humain fort. Il ne s’agit pas d’un problème temporaire que les futurs modèles devront résoudre. Il s’agit d’une limitation fondamentale du fonctionnement de ces systèmes. Respectez cette limite et concevez vos équipes en conséquence.
Les fonctions d’ingénierie évoluent vers des domaines stratégiques et architecturaux
Les fonctions techniques les plus précieuses évoluent rapidement. Les tâches qui nécessitaient autrefois un travail à temps plein, comme l’examen manuel du code pour détecter les failles de sécurité ou la recherche de bogues de performance ligne par ligne, sont prises en charge par l’IA. C’est un progrès. Mais cela n’élimine pas le rôle. Il en modifie l’aspect.
Les ingénieurs en sécurité deviennent des architectes de la sécurité. Au lieu de rédiger des politiques de mots de passe ou de vérifier la configuration des pare-feux, ils conçoivent des systèmes de confiance zéro. systèmes de confiance zéro qui supposent une violation dès le départ. Ils rédigent des modèles de menace personnalisés, élaborent des cadres de risque de bout en bout et utilisent l’IA pour combler automatiquement les vulnérabilités au fur et à mesure qu’elles sont découvertes. L’accent n’est plus mis sur la protection de base, mais sur la résilience systémique.
Il en va de même pour les performances et l’infrastructure. L’optimisation des performances ne se limite plus à l’ajout d’index dans les bases de données. Aujourd’hui, les ingénieurs construisent des systèmes de distribution de données globales qui offrent des millisecondes de latence à travers les continents. Ils prennent des décisions cruciales sur le degré d’élasticité des systèmes avant qu’un pic de trafic ne se produise. Là encore, l’IA peut aider. Mais seuls des professionnels dotés d’une connaissance approfondie peuvent optimiser les compromis entre les performances, les coûts et les modes de défaillance à long terme.
La tendance se poursuit avec la fiabilité des sites. Les ingénieurs d’exploitation avaient l’habitude de gérer les alertes et d’écrire des scripts de repli. Aujourd’hui, les architectes de la fiabilité donnent la priorité au temps de fonctionnement du système en éliminant le besoin d’intervention humaine dans les boucles de réponse. Ils créent des systèmes d’autoréparation et des analyses d’erreurs prédictives basées sur l’apprentissage automatique.
Ces praticiens ne sont plus réactifs, ils sont stratégiques. Ils conçoivent le système et ne se contentent pas de le réparer. Il s’agit là d’un levier de création de valeur pour toute entreprise utilisant des technologies à grande échelle.
Nicole Forsgren, Jez Humble et Gene Kim ont démontré l’impact de la maturité architecturale et opérationnelle sur le chiffre d’affaires, la rapidité et les résultats commerciaux dans leur étude publiée dans « Accelerate ». Les organisations qui intègrent ce type de leadership technique sont gagnantes en termes de rapidité de livraison et de santé du système. Les données le confirment.
Les organisations doivent investir dans la gouvernance, le développement des talents et l’excellence augmentée par l’IA.
L’IA est synonyme de rapidité. Sans structure, cette vitesse devient un risque. Les entreprises les plus performantes ne sont pas celles qui adoptent l’IA le plus rapidement. Ce sont celles qui l’adoptent avec discipline.
La gouvernance est la première étape. Elle ne signifie pas qu’il faut ralentir les choses. Il s’agit d’ancrer le travail généré par l’IA dans les normes de l’équipe, les protocoles de sécurité et les barrières de qualité. Cela inclut des normes d’examen du code spécifiquement pour le développement assisté par l’IA, l’analyse obligatoire des vulnérabilités courantes dans le code généré par l’IA et le suivi de l’utilisation de l’IA. Ce sont les garde-fous qui garantissent la sécurité de l’accélération.
Vient ensuite le développement des capacités. Il n’est pas nécessaire que chaque développeur devienne un chercheur en IA. Mais vous avez besoin d’ingénieurs capables d’utiliser l’IA pour obtenir davantage de résultats tout en maintenant la qualité. Cela signifie qu’il faut investir dans des cours de maîtrise de l’architecture, de leadership en matière de sécurité et de stratégie de performance. Ces cours devraient inclure des cas d’utilisation réels : comment documenter les décisions de conception de l’IA par rapport à celles des humains, comment détecter et éviter les bogues courants générés par l’IA, comment encadrer les ingénieurs débutants qui utilisent l’IA dans des environnements de production.
Ces programmes génèrent des rendements composés. Les ingénieurs qui associent la profondeur technique à la maîtrise de l’IA créent plus rapidement des systèmes plus résilients. Cela réduit les coûts à long terme, la dette technique, les pannes de système, l’épuisement des équipes, etc.
Pour la sécurité, cet investissement est urgent. Les vulnérabilités évoluent rapidement. Les équipes rouges et les responsables de la conformité doivent désormais tenir compte de la façon dont le code généré par l’IA contourne leurs délais d’examen historiques. L’élaboration de modèles de menaces pour les résultats produits par l’IA et l’intégration de capacités de moteur d’auto-remédiation ne sont pas négociables dans les industries réglementées.
Aravind Subramanian, associé chez Deloitte et conseiller en matière d’IA, présente bien la situation. Il affirme que la gouvernance de l’IA « n’est pas un obstacle, c’est un facilitateur » et souligne qu’une gouvernance efficace injecte de l’empathie et du jugement dans les résultats de l’IA, en veillant à ce qu’ils soutiennent les objectifs de l’organisation, et non qu’ils les fassent dérailler.
Si vous élaborez une stratégie au niveau de la direction, sachez qu’il s’agit d’un positionnement à long terme. Vous ne vous contentez pas d’adopter une technologie, vous construisez la prochaine version de la discipline d’ingénierie de votre organisation. C’est ce qui permet d’obtenir un retour sur investissement qui s’accumule au lieu de coûts qui s’envolent.
Des cadres tels que MaintainabilityAI SDLC intègrent le jugement humain à des points de contrôle vitaux.
Le code généré par l’IA devenant de plus en plus courant, le besoin de structurer son utilisation devient critique. Le volume de production augmente, mais sans un cadre en place pour s’assurer que cette production s’aligne sur les exigences commerciales et techniques, le risque augmente rapidement. C’est ce que le cadre SDLC de MaintainabilityAI résout.
Ce cadre introduit des points de contrôle définis où le jugement humain est appliqué, en particulier là où la solidité architecturale, la qualité du code, la conformité et la sécurité sont les plus importantes. L’IA est utilisée pour accélérer la mise en œuvre, la documentation, le remaniement et les tests. Les humains conservent le contrôle de l’intégrité architecturale, de la validation de la sécurité et de l’alignement sur l’activité.
Si vous êtes responsable d’une technologie à grande échelle, vous ne voulez pas que l’IA prenne des décisions irréversibles. Vous voulez qu’elle se déplace rapidement lorsque cette vitesse crée un effet de levier, comme la génération de tests ou le formatage de code, mais vous avez toujours besoin que des personnes prennent les décisions qui ont des implications durables pour le produit et l’entreprise.
Ces portes ne sont pas des obstacles. Ce sont des points de clarté. Ils garantissent que la structure des coûts, la maintenabilité et la conformité sont prises en compte avant le déploiement. Cela permet de ne pas modifier l’échelle. Cela crée également une boucle de rétroaction : les ingénieurs qui examinent les décisions de l’IA apprennent où le système fonctionne et où il ne fonctionne pas.
Shawn McCarthy, stratège en technologie, a formalisé le cadre SDLC de MaintainabilityAI. Conçu pour une utilisation dans le monde réel, il intègre l’examen humain là où il est important, tout en permettant à l’IA d’accroître ce que les équipes peuvent produire en moins de temps.
Les chefs d’entreprise doivent comprendre qu’il s’agit d’une assurance opérationnelle. Elle ne ralentit pas les choses. Elle rend possible une vitesse durable.
La rapidité sans la qualité conduit à la dette technique ; l’ingénierie disciplinée est primordiale.
Tout le monde veut de la vitesse. L’IA vous permet de l’obtenir. Elle accélère le développement au sein des équipes, abaisse la barrière à l’entrée pour la création de code et augmente les cycles d’itération. Mais tout cela n’a pas d’importance si les systèmes échouent sous la pression ou ne peuvent pas s’adapter au fil du temps.
Lorsque les ingénieurs utilisent l’IA sans structure, le résultat est plus de code, mais pas nécessairement un meilleur code. Les systèmes mal optimisés construits rapidement vous coûteront toujours plus cher par la suite. C’est pourquoi les équipes expérimentées ne traitent pas les résultats de l’IA comme des remplacements. Elles les traitent comme des ébauches, des versions à valider par la conception du système, les tests et la révision.
La rapidité sans surveillance se traduit généralement par une dette technique plus élevée. Ce n’est pas théorique. C’est structurel. La dette s’aggrave lorsque l’architecture n’est pas alignée sur les réalités des opérations à long terme. Une fois qu’elle s’est accumulée, l’ensemble de votre organisation d’ingénierie ralentit, non pas en raison d’un manque d’intelligence artificielle, mais parce que les systèmes sont fragiles, rigides et imprévisibles.
Ce que vos meilleurs ingénieurs comprennent, c’est que chaque ligne de code générée par l’IA ajoute de la surface. Elle peut devenir un actif ou un passif. Sans discipline en matière d’architecture, ces actifs deviennent rapidement des passifs. Avec de la discipline, l’IA devient un amplificateur.
Robert C. Martin, dans son livre « Clean Architecture », plaide clairement en faveur de la simplicité, de la durabilité et de la santé à long terme du système plutôt que de la rapidité d’exécution à court terme. Il explique pourquoi une ingénierie mature repose sur des principes et non sur des astuces de productivité. Cette philosophie est toujours d’actualité. On peut même dire qu’elle est encore plus importante aujourd’hui.
Si vous dirigez une organisation, l’impératif est clair. Investissez dans des systèmes d’ingénierie disciplinés qui traitent les résultats de l’IA comme des accélérateurs et non comme des résultats. Faites de la maintenabilité une exigence. Sans cela, l’échelle devient un frein et la vitesse une fragilité.
Les DSI doivent considérer l’IA comme un amplificateur de talents
Le débat sur l’IA et les talents en ingénierie s’est orienté dans la mauvaise direction. L’accent a trop été mis sur le remplacement des emplois. Ce n’est pas ainsi que cela fonctionne. L’IA n’élimine pas le besoin de grands ingénieurs, elle met en évidence la valeur de ces derniers.
Le rôle d’un DSI est désormais de conduire ce changement de discours. Positionnez l’IA non pas comme un substitut au jugement humain, mais comme un amplificateur de capacités. Les ingénieurs qui apportent leur expertise en matière d’architecture, de risque et de réflexion sur les systèmes créeront plus de valeur lorsqu’ils seront équipés de l’IA, car ils interviennent au niveau de la prise de décision, là où l’IA ne fonctionne pas bien.
Ces personnes font des choix sur la manière dont vos systèmes évoluent, dont les compromis sont structurés et dont les risques sont évalués. L’IA ne connaît pas l’histoire de votre organisation, les contraintes du marché ou l’environnement de conformité. Elle peut aider, mais elle ne dirige pas. C’est à votre personnel de le faire, et votre travail consiste à lui donner les moyens d’agir.
Investissez dans des parcours de carrière qui récompensent la réflexion approfondie. Créez des opportunités pour les ingénieurs afin d’associer la maîtrise technique à des responsabilités à fort impact. Organisez des rotations dans des spécialités telles que la sécurité, l’observabilité et la performance. Il ne s’agit pas d’investissements mineurs, ils réduisent directement la fragilité des systèmes, améliorent les délais de mise sur le marché et renforcent la résilience stratégique.
Des voix importantes se sont exprimées à ce sujet. Martin Fowler, connu pour ses travaux sur le refactoring, souligne que les logiciels doivent évoluer de manière durable, une idée tout à fait conforme à la réalité de l’ingénierie d’aujourd’hui. Sam Newman, expert en microservices, insiste sur le fait que l’architecture nécessite du contexte et de la nuance, ce que l’IA ne peut pas comprendre. Titus Winters et ses coauteurs dans « Software Engineering at Google » simplifient les choses : l’excellence en matière d’ingénierie permet de mettre les systèmes à l’échelle. Vous avez besoin de personnes capables de le faire, avec ou sans IA.
Les organisations qui combinent efficacement l’augmentation humaine et l’IA s’assureront un avantage concurrentiel.
Chaque organisation adoptera l’IA. C’est inévitable. Ce qui fait la différence, c’est la façon dont vous gérez l’interface entre l’expertise humaine et les capacités de l’IA. L’avantage ne réside pas dans les outils, mais dans la manière dont vos collaborateurs les utilisent.
Les entreprises pionnières mettront en place une gouvernance qui s’adaptera à la production, formeront les ingénieurs à la manière de piloter l’IA avec détermination et maintiendront la qualité du système au fur et à mesure que la production augmentera. Elles récompenseront la perspicacité plutôt que le volume, et la clarté plutôt que la vitesse. Il s’agit là de choix culturels. Ils déterminent la manière dont l’IA s’intègre dans votre moteur de livraison.
L’avantage stratégique ne viendra pas de la rapidité à générer du code. Il viendra de la génération du bon code, aligné sur les objectifs commerciaux à long terme, déployé dans des systèmes qui ne s’effondrent pas lorsqu’ils sont mis à l’échelle. Ce n’est pas le domaine de l’IA. C’est le vôtre, celui de vos dirigeants, de vos ingénieurs et de votre structure opérationnelle.
C’est là que la maîtrise technique devient une monnaie d’échange pour les dirigeants. Les cadres de gouvernance, la formation continue, les modèles architecturaux éprouvés et les normes de qualité mesurables contribuent tous à un système où l’IA accélère la livraison sans réduire la rigueur.
Il existe des leviers de réussite éprouvés. Les principes énoncés par Robert C. Martin dans « Clean Architecture » ont jeté les bases de systèmes durables. Martin Fowler a démontré qu’un remaniement bien géré conduit à l’adaptabilité. Sam Newman rappelle aux dirigeants que les systèmes ne sont pas simplement du code, mais des constructions stratégiques.
Si vous faites partie de l’équipe de direction, c’est le moment d’agir. Créez des organisations où le professionnalisme de l’ingénierie, l’utilisation intelligente de l’IA et la clarté au niveau du système se conjuguent. Toute entreprise peut adopter l’automatisation. Seules quelques-unes le feront suffisamment bien pour dominer le marché. Celles qui y parviendront ne se contenteront pas d’avancer plus vite, elles évolueront plus proprement, dureront plus longtemps et s’exécuteront avec moins de points d’entrée pour l’échec.
Le bilan
L’IA modifie le rythme de l’ingénierie mais ne change pas les fondamentaux. Un code rapide n’est pas le bon code. Les organisations qui seront à la pointe de l’ère de l’IA sont celles qui comprennent cette différence et fonctionnent en conséquence.
Il ne s’agit pas de résister à l’automatisation, mais de l’utiliser intelligemment. Le talent détermine toujours la qualité. La gouvernance garantit toujours l’échelle. L’intégrité architecturale est toujours le moteur de la résilience du système. Aucun de ces éléments n’est remplacé par l’IA. Ils sont renforcés par elle, lorsqu’elle est appliquée avec discernement.
Le véritable avantage ne viendra pas du nombre d’outils d’IA que vous déployez. Il viendra de la manière dont vos collaborateurs prendront les décisions importantes en matière de risque, de performance, de sécurité, d’architecture et de qualité du code. C’est dans ces décisions que réside la durabilité.
Si vous êtes dirigeant, posez de meilleures questions que « Que pouvons-nous automatiser ? ». Commencez à vous demander : « Comment pouvons-nous utiliser l’automatisation de manière plus intelligente sans renoncer à la discipline d’ingénierie ? » C’est là que se construit la valeur à long terme.
Tel est l’impératif de l’ingénierie : permettre à vos meilleurs collaborateurs d’utiliser l’IA sans perdre le contrôle de ce qui permet à vos systèmes de fonctionner et de durer.
