Quand coder n’est plus la meilleure solution

Paradigmes hérités du passé dans le développement de logiciels

Nous programmons encore comme s’il y avait des décennies. Même avec toutes les percées de l’IA, la façon dont la plupart des logiciels sont écrits reste plus ou moins la même. Les programmeurs privilégient toujours une structure propre, des noms de variables descriptifs et des commentaires détaillés, des éléments conçus pour les humains et non pour les machines. Cela avait peut-être un sens lorsque l’homme était au centre du processus de développement, mais aujourd’hui, des systèmes d’IA écrivent du code plus rapidement et d’une manière que la plupart des développeurs n’essaieraient même pas. Le fait que nous continuions à concevoir des logiciels de la même manière met en évidence un problème plus large : nous appliquons de nouveaux outils à de vieilles idées.

En termes de gestion, il s’agit d’une inefficacité déguisée en productivité. Peter Drucker l’a bien dit : « Il n’y a certainement rien de plus inutile que de faire avec une grande efficacité ce qui ne devrait pas être fait du tout ». C’est ce à quoi nous sommes confrontés. Nous nous accrochons à des conventions logicielles établies qui ont servi des équipes humaines, et non des agents intelligents. Et nous construisons des cadres qui traitent l’IA comme des développeurs juniors qui attendent un retour d’information et des approbations. C’est une perte de temps et de capacité.

Si vous dirigez une entreprise qui crée des produits avec du code, vous devez vous poser une question simple : Vos processus sont-ils conçus pour les humains ou pour exploiter le potentiel de l’IA ? Forcer l’IA à imiter les inefficacités des développeurs humains, jusqu’au formatage du code et à la documentation, n’apporte ni rapidité ni innovation. Elle les annule.

Il ne s’agit pas de tout supprimer et de passer en pilotage automatique, mais il est temps de prendre du recul. Les dirigeants doivent repenser les flux de travail et s’interroger sur la raison d’être de certaines normes si l’utilisateur n’est plus un développeur humain. Cette approche ne consiste pas à faire des économies. Il s’agit de supprimer les couches de processus qui n’apportent plus de valeur ajoutée.

L’obsolescence du code traditionnel

Le code n’a jamais été l’objectif final, c’était une passerelle. Les humains ont créé des langages de programmation pour communiquer avec les machines, mais nous arrivons maintenant à un point où les machines n’ont plus besoin de cette traduction. Lorsque l’IA sera capable de comprendre ce que vous voulez en langage clair et de fournir des solutions efficaces sans avoir besoin de code comme couche intermédiaire, l’idée même de la programmation traditionnelle commencera à perdre de sa pertinence.

Soyons clairs. Le code est un outil, pas une destination. Il fonctionne bien lorsque des humains écrivent des logiciels destinés à être compris par d’autres humains. Mais nous formons aujourd’hui des systèmes d’intelligence artificielle à la saisie de données en langage naturel et à la génération directe de résultats. Vous décrivez ce que vous voulez et le système le construit. Et avec suffisamment d’itérations, nous n’aurons plus à revoir ce code, à le modifier, ni même à le voir. Nous ne verrons que le résultat. C’est vers cela que nous nous dirigeons.

Si votre entreprise dépend du développement de logiciels, cette orientation change tout. L’ancien modèle, où l’ingénieur écrit le code, le teste et le réécrit, s’oriente de plus en plus vers l’automatisation. L’action du langage natif à la machine éliminera complètement le besoin de codage traditionnel. Les avantages sont évidents : friction réduite, déploiement plus rapide, utilisation plus efficace du temps et des ressources.

Cela ne signifie pas que nous devrons appuyer sur un bouton demain. Mais cela signifie que vous devriez évaluer les projets non seulement en termes de temps de développement ou de qualité du code, mais aussi en fonction de la manière dont les outils d’IA peuvent directement produire des résultats commerciaux. Lorsque le code ne sera plus le produit, mais seulement une couche d’implémentation optionnelle, cela changera la façon dont les équipes sont structurées, la façon dont les logiciels sont testés et la façon dont les produits sont maintenus. S’y préparer donne à votre organisation un réel avantage. Rester immobile ne l’est pas.

L’auto-optimisation pilotée par l’IA dans le développement du code

Les systèmes d’intelligence artificielle s’améliorent dans la rédaction et l’évaluation de leurs propres résultats. Ce qui nécessitait auparavant des couches d’examen humain, des tests unitaires, des examens de code, des cycles d’assurance qualité, est de plus en plus souvent pris en charge par l’IA elle-même. Cette progression ne ralentira pas. À mesure que la confiance dans l’IA générative augmentera, nous dépendrons moins des points de contrôle humains et davantage d’une validation autonome qui fonctionne plus rapidement, plus profondément et avec moins d’erreurs.

Demandez-vous si les développeurs comprennent vraiment ce que font les compilateurs en détail. Pour beaucoup, il s’agit d’une abstraction. Considérez maintenant ceci : au fur et à mesure que l’IA prend en charge une plus grande partie du cycle, de l’écriture du code à son test, l’interaction humaine avec le processus continue de diminuer. À terme, l’IA contrôlera ses propres performances, détectera et corrigera les problèmes, et optimisera la structure en temps réel, sans dépendre de la boucle de rétroaction humaine.

Ce n’est pas de la science-fiction. C’est une question d’échelle informatique et de raffinement. Nous disposons déjà de modèles capables de repérer les erreurs de logique, d’améliorer les performances d’exécution et de suggérer de meilleurs tests. La prochaine étape sera un système de retour d’information automatisé et complet qui éliminera la partie la plus lente du développement de logiciels, à savoir l’itération et la validation manuelles.

Pour les chefs d’entreprise, c’est le signal qu’il faut revoir l’évaluation des risques et la conception des flux de travail. Lorsque l’IA s’autocontrôle, les notions traditionnelles de propriété du code et de conformité commencent également à changer. Il ne s’agit pas seulement de publier des versions plus rapidement ; il s’agit de savoir dans quelle mesure vous êtes prêt à laisser les machines gérer et sécuriser leur propre cycle de développement. L’avantage concurrentiel ira aux entreprises qui mettent en place la bonne surveillance sans ralentir l’exécution. Déléguer à l’IA n’est pas risqué, l’ignorer l’est.

Contraintes du codage centré sur l’humain pour l’innovation en matière d’IA

Nous formons l’IA à écrire du code à la manière des humains, structuré, modulaire, fortement commenté. C’est une bonne chose si l’objectif est de rendre le code plus facile à lire pour les gens. Mais lorsque l’IA écrit du code pour elle-même ou pour d’autres machines, cette structure centrée sur l’humain devient inutile. Elle ralentit les choses et limite ce que le système peut innover par lui-même. À l’heure actuelle, nous demandons aux machines de suivre des conventions conçues pour la compréhension humaine, et non pour la performance technique.

La question qui se pose ici est celle du contrôle. Les développeurs, et par extension les entreprises, exigent souvent que l’IA se conforme à des modèles tels que les classes à responsabilité unique ou l’architecture propre, car c’est ainsi qu’on nous a appris à penser à la maintenabilité. Mais l’IA n’a pas besoin de ces modèles pour fonctionner. Le fait d’imposer des principes de conception existants aux systèmes existants limite les solutions créatives qu’ils pourraient générer de manière autonome. Si nous supprimons ces contraintes, les machines pourraient concevoir des systèmes plus performants, plus rapidement évolutifs et simplifier ce qui semble actuellement complexe.

Pour les équipes de direction, cela vaut la peine d’être examiné. Les structures que vous avez mises en place autour des équipes logicielles ont été optimisées pour une main-d’œuvre humaine. L’IA n’a pas les mêmes limites cognitives. Laissez la technologie repousser les limites. Au lieu de vous demander si le code a l’air « correct », concentrez-vous sur le résultat. S’il répond aux objectifs de fiabilité, de sécurité et de performance, il n’y a aucune raison d’exiger qu’il ait un aspect familier.

On ne progresse pas en obligeant les nouveaux outils à fonctionner comme ceux qu’ils remplacent. Laissez l’IA évoluer au-delà des préférences humaines. Laissez-la concevoir des solutions optimisées pour les machines, et non pour les personnes. C’est ainsi que vous trouverez les lacunes de vos concurrents et que vous les comblerez plus rapidement.

Faits marquants

• Repenser les anciennes pratiques de codage : Le développement de logiciels fonctionne encore selon des normes obsolètes centrées sur l’homme. Les dirigeants devraient réévaluer si ces pratiques sont utiles dans un environnement piloté par l’IA ou si elles ne font que préserver les inefficacités.
• Préparez-vous au déclin du code traditionnel : À mesure que l’IA progresse vers la conversion du langage naturel directement en logiciel exécutable, le code pourrait ne plus être une couche nécessaire. Les dirigeants devraient explorer les flux de développement fondés sur l’IA et minimiser les investissements dans les modèles de codage traditionnels.
• Faites confiance aux cycles de développement autonomes de l’IA : L’IA se charge de plus en plus de rédiger, de tester et de valider ses propres résultats. Les dirigeants devraient élaborer des cadres de gouvernance qui favorisent l’automatisation tout en maintenant la surveillance, plutôt que de ralentir l’innovation par des points de contrôle manuels.
• Éliminer les contraintes humaines de la conception de l’IA : Forcer l’IA à imiter les modèles de développement humains limite son potentiel. Les organisations devraient permettre aux systèmes d’IA d’optimiser les performances de la machine, et non la lisibilité humaine, afin de dégager de nouveaux avantages techniques.