Comment l'IA transforme le développement logiciel
“Vous ne serez pas remplacé par l’IA, mais par un collègue qui l’utilise mieux” — Samuel Durand
Une phrase percutante qui résonne fortement aujourd’hui — mais pour combien de temps encore ?
Principaux défis des développeurs Link to heading
Les développeurs font face à plusieurs enjeux majeurs dans leur travail :
- Produire du code rapidement, maintenable, évolutif, de qualité, sécurisé et fiable
- Identifier et corriger rapidement les bugs
- Automatiser certaines tâches répétitives
- Apprendre en continu et monter en compétences
De quoi parle-t-on ? — Agents LLM et IA générative Link to heading
Un agent LLM (Large Language Model) est une IA basée sur des modèles avancés comme GPT, Gemini ou Claude. Ces agents sont capables :
- D’écrire, corriger ou commenter du code
- De répondre à des questions techniques
- D’accompagner le développeur dans son processus de travail
Pourquoi maintenant ? Les outils sont arrivés à maturité, avec une intégration directe dans les environnements de développement (IDE, terminal, GitLab…). Des solutions comme GitHub Copilot ou Gemini CLI deviennent des assistants du quotidien.
Outils en action Link to heading
🧪 Gemini CLI – Exemple d’utilisation : correction de bug Link to heading
Voici une commande type que l’on peut passer à Gemini pour corriger un bug référencé :
gemini "1. Corriger le bug du ticket Jira FBDB-3203
2. Créer une branche nommée d’après l’identifiant du ticket
3. Ajouter un test qui échoue à cause du bug (utiliser mockModule si besoin)
4. Apporter les corrections nécessaires jusqu’à ce que le test passe
5. Commiter et pousser la branche
6. Créer une merge request vers la branche 'main'
7. Ajouter un retour critique dans la description de la MR"
🤖 GitHub Copilot Link to heading
Copilot se greffe dans l’IDE pour proposer du code en temps réel, compléter des fonctions, générer des tests ou même commenter des blocs de code. Un assistant puissant et pleinement intégré à l’outil de travail.
Ce que l’IA change… et ce qu’elle ne change pas Link to heading
✔️ Les bénéfices :
- Gain de temps et de productivité
- Aide à la qualité du code (tests, revue, cohérence)
- Onboarding facilité pour les nouveaux développeurs
⚠️ Les limites à garder en tête :
- Toujours prévoir une relecture humaine, qui prend du temps
- Rester attentif aux questions de confidentialité et de licences
- Ne pas devenir passif face aux suggestions de l’IA
Quand utiliser l’IA et quand s’en passer Link to heading
L’intelligence artificielle est particulièrement utile dans les cas suivants :
- Projets simples ou prototypes : pour lancer rapidement une idée, créer un MVP ou répondre à un besoin ponctuel.
- Exploration de nouvelles technologies : lorsqu’on souhaite tester sans investir du temps dans la maîtrise complète d’un framework ou d’un langage.
- Assistance à la compréhension : obtenir des explications sur du code existant, détecter des bugs, ou proposer des refactorings et des améliorations.
- Documentation et tests : générer rapidement des commentaires de code, des README, ou des cas de tests unitaires.
Il peut être préférable de limiter voire éviter l’usage de l’IA dans les contextes suivants :
- Applications complexes ou critiques : lorsqu’on souhaite contrôler finement l’architecture, faire des choix de design non standards, ou répondre à des exigences fortes de performance, sécurité ou conformité.
- Apprentissage en profondeur : si l’objectif est de comprendre réellement le fonctionnement d’un langage, d’un paradigme ou d’un système, l’IA peut devenir un obstacle en masquant les mécanismes fondamentaux.
- Décisions stratégiques ou créatives : lorsque la valeur vient de l’arbitrage humain (ex : choix UX, priorisation métier, compromis techniques), l’IA ne peut que suggérer, pas décider.
- Environnement fortement collaboratif : dans une équipe, un excès d’automatisation peut nuire à la lisibilité ou à la cohérence collective du code si les contributions ne sont pas suffisamment revues.
Pour l’instant, dans le cadre de mes projets, l’IA me donne l’impression d’un développeur junior : elle nécessite une relecture et des corrections régulières, mais peut parfois produire des résultats très pertinents.
L’usage de l’IA n’est pas binaire. On peut envisager une approche progressive et consciente, où l’IA est un outil d’appoint — jamais un pilote automatique.
Prochaines étapes Link to heading
- Mieux cerner et se positionner sur les enjeux d’une politique d’utilisation liée à la confidentialité
- Continuer d’essayer les outils
- Choisir un outil uniforme pour le développement
- Intégrer progressivement dans les workflows des cas d’usages intéressants.
Un exemple inspirant : apprendre à coder grâce à l’IA Link to heading
L’histoire de Marion, qui s’est lancée dans le développement sans background technique, illustre la puissance des outils actuels pour monter en compétence rapidement :