IA et développement : Collaborer avec ChatGPT et Copilot sans perdre son âme

Cet article s’inspire des réflexions du livre “En quête d’expérience”, qui explore le marché du développement en 2025 et l’impact de l’IA sur notre métier.

“L’IA va remplacer les développeurs !” Cette phrase, je l’entends depuis novembre 2022. Trois ans plus tard, je suis toujours développeur. Et vous aussi probablement.

Mais soyons honnêtes : notre métier a changé. Voici comment naviguer cette transformation sans se faire larguer.

Le mythe du remplacement

Ce qu’on nous a vendu

2022 : "ChatGPT va remplacer les devs"
2023 : "GitHub Copilot fait tout le code"
2025 : "Personne n'aura plus besoin de coder"

Réalité : Je viens de passer 4 heures à débugger du code généré par Copilot. L’IA accélère, elle ne remplace pas.

Ce qui a vraiment changé

Avant (2020) :

// 2h de recherche StackOverflow
// Copier-coller 5 solutions
// Adapter pendant 30min
// Total : 2h30

Maintenant (2025) :

// Prompt ChatGPT : "Implémenter OAuth2 avec refresh token"
// Code généré en 30 secondes
// Review et adaptation : 15min
// Total : 20min

Gain de temps réel : 85%

Mais (et c’est un gros mais) : encore faut-il savoir reviewer ce code, comprendre ce qu’il fait, et l’adapter à votre contexte.

Les développeurs qui s’en sortent

Après avoir observé 150+ développeurs ces 3 ans, voici les patterns de ceux qui excellent avec l’IA :

Pattern 1 : L’IA comme assistant, pas comme pilote

Mauvais usage :

Developer: "ChatGPT, écris-moi une app complète de e-commerce"
→ Copie-colle sans comprendre
→ Bugs incompréhensibles
→ Blocage total au moindre problème

Bon usage :

Developer: "ChatGPT, comment gérer les sessions utilisateur ?"
→ Lit la réponse
→ Comprend l'approche
→ Adapte à son contexte
→ Teste et debug si besoin

Pattern 2 : Prompt engineering comme skill

Les meilleurs ne demandent pas juste “fais ça”. Ils construisent des prompts structurés :

Tu es un expert en sécurité web.

Context:
- Application e-commerce React/Node.js
- 10k users actifs
- Paiements par Stripe

Task:
Implémenter validation input côté serveur pour empêcher XSS

Requirements:
- Express.js middleware
- Validation de tous les champs user
- Sanitization HTML
- Tests unitaires inclus

Output format:
- Code commenté
- Explication des choix
- Exemples de tests

Résultat : Code 10x plus pertinent qu’un simple “code validation”.

Pattern 3 : Connaître les limites

✅ L'IA excelle à :
- Boilerplate code
- Refactoring simple
- Tests unitaires
- Documentation
- Debugging erreurs courantes

❌ L'IA galère sur :
- Architecture complexe
- Logique métier spécifique
- Performance optimization
- Security audits
- Décisions business

Example réel :

J’ai demandé à GPT-4 d’optimiser une query SQL lente. Sa réponse : ajouter un index. Évident.

Le vrai problème ? N+1 queries dans l’ORM. Ça, l’IA ne le voit pas sans contexte complet.

GitHub Copilot : Le turbo en pratique

Configuration efficace

// .vscode/settings.json
{
  "github.copilot.enable": {
    "*": true,
    "markdown": false,  // Pas dans la doc
    "plaintext": false
  },
  "github.copilot.advanced": {
    "length": 500,  // Suggestions longues
    "temperature": 0.3  // Moins créatif, plus consistant
  }
}

Les shortcuts qui changent la vie

Tab       → Accept suggestion
Alt+]     → Next suggestion
Alt+[     → Previous suggestion
Ctrl+Enter → Open Copilot panel (10 suggestions)

Pro tip : Le panel avec 10 suggestions est sous-utilisé. Souvent, la 3ème ou 4ème suggestion est meilleure que la première.

Patterns d’utilisation

1. Tests automatiques

// Écrire la fonction
function calculateDiscount(user: User, order: Order): number {
  // Implementation
}

// Copilot génère automatiquement :
describe('calculateDiscount', () => {
  it('should give 10% to premium users', () => {
    // Test généré !
  });
});

2. Documentation

/**
 * Copilot auto-complète la JSDoc en analysant le code
 */
function processPayment(amount: number, currency: string) {
  // ...
}

3. Refactoring

// Code smell : fonction trop longue
function handleCheckout() {
  // 200 lignes de code
}

// Commentaire magique :
// TODO: Extract into smaller functions

// Copilot propose automatiquement le refactoring

ChatGPT : Le pair programmer invisible

Use cases où c’est un game changer

1. Debugging complexe

Prompt:
---
J'ai cette erreur : "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined"

Code:
[Coller le code problématique]

Context:
- React 18
- Data vient d'une API
- Fonctionne en dev, crash en prod

What am I missing?
---

→ Souvent, ChatGPT trouve en 30 secondes ce qu'on cherche depuis 2h

2. Code review

Prompt:
---
Review this code for:
- Security vulnerabilities
- Performance issues
- Best practices violations

[Code]
---

→ Feedback instantané, parfois meilleur qu'une review humaine distraite

3. Learning new tech

Prompt:
---
I'm senior in React, junior in Rust.

Teach me Rust ownership system like I'm a React dev.
Use analogies with React concepts.
---

→ Explication personnalisée à mon niveau

Les pièges à éviter

Piège 1 : Copy-paste aveugle

// Code ChatGPT
const processData = async (data) => {
  // Looks good!
  return data.map(item => item.value);
};

// En prod : crash
// Pourquoi ? data peut être null/undefined
// ChatGPT ne connaît pas votre context

Solution : Toujours valider, tester, comprendre.

Piège 2 : Over-reliance

Developer junior :
"Je ne code plus sans Copilot, je sais plus coder"

→ Burnout quand Copilot down
→ Interview coding whiteboard = panique

Solution : Désactiver l’IA 1 jour/semaine. Maintenir ses skills de base.

Piège 3 : Négliger la compréhension

❌ "Copilot a généré ce code, ça marche, je commit"

✅ "Copilot a généré ce code. Je comprends :
   - Pourquoi cette approche ?
   - Quels edge cases ?
   - Quelle complexité ?
   - Maintenable ?"

Métriques : Mesurer l’impact

Ma productivité (mesurée sur 6 mois)

Avant IA (2021) :

Features/sprint : 3-4
Bugs introduced : 2-3
Time coding : 60%
Time debugging : 40%

Avec IA (2025) :

Features/sprint : 5-7 (+50%)
Bugs introduced : 1-2 (-40%)
Time coding : 40%
Time debugging : 20%
Time reviewing IA code : 20%
Time architecture : 20%

Changement : Plus de temps sur la réflexion, moins sur le typing.

Compétences 2025

Ce qui devient obsolète

❌ Syntax parfaite (Copilot la connaît)
❌ Mémoriser APIs (ChatGPT les explique)
❌ Copier-coller StackOverflow (IA le fait mieux)

Ce qui devient critique

✅ Architecture et design
✅ Comprendre le business
✅ Code review quality
✅ Security awareness
✅ Communication (avec IA et humains)
✅ Problem solving (pas solution finding)

Le futur (2026 et au-delà)

Ce qui arrive

1. IA agents autonomes

Future proche :
"Implement feature X"
→ IA crée branch
→ IA écrit code
→ IA écrit tests
→ IA ouvre PR
→ Humain review et merge

2. Pair programming IA

IA qui :
- Suggère refactoring proactivement
- Détecte bugs pendant que vous codez
- Propose optimisations
- Challenge vos décisions

3. No-code/Low-code++

Non-devs créent apps complexes avec IA
→ Devs focus sur :
  - Systèmes critiques
  - Architecture
  - Innovation

Comment se préparer

1. Devenir expert en prompt engineering

Ressources :

Prompt Engineering Guide
Practice daily avec ChatGPT/Claude

2. Monter en compétence architecture

Skill qui ne sera jamais automatisé :

System design
Trade-offs decisions
Business understanding

3. Développer soft skills

Technical skills : 50% du job (2025)
Soft skills : 50% du job

Future :
Technical skills : 30% (IA fait le reste)
Soft skills : 70%

Conclusion pragmatique

L’IA ne va pas remplacer les développeurs.

Elle va remplacer les développeurs qui n’utilisent pas l’IA.

Mon conseil :

Commencer maintenant (pas dans 6 mois)
GitHub Copilot : $10/mois, ROI immédiat
ChatGPT Plus : $20/mois, game changer
Pratiquer prompt engineering daily
Maintenir skills de base (1 jour/semaine sans IA)

Le nouveau normal (2025) :

40% du code généré par IA
100% du code reviewed par humain
Developer = Architect + Reviewer + Problem Solver

Et vous, comment utilisez-vous l’IA ? Partagez vos use cases !

Pour aller plus loin : Le livre “En quête d’expérience” explore en profondeur comment naviguer le marché du développement en 2025, avec des stratégies concrètes pour se positionner dans cet écosystème en transformation.

Le mythe du remplacement#

Ce qu’on nous a vendu#

Ce qui a vraiment changé#

Les développeurs qui s’en sortent#

Pattern 1 : L’IA comme assistant, pas comme pilote#

Pattern 2 : Prompt engineering comme skill#

Pattern 3 : Connaître les limites#

GitHub Copilot : Le turbo en pratique#

Configuration efficace#

Les shortcuts qui changent la vie#

Patterns d’utilisation#

ChatGPT : Le pair programmer invisible#

Use cases où c’est un game changer#

Les pièges à éviter#

Piège 1 : Copy-paste aveugle#

Piège 2 : Over-reliance#

Piège 3 : Négliger la compréhension#

Métriques : Mesurer l’impact#

Ma productivité (mesurée sur 6 mois)#

Compétences 2025#

Ce qui devient obsolète#

Ce qui devient critique#

Le futur (2026 et au-delà)#

Ce qui arrive#

Comment se préparer#

Conclusion pragmatique#