🔹 Article #77 Pilier éditorial : Leadership & Management Public principal : Public A (CTO / tech leaders)

Situation réelle

“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.

Ce que j’ai observé : l’IA accélère, elle ne remplace pas. 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%.

Avec le recul, j’ai constaté que notre métier a changé. 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.

Le faux problème

Le faux problème serait de croire que l’IA va remplacer les développeurs. En réalité, l’IA accélère, elle ne remplace pas. Ce que j’ai observé : je viens de passer 4 heures à débugger du code généré par Copilot. L’IA génère du code, mais il faut savoir le reviewer, comprendre ce qu’il fait, et l’adapter à votre contexte.

Un autre faux problème : penser qu’il suffit de copier-coller le code généré par l’IA. En réalité, l’IA ne connaît pas votre contexte spécifique. Ce que j’ai constaté : code ChatGPT peut être bon en général, mais crash en prod car data peut être null/undefined. ChatGPT ne connaît pas votre contexte.

Le vrai enjeu CTO

Le vrai enjeu est de comprendre comment intégrer l’IA dans le développement sans perdre la qualité :

Les développeurs qui s’en sortent : Ce que j’ai observé : 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 : “ChatGPT, écris-moi une app complète de e-commerce” → copie-colle sans comprendre → bugs incompréhensibles → blocage total au moindre problème. Bon usage : “ChatGPT, comment gérer les sessions utilisateur ?” → lit la réponse → comprend l’approche → adapte à son contexte → teste et debug si besoin.

Prompt engineering comme skill : Ce que j’ai appris : les meilleurs ne demandent pas juste “fais ça”. Ils construisent des prompts structurés avec contexte, task, requirements, output format. Résultat : code 10x plus pertinent qu’un simple “code validation”.

Connaître les limites : Ce que j’ai constaté : 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. Exemple 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.

Impact mesuré : Ce que j’ai observé : 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.

Cadre de décision

Voici les principes qui m’ont aidé à intégrer l’IA dans le développement :

1. IA comme assistant plutôt que pilote
L’IA comme assistant, pas comme pilote. Bon usage : “ChatGPT, comment gérer les sessions utilisateur ?” → lit la réponse → comprend l’approche → adapte à son contexte → teste et debug si besoin. Mauvais usage : “ChatGPT, écris-moi une app complète de e-commerce” → copie-colle sans comprendre → bugs incompréhensibles → blocage total au moindre problème. Ce que j’ai observé : cette approche facilite l’apprentissage et réduit les bugs.

2. Prompt engineering structuré plutôt que prompts simples
Construire des prompts structurés avec contexte (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). Ce que j’ai appris : cette approche génère du code 10x plus pertinent qu’un simple “code validation”.

3. Connaître les limites plutôt que tout déléguer
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. Ce que j’ai constaté : cette compréhension permet d’utiliser l’IA efficacement sans sur-estimer ses capacités.

4. Review systématique code IA plutôt que confiance aveugle
Toujours valider, tester, comprendre. Comprendre pourquoi cette approche, quels edge cases, quelle complexité, maintenable ? Ce que j’ai observé : cette approche réduit les bugs et améliore la qualité.

5. Maintenir skills de base plutôt que dépendance totale
Désactiver l’IA 1 jour/semaine. Maintenir ses skills de base. Ce que j’ai appris : cette approche évite le burnout quand Copilot down et maintient les compétences pour interviews coding whiteboard.

Retour terrain

Ce que j’ai observé dans les équipes qui utilisent l’IA efficacement : 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%.

Avec le recul, j’ai constaté que le changement principal est : plus de temps sur la réflexion, moins sur le typing. Cette approche améliore la productivité et la qualité.

Ce que j’ai appris : l’IA ne va pas remplacer les développeurs. Elle va remplacer les développeurs qui n’utilisent pas l’IA. Le nouveau normal (2025) : 40% du code généré par IA, 100% du code reviewed par humain, Developer = Architect + Reviewer + Problem Solver.

Erreurs fréquentes

Ce que j’ai observé comme erreurs fréquentes : copy-paste aveugle du code généré par l’IA. Ce que j’ai constaté : cette approche génère des bugs car l’IA ne connaît pas votre contexte spécifique.

Une autre erreur fréquente : over-reliance sur l’IA. Ce que j’ai observé : “Je ne code plus sans Copilot, je sais plus coder” → burnout quand Copilot down → interview coding whiteboard = panique.

Ce que j’ai constaté : négliger la compréhension. Avec le recul, j’ai observé qu’il faut comprendre pourquoi cette approche, quels edge cases, quelle complexité, maintenable ?

Une erreur fréquente : ne pas connaître les limites de l’IA. Ce que j’ai observé : cette approche génère des attentes irréalistes et des déceptions.

Si c’était à refaire

Si c’était à refaire, j’utiliserais l’IA comme assistant dès le début plutôt que comme pilote. Ce que j’ai appris : cette approche facilite l’apprentissage et réduit les bugs.

Avec le recul, j’aurais développé mes compétences en prompt engineering dès le départ. Ce que j’ai constaté : cette approche génère du code 10x plus pertinent.

Si c’était à refaire, j’aurais systématiquement reviewé le code généré par l’IA dès le début. Ce que j’ai appris : cette approche réduit les bugs et améliore la qualité.

Avec le recul, j’aurais maintenu mes skills de base dès le départ. Ce que j’ai observé : cette approche évite le burnout et maintient les compétences.

Pour approfondir

Pour approfondir, tu peux explorer les pratiques de prompt engineering (prompts structurés, contexte, requirements), les stratégies d’utilisation IA (assistant vs pilote, connaître limites, review systématique), les compétences 2025 (architecture et design, comprendre business, code review quality, security awareness, communication, problem solving), et les préparations futures (IA agents autonomes, pair programming IA, no-code/low-code++).

Une manière de voir les choses : l’IA ne va pas remplacer les développeurs. Elle va remplacer les développeurs qui n’utilisent pas l’IA. Ce que j’ai observé : le nouveau normal (2025) est 40% du code généré par IA, 100% du code reviewed par humain, Developer = Architect + Reviewer + Problem Solver.

Compétences qui deviennent critiques : architecture et design, comprendre le business, code review quality, security awareness, communication (avec IA et humains), problem solving (pas solution finding). Compétences qui deviennent obsolètes : syntax parfaite (Copilot la connaît), mémoriser APIs (ChatGPT les explique), copier-coller StackOverflow (IA le fait mieux).

Pour approfondir, tu peux aussi consulter les pages piliers du site ou les guides mis à disposition.