L’IA génère déjà le code de la moitié d’Internet. Et pour les programmeurs, c'est un casse-tête

Celui qui l'a essayé le sait. Programmer avec l’IA peut être merveilleux. Surtout si vous n’avez (presque) aucune idée en programmation. C’est là que les modèles d’IA générative ont connu leur première et probablement la seule révolution.

Les développeurs ont été les premiers à pouvoir adopter cette nouvelle technologie. L’apparition de GitHub Copilot en 2021 nous a montré qu’il n’était plus nécessaire de hacher autant de code, car la machine le faisait déjà pour vous, et depuis lors les progrès de l’IA générative dans le domaine de la programmation ont été fulgurants.

La question est : est-ce que cela a été positif ? La réponse n’est pas du tout claire. Il est évident que l’IA a permis :

1. Que des millions de personnes qui n’étaient pas programmeurs pouvaient concrétiser leurs idées d’applications et de jeux.
2. Que des millions de professionnels peuvent gagner du temps en n'ayant pas à écrire de code répétitif () pour se concentrer sur d'autres sections plus importantes et plus productives de leur travail.

L’industrie, bien entendu, a été particulièrement insistante sur cette vision de transformation de ce segment. Satya Nadella (PDG de Microsoft) et Sundar Pichai (PDG d'Alphabet/Google) se vantaient déjà il y a des mois qu'environ 25 % du code généré par leurs entreprises était généré par l'IA. Pendant ce temps, Jensen Huang est allé plus loin et a clairement indiqué qu’à ce stade, personne ne devrait plus apprendre à programmer parce que l’IA le ferait à notre place.

Ce sont des déclarations très fortes, mais derrière elles se cache une autre réalité : tout ce qui brille n’est pas de l’or dans le monde de l’IA pour les programmeurs. Lors du MIT Technology Review, ils ont discuté avec plus de 30 développeurs et experts dans ce domaine et sont parvenus à des conclusions intéressantes.

L'IA est un meilleur programmeur que jamais. Du moins, selon les benchmarks

En août 2024, OpenAI a réalisé un lancement inédit : il a présenté SWE-bench Verified, un benchmark destiné à mesurer la capacité de programmation des modèles d'IA génératifs. À cette époque, le meilleur des modèles n’était capable de résoudre que 33 % des tests proposés par ce benchmark. Un an plus tard, les meilleurs modèles dépassent déjà les 70 %.

L'évolution dans ce domaine a été vertigineuse et nous avons assisté à la naissance de cette nouvelle modalité de programmation appelée «  » et tous les principaux ont développé de puissants outils de programmation pour profiter de la tendance.

Nous avons par exemple OpenAI Codex, Gemini CLI ou Claude Code, mais ils ont été rejoints par des startups comme Cursor ou Windsurf qui ont également su profiter de cette fièvre pour la programmation de l'IA.

Tous ces outils promettent fondamentalement la même chose : vous programmerez plus et mieux. Théoriquement, la productivité monte en flèche, et bien que plus de code soit certainement écrit que jamais grâce à l'IA, les programmeurs sont passés de la puce de leur propre code à la révision de ce que les machines génèrent.

Des études récentes révèlent que les développeurs chevronnés qui pensaient être plus productifs ne l'étaient en réalité pas. Leur estimation était qu'ils avaient été 20 % plus rapides en pouvant avancer sans bloquer, mais en réalité ils avaient mis 19 % de plus de temps que ce qu'ils auraient mis sans l'IA, selon les tests effectués.

Il y a un autre problème : la qualité du code n'est pas forcément bonne, et comme on dit, les programmeurs doivent revoir ce code avant de pouvoir l'utiliser en production. Dans la dernière enquête de Stack Overflow, l'une des plus grandes communautés de développeurs au monde, il y avait un fait notable : la perception positive des outils d'IA avait chuté : elle était de 70 % en 2024, et de 60 % en 2025.

Il y a des limites, mais malgré tout, tout a déjà changé

Les personnes interrogées par le MIT Technology Review étaient généralement d’accord avec ses conclusions. Les outils de programmation d'IA générative sont parfaits pour produire du code répétitif, écrire des tests, corriger des bugs ou expliquer le code aux nouveaux développeurs.

Cependant, ils présentent encore des limitations importantes, la plus notable étant leur mémoire courte. Ces modèles ne sont capables de gérer qu'une fraction de la charge de travail dans les environnements professionnels : si votre code est volumineux, le modèle d'IA risque de ne pas être capable de le « consommer » et de tout comprendre d'un seul coup. Pour les petits projets, parfait. Pour les grands développements, probablement pas tellement.

Le problème des hallucinations affecte également le code, et dans les référentiels comportant une multitude de composants, les modèles d'IA peuvent finir par se perdre et ne pas comprendre la structure et ses interconnexions. Les problèmes sont là, et ils peuvent finir par s’accumuler et provoquer exactement le contraire de ce qu’ils voulaient éviter.

Plusieurs experts expliquent cependant dans ce texte à quel point il est en réalité difficile de revenir en arrière. Kyle Daigle, COO de GitHub, a expliqué que « l'époque où l'on codait chaque ligne de code à la main est probablement révolue ». Erin Yepis, analyste chez Stack Overflow, a indiqué que même si cet optimisme effréné envers l'IA a quelque peu diminué, c'est en fait le signe d'autre chose : que les programmeurs adoptent cette technologie, mais en assumant ses risques.

Et puis il y a une autre réalité. Celui qui se répète jour après jour et qui semble indéniable. L’IA dont nous disposons aujourd’hui est la pire de toutes celles que nous aurons dans le futur. Ce n'est peut-être pas demain ou la semaine prochaine, mais il est clair que l'IA que vous programmez finira par s'améliorer de plus en plus. Et il viendra peut-être un moment où ces limitations disparaîtront. Qu’ils le fassent ou non, ce qui est clair, c’est que l’IA a changé la programmation pour toujours.

Images | Mohamed Rahmani

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