Qu’on le veuille ou non, l’IA est en train de révolutionner la manière dont on aborde l’écriture de logiciel. Pour autant, je suis convaincu que les Software Engineers ont encore de belles années devant eux, mais pas tout à fait dans le rôle qu’on leur connaissait. La question n’est pas de savoir si notre métier va survivre à cette vague, mais comment il se redéfinit autour d’elle.
Notre métier n’a jamais été d’écrire du code
Avant de parler d’IA, il faut rappeler une évidence souvent oubliée : notre métier n’a jamais consisté à écrire du code. Il a toujours été de co-construire des solutions alignées sur des besoins produits et business. Créer de l’alignement, comprendre les besoins réels, discuter avec les utilisateurs pour mettre entre leurs mains des solutions efficaces et pertinentes. Faire preuve d’ingénierie, d’innovation et de créativité pour développer ces solutions sous les contraintes qui nous sont exposées, dans les organisations qui nous sont imposées.
Quand on y réfléchit, la manière d’y parvenir a toujours été, d’un point de vue business, un détail d’implémentation. Un détail qui a certes toute son importance et son lot d’enjeux, car il détermine la façon dont un logiciel répond aux besoins, évolue et se maintient dans le temps. Un détail qui, pour être parfaitement maîtrisé, exige indéniablement de l’expertise et de l’expérience, celles-là mêmes qui devront toujours être mises à profit.
C’est cette distinction qui éclaire toute la suite. Si le cœur de la valeur n’a jamais résidé dans la frappe du code mais dans le jugement qui le précède, alors automatiser une partie de l’écriture ne fait pas disparaître l’ingénieur. Cela déplace le centre de gravité de son travail.
L’expertise comme levier, pas comme victime
Aujourd’hui, les personnes qui possèdent des fondamentaux solides en Engineering, en Architecture, en Software et en System Design devront pouvoir capitaliser fortement sur cette révolution. C’est précisément pour cette raison que j’encourage tout le monde à continuer dans cette voie : à la fin de la journée, c’est toujours nous qui posons les rails sur lesquels nous faisons rouler les Agents AI.
Un agent ne décide pas seul de la frontière entre deux contextes métiers, ni du contrat d’une API, ni de la stratégie de migration d’un système legacy. Il exécute, propose, accélère, mais à l’intérieur d’un cadre que quelqu’un doit penser. Plus la génération de code devient bon marché, plus la qualité de ce cadre devient déterminante. L’expertise n’est donc pas la victime de cette transition : elle en est le levier.
Nous pourrons ainsi continuer à faire ce pour quoi nous sommes là : co-construire des solutions alignées sur les besoins métiers et viser la pleine satisfaction des clients. Mais le moyen d’y parvenir sera, selon moi, largement différent, et continuera d’évoluer drastiquement.
Moins écrire, livrer plus vite
Le changement le plus concret est là : nous passerons probablement moins de temps à écrire nous-mêmes du code, et davantage à trouver des moyens d’atteindre nos objectifs plus vite. Tester, changer de direction, réduire le time-to-market, faire évoluer les architectures et les technologies. Le code cesse d’être le goulot d’étranglement ; il redevient ce qu’il aurait toujours dû être, un moyen au service d’une fin.
Ce qui était hier un coût prohibitif devient aujourd’hui accessible. Quelques exemples de ce qui est désormais à portée de main :
- Construire des solutions en quelques heures, y compris pour des profils non techniques, et je ne parle pas de no-code, mais bien de vrai logiciel.
- Faire évoluer ou migrer du software en quelques prompts. Des migrations qui représentaient jusqu’ici des freins majeurs, parce qu’elles impliquaient un coût considérable, deviennent abordables.
- Reproduire des produits existants développés pendant plusieurs années, en quelques semaines seulement.
- Développer et valider la pertinence d’un SaaS en quelques prompts, là où l’effort initial constituait auparavant une barrière dissuasive pour beaucoup.
Et bien d’autres choses encore, qui constituaient autrefois autant d’obstacles. Là où certains voient une menace, je vois surtout une multitude d’opportunités d’exploiter les capacités de ce nouveau monde. La barrière à l’entrée de l’expérimentation s’effondre, et avec elle disparaît une grande partie du risque qui freinait l’innovation.
Le regard d’un vétéran : Salvatore Sanfilippo
Salvatore Sanfilippo, créateur de Redis et fort de près de trente ans d’expérience, a parfaitement résumé la façon dont l’écriture de logiciel a récemment changé pour lui. Son propos vaut mieux que n’importe quelle paraphrase :
Anyway, back to programming. I have a single suggestion for you, my friend. Whatever you believe about what the Right Thing should be, you can’t control it by refusing what is happening right now. Skipping AI is not going to help you or your career. Think about it. Test these new tools, with care, with weeks of work, not in a five minutes test where you can just reinforce your own beliefs. Find a way to multiply yourself, and if it does not work for you, try again every few months.
Yes, maybe you think that you worked so hard to learn coding, and now machines are doing it for you. But what was the fire inside you, when you coded till night to see your project working? It was building. And now you can build more and better, if you find your way to use AI effectively. The fun is still there, untouched.
Le message est limpide : refuser ce qui se passe ne nous donne aucun pouvoir sur la direction que prennent les choses. La seule posture utile est d’essayer sérieusement, non pas un test de cinq minutes destiné à conforter nos préjugés, mais un véritable effort, étalé sur plusieurs semaines, pour trouver comment se démultiplier. Et si la flamme qui nous animait quand on codait jusqu’au bout de la nuit était celle de construire, alors elle reste intacte : on peut désormais construire plus, et mieux.
Conclusion
L’IA ne supprime pas le rôle de l’ingénieur ; elle en redessine le contour. Ce qu’elle automatise, c’est la part la plus mécanique de notre travail, la frappe du code, non la part qui crée vraiment de la valeur : comprendre les besoins, concevoir l’architecture, poser les rails. Plus la génération de code devient triviale, plus le jugement, l’expérience et la vision système deviennent précieux.
Le bon réflexe n’est donc ni le déni ni la résignation, mais l’expérimentation lucide. Ceux qui investiront pour apprendre à se démultiplier avec ces outils ne perdront pas leur métier : ils en exerceront la part la plus essentielle, plus vite et à plus grande échelle qu’ils ne l’auraient cru possible.