L’IA est clairement une révolution dans le développement logiciel mais son véritable impact dépend de la manière dont elle est intégrée dans le processus de développement.
➡️ Ce que l’IA fait très bien dans le cadre d’un projet :
- Elle accélère considérablement la programmation des fonctionnalités, en produisant du code à partir de spécifications précises et d’éléments existants, précédemment validés et correctement codés.
- Elle est particulièrement efficace dans un processus itératif, où le développeur lui fournit progressivement le contexte, les contraintes et les résultats attendus, puis vérifie et affine sa production.
En revanche, la qualité de ce qu’elle produit dépend directement de la qualité du cadre qui lui est fourni : Si les spécifications sont imprécises, ambiguës ou incomplètes, on retrouve les mêmes problèmes qu’avec des spécifications mal définies dans un développement traditionnel avec une différence importante : l’IA peut produire très rapidement une quantité considérable de code, ce qui devient très rapidement contre-productif. L’IA peut rendre les erreurs beaucoup plus coûteuses à détecter, à corriger et à maîtriser par la suite.
La conséquence est simple : pour être efficace, l’utilisateur de l’IA doit avoir des compétences supérieures à celles de l’IA. Comme dans les autres domaines, l’utilisateur de l’IA doit être capable de remettre en question ses résultats.
➡️ Ce que l’IA ne garantit pas :
Des domaines très impactant dans la réussite des projets (coûts, délais, performances, …) ne sont pas garantis pas l’IA. En voici deux qui expliquent pourquoi l’orchestration de l’IA (comme je l’utilise avec mon équipe d’agents) vous permet d’obtenir un logiciel plus rapidement, à moindre coût et tout en gagnant en qualité :
1. Les spécifications métier et fonctionnelles
L’IA peut aider à les formaliser, les structurer ou même proposer des solutions. Mais elle ne peut pas, seule, déterminer avec certitude ce que l’entreprise doit réellement faire, quelles sont ses règles métier, ses contraintes, ses exceptions ou ses priorités. Pire encore, elle risque d’inventer ce qui n’aura pas été spécifié.
Or ce sont précisément ces éléments qui sont au cœur des projets logiciels et l’une des causes principales des dérives budgétaires.
Les dérives budgétaires ne viennent généralement pas de la vitesse à laquelle on écrit le code, mais de ce que l’on découvre, modifie ou interprète mal en amont et en cours de projet.
2. L’architecture applicative
L’IA peut proposer une architecture, voire produire une architecture techniquement cohérente. Mais dans un projet réel, l’architecture ne se résume pas à choisir quelques technologies ou à produire une arborescence de fichiers.
Elle se construit progressivement, étape par étape et de manière itérative, à partir notamment :
- des spécifications fonctionnelles
- du modèle métier
- des contraintes techniques
- des contraintes de sécurité et de performance
- de l’existant
- des besoins d’évolution et de maintenance
- des contraintes budgétaires et organisationnelles
L’IA peut alors devenir un formidable accélérateur de conception et de réalisation, à condition qu’un spécialiste lui fournisse le contexte, les contraintes et les décisions structurantes et « dans le bon ordre » par rapport à l’avancement du projet.
➡️ En résumé :
L’IA permet de coder beaucoup plus vite, mais coder plus vite ne signifie pas nécessairement développer plus vite.
La véritable maîtrise d’un projet reste donc dans la capacité à :
comprendre le métier → spécifier → concevoir l’architecture → découper le problème → faire produire du code par l’IA → tester → valider → itérer.
C’est dans cette chaîne complète que se situe le véritable gain apporté par l’IA. Elle permet de distinguer très clairement un développeur qui utilise l’IA comme générateur de code d’un architecte-développeur qui utilise l’IA comme multiplicateur de productivité.
L’IA augmente la valeur de l’architecture et des spécifications, elle ne les rend pas obsolètes comme on le laisse croire (savoir coder ne suffit pas). Au contraire, plus la production de code devient facile, plus le risque se déplace vers la conception, les décisions et le contrôle de la cohérence globale.
Pour bien utiliser l’IA, il faut être capable de la contrôler.
L’IA peut produire du code très rapidement, mais elle ne garantit ni sa pertinence, ni sa cohérence avec le projet, ni son adéquation au besoin réel.
Pour utiliser efficacement l’IA, il faut donc être capable de comprendre, contrôler et vérifier ce qu’elle produit. Il faut notamment être en mesure de détecter ses erreurs, de remettre en question ses choix (en particulier architecturaux) et de savoir quand et comment corriger ces choix.
En pratique, pour bien utiliser l’IA, il faut être plus compétent qu’elle : non pas produire plus vite, mais comprendre, juger et contrôler tout ce qu’elle produit, tout en sachant se remettre soi-même en question et identifier les informations importantes qui lui manquaient ou qui n’étaient pas pertinentes parmi toutes celles qui lui ont été communiquées.
On est bien loin de l’idée consistant à mettre un développeur plus ou moins débutant, aidé par une IA, avec pour objectif de « produire vite et bien ». Cela peut fonctionner pour de petites fonctions ou des tâches bien délimitées, mais pas pour maîtriser un véritable projet logiciel dans sa globalité.
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