L’IA va-t-elle remplacer les développeurs ? Ce que disent les experts

L’IA va-t-elle remplacer les développeurs ? Ce que disent les experts

L’émergence de l’intelligence artificielle (IA) et des outils comme ChatGPT, GitHub Copilot, et Gemini a soulevé une question cruciale : les développeurs seront-ils un jour remplacés par ces technologies avancées ? La réponse courte est non. Cependant, il est fascinant d’explorer pourquoi l’IA, malgré ses prouesses, reste un outil complémentaire et non un substitut à l’expertise humaine.

L’IA : un super-assistant pour les développeurs

L’une des grandes forces de l’IA est sa capacité à générer des portions de code, identifier des bugs ou proposer des solutions à des problèmes techniques complexes. Ces fonctionnalités permettent aux développeurs de gagner du temps sur des tâches répétitives et fastidieuses. Par exemple, des outils comme GitHub Copilot, basé sur la même technologie que ChatGPT, sont déjà utilisés pour accélérer le prototypage et minimiser les erreurs syntaxiques. Cependant, ces outils nécessitent toujours un encadrement humain pour définir les besoins, valider le code généré, et résoudre les problèmes contextuels que l’IA ne peut comprendre.

L’utilisation actuelle de l’IA par les développeurs

Selon une étude du BDM, en 2024, 73% des développeurs utilisent des outils d’IA pour coder. Les principaux usages de l’IA dans leur quotidien incluent :

• Rédiger du code (83% des développeurs interrogés)
• Débugger du code (49% des développeurs interrogés)
• Générer de la documentation technique (produire rapidement des commentaires de code et des documentations détaillées pour faciliter la compréhension et la maintenance des projets par d’autres développeurs)
• Créer des données de test (générer de la fausse donnée réaliste ou data mockup pour tester des fonctionnalités, simuler des utilisateurs et valider des comportements sans dépendre de données réelles)
• Optimiser les performances (analyser les performances du code et proposer des optimisations pour réduire le temps d’exécution ou améliorer l’efficacité des programmes)
• Traduction de code (certains outils permettent de convertir du code d’un langage à un autre, par exemple de Python à Java, facilitant ainsi les migrations et la maintenance des projets)

La perception de l’IA par les développeurs

Selon la même étude, l’IA est perçue comme un moyen d’améliorer la productivité (32,8%) et d’accélérer l’apprentissage (62,4%). Cependant, la confiance reste modérée : 42,15% des répondants déclarent faire plutôt confiance aux outils d’IA, mais seulement 2,85% leur accordent une confiance totale. À l’inverse, 5,46% se montrent méfiants. Bien que l’IA soit perçue comme un outil de soutien, 13,3% seulement des développeurs estiment que l’IA améliore la précision du code produit. Par ailleurs, 66% des professionnels restent prudents vis-à-vis des résultats fournis par ces outils, pointant les limites actuelles de la technologie.

Les limites de l’IA dans le développement

Il est important de rappeler qu’une machine est d’abord l’œuvre d’informaticiens, capables de ressentir, penser et créer. Même si des fantasmes sur l’intelligence artificielle nous poussent à croire qu’une machine deviendra plus intelligente que l’homme, ce n’est pas encore au goût du jour.

L’intelligence artificielle reste incapable de « comprendre » réellement le contexte d’une problématique complexe. Comme elle fonctionne par association statistique, elle génère des réponses basées sur des données existantes, sans recul ni discernement. Cela signifie que pour des projets nécessitant une réflexion stratégique, une compréhension métier ou des contraintes d’équipe spécifiques, les humains sont irremplaçables.

L’IA excelle pour assister ou générer des solutions à partir de modèles connus, mais elle peine à innover réellement. Contrairement aux développeurs, capables de créer des approches inédites et d’explorer des solutions hors des sentiers battus, l’IA se limite en quelque sorte à extrapoler l’existant.

La créativité humaine est irremplaçable. Empathie, collaboration… À Ada Tech School, on est persuadés que ces soft skills feront toujours la différence et notre méthode pédagogique vise d’ailleurs à les cultiver !

Des enjeux éthiques majeurs

Fiabilité et désinformation

L’IA peut produire des contenus trompeurs ou biaisés, ce qui soulève un réel risque de désinformation. Les fameuses « hallucinations » sont particulièrement préoccupantes dans des contextes nécessitant des décisions critiques.

Protection des données sensibles

Les outils d’IA comme ChatGPT reposent sur l’utilisation de données, ce qui pose des risques pour la confidentialité. L’exemple de la ville de Montpellier, qui a interdit temporairement ChatGPT pour protéger les données de ses agents, illustre la nécessité d’une vigilance accrue.

Une empreinte énergétique préoccupante

L’IA ne rime pas avec climat. Son essor actuel compromet les objectifs « net zéro » de nombreuses grandes entreprises technologiques. Un graphique récent du bilan trimestriel de Microsoft révèle qu’à mesure que le géant augmente ses investissements dans l’IA, il s’éloigne de ses ambitions de neutralité carbone d’ici 2030. Cette consommation croissante pose un problème environnemental majeur à l’ère de la transition écologique.

Des biais algorithmiques persistants

Les modèles d’IA apprennent à partir de données historiques, souvent marquées par des biais. Cela peut entraîner des résultats discriminatoires, notamment dans des domaines comme le recrutement ou la prise de décision automatisée.

Une transformation du métier, pas une extinction

Selon une étude de l’Organisation Internationale du Travail, l’IA générative est plus susceptible d’augmenter les emplois (automatiser certaines tâches dans un emploi sans supprimer l’ensemble du poste) plutôt que de les automatiser complètement. Le travail de bureau est le plus exposé : environ 24% des tâches dans ce secteur sont hautement automatisables. Cependant, 58% des tâches ne le sont que partiellement, ce qui signifie que l’IA va soutenir le travail humain mais pas le remplacer.

L’impact de l’IA sur les métiers du développement est une réalité, mais loin d’être une menace d’extinction. Au contraire, l’IA redéfinit les rôles des développeurs, en automatisant certaines tâches répétitives, comme la génération de code et la correction d’erreurs. Ce gain de temps permet de se concentrer sur des aspects plus stratégiques des projets.

Accepter l’IA : un impératif pour rester compétitif

Il ne fait aucun doute que l’IA va transformer le monde du travail. Ceux qui savent l’utiliser seront plus efficaces et compétitifs. À l’inverse, ceux qui ne l’adoptent pas risquent de se retrouver un peu décalés. On pourrait comparer cela à un contrôleur de gestion qui utilise un tableur et à un autre qui ne l’utilise pas : les deux connaissent les mathématiques et la finance, mais l’efficacité est décuplée avec l’outil. Il est donc essentiel d’intégrer l’IA dans son quotidien professionnel.

Le défi reste de former les travailleurs pour exploiter pleinement ces nouvelles possibilités et éviter un creusement des inégalités entre ceux qui collaborent avec l’IA et ceux qui en sont exclus.

Les compétences humaines restent indispensables

L’IA peut être un excellent outil, mais elle n’a pas de compétences humaines. Empathie, collaboration… À Ada Tech School, on est persuadés que ces soft skills feront toujours la différence et notre méthode pédagogique vise d’ailleurs à les cultiver !

Créativité : oui, l’IA peut générer des solutions, mais elle ne peut pas imaginer des idées nouvelles. La créativité humaine est irremplaçable.

Collaboration : travailler en équipe, écouter, échanger des idées, c’est quelque chose que l’IA ne peut pas faire à notre place. Et pour déployer des projets tech, la collaboration reste essentielle.

Jugement : l’IA peut proposer des décisions basées sur des données, mais elle ne possède pas la capacité à juger des situations complexes. Cette évaluation nuancée et cette capacité à ajouter du contexte est propre à l’humain.

L’IA ne remplacera pas les juniors

Il est important de noter que l’IA ne remplacera pas les développeurs juniors. En fait, l’IA peut aider les juniors à progresser plus vite et à produire un travail de meilleure qualité que certains seniors. Les juniors peuvent utiliser l’IA pour améliorer leur productivité et leur qualité de travail, ce qui peut les rendre plus compétitifs et compétents.

L’IA peut aussi aider les seniors à être plus efficaces et à se concentrer sur des tâches plus stratégiques. En automatisant certaines tâches, l’IA peut permettre aux seniors de se concentrer sur des aspects plus complexes et stratégiques des projets.

L’IA et le développement logiciel

Aujourd’hui, l’IA est déjà massivement utilisée pour générer du code. Chez Google, plus d’un quart du code produit est désormais généré par IA, puis validé par des ingénieurs. De manière générale, on comprend facilement que l’IA pourra facilement générer du code pour des fonctions standard et des applications simples et automatiser les tests qualité et intervenir sur le débogage.

Bien sûr, cela s’appliquera également à alléger le travail des seniors, mais il est facile de comprendre que les juniors seront plus affectés. Si selon les métiers on nous annonce que 60 à 70% des tâches pourront être automatisées par l’IA (dont le secteur du développement logiciel), il faut également être plus nuancé.

L’automatisation des tâches simples, destructrice de compétences ?

Est-ce que le fait de ne pas avoir à coder des choses simples empêchera un jour un développeur de coder des choses complexes ? Est-ce que le fait de ne jamais avoir à debugger l’empêchera dans le futur de produire un bon code sur des fonctions plus compliquées et bien analyser les causes d’un dysfonctionnement ?

Je n’en sais rien, je ne suis pas développeur mais je vous laisse répondre. Dans les métiers du conseil, il se dit que environ 30% des tâches dans le secteur sont susceptibles d’être automatisées grâce à l’IA, affectant particulièrement les postes juniors chargés de l’analyse de données et de la préparation de rapports.

Je ne pense pas que mes années de consultant junior passées à produire des slides à la chaîne m’ont apporté une compétence qui me manquerait aujourd’hui. Par contre savoir chercher et avaler des tonnes de données et d’informations pour faire ces slides oui ! On me dit souvent que j’ai une pensée structurée et que je sais chercher dans la bonne direction. Certains appellent ça l’instinct, d’autres l’intuition pour moi ça n’est ni l’un ni l’autre c’est juste des années passées dans l’ombre à faire un travail de petite main qui a un moment a structuré ma pensée et m’a donné indirectement un certain corpus de compétences. Certains y voient du talent mais je n’y vois que le résultat du travail, ce qu’on appelle l’expérience.

Le risque d’une trop grande dépendance à la technologie

On peut en effet se dire que ces compétences ne manqueront pas puisque de toute manière l’IA fera le travail. Mais il y a deux limites à ce raisonnement.

La première concerne les tâches complexes pour lesquelles l’IA montre encore ses limites comme on l’a vu avec les développeurs. Comment effectuer une tâche complexe si vous n’avez pas appris à faire les mêmes tâches dans une version plus simple ? Comment un recruteur pourra sélectionner un profil pour un besoin très pointu s’il n’a pas appris à sélectionner des profils plus simples ?

Et puis il y a le risque de la dépendance à la technologie et de se retrouver démuni le jour où elle n’est pas disponible, où elle est en panne. Dans la vie de tous les jours on utilise Excel ou la calculatrice sur notre iPhone mais je mets quiconque au défi de me dire que c’est totalement inutile de savoir faire du calcul mental ! Imaginez un monde où personne ne saurait faire une opération basique de tête, c’est plus inquiétant qu’autre chose (quoiqu’en France on y va tout droit, idem pour l’expression écrite).

L’IA, une technologie d’inversion ?

Mais l’ère de l’intelligence artificielle est un point d’inflexion, estime David Autor. Avant l’IA, la capacité principale de l’informatique était l’exécution sans faille et presque sans frais de tâches procédurales et de routines. Les capacités de l’IA sont l’exact inverse, ce qui implique qu’elle ne soit pas fiable. Mais l’IA sait assez bien acquérir des connaissances tacites : elle apprend par l’exemple, sans instruction explicite. À l’instar d’un expert humain, l’IA peut créer des règles avec l’expérience qu’elle acquiert et prendre des décisions.

Demain, quand ses capacités de jugements s’amélioreront, elle pourra encadrer les décideurs dans l’application de leurs jugements experts. Pour l’instant, les décisions de l’IA se limitent à vous conseiller d’écrire tels mots plutôt que tels autres, mais il est probable que ces décisions soient de plus en plus importantes à mesure que ses performances progressent.

Pour David Autor, ces perspectives devraient permettre à des travailleurs non experts de participer à des prises de décision à enjeux élevés, pour tempérer le monopole de décision des élites, médecins comme avocats par exemple. « Pour lui, l’IA est une « technologie d’inversion », capable de fournir une aide à la décision sous forme d’orientations et de garde-fous, permettant à un grand nombre de travailleurs d’effectuer des tâches décisionnelles aujourd’hui confiées à des médecins, des avocats, des codeurs… Ce qui permettrait d’améliorer la qualité des emplois, de modérer les inégalités de revenus, tout en réduisant les coûts des services clés comme la santé, l’éducation ou l’expertise juridique.

Conclusion

L’intelligence artificielle transforme le développement logiciel, mais elle ne remplace ni la créativité humaine, ni le jugement stratégique, ni l’empathie indispensable à des solutions digitales pertinentes. Comme le soulignent les experts, l’IA est un levier d’efficacité – non un substitut à l’expertise.

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