🤖 IA et développement : complément ou concurrent ?

Mon analyse terrain après 12 mois d'utilisation intensive

Mon bilan après 12 mois d'utilisation intensive

En tant que développeur qui a testé l'IA sur des vrais projets clients (pas des démos YouTube), voici mes stats personnelles :

📊 Mes chiffres d'utilisation

Projets avec IA : 100% des projets

Gain de productivité : +80% sur du code "basique"

Temps de debugging : +35% (oui, c'est un piège)

Budget projets économisés : -20%

Conclusion :

L'IA m'a rendu plus rapide en écrivant du code, mais ne résoud pas tout et surtout peut me faire perdre du temps à devoir corriger les erreurs.

ATTENTION : Toutes les IA ne se valent pas ! Ma préférée : Claude code.

Les 5 réalités terrain que personne ne vous dit

Réalité #1 : "L'IA excelle dans le boilerplate, échoue dans la logique métier"

Ce qui marche parfaitement :
  • • Générer des composants basiques
  • • Créer des APIs CRUD simples
  • • Écrire des tests unitaires standard
  • • Écrire la documentation
  • • Convertir des formats de données
Ce qui plante souvent :
  • • Logique métier complexe spécifique
  • • Gestion des cas d'erreur non-standard
  • • Optimisations performance contextuelles
  • • Se souvenir du contexte du projet

Cas vécu : Application d'horodage blockchain

✅ IA a généré : Frontend, Documentation, Smart contract, Paiement Stripe

❌ IA a échoué : Backend (et notamment la partie API avec logique métier)


Temps perdu : 1 journée à corriger la logique "intelligente"

Réalité #2 : "Le code IA semble parfait... jusqu'aux edge cases"

Le piège de la démo parfaite :

L'IA génère du code qui marche dans 90% des cas. Les 10% restants vous prennent 3x plus de temps.

Réalité #3 : "L'IA ne comprend pas votre contexte projet"

• Vos contraintes techniques spécifiques

• L'historique du projet et ses choix d'architecture

• Les préférences de l'équipe et les standards internes

• Les exigences de performance réelles

D'où l'importance du prompt que vous allez fournir à l'IA.

Réalité #4 : "L'effet de dépendance cognitive"

L'observation troublante : Plus mes junior utilisent l'IA, moins ils comprennent ce qu'ils codent.

Exemple :

Junior demande à l'IA : "Comment faire une requête HTTP en Angular ?"

IA génère du code avec observables, error handling, etc.

Junior copie-colle sans comprendre les observables

2 semaines plus tard : "Pourquoi ça ne marche plus quand je change ça ?"

Impact long terme : Une génération de développeurs qui savent utiliser l'IA mais ne comprennent pas les fondamentaux.

Ma méthode pour utiliser l'IA efficacement

Les 4 règles d'or que j'ai établies

Règle #1 : L'IA pour le "comment", jamais pour le "quoi"

✅ Bon usage : "Comment implémenter cette logique métier que j'ai définie ?"

❌ Mauvais usage : "Que dois-je développer pour faire ça ?"

Règle #2 : Toujours valider avec un test manuel

L'IA génère du code qui compile (et encore pas toujours), pas forcément qui marche correctement.

Règle #3 : L'IA comme assistant très rapide

✅ Parfait pour les tâches répétitives

✅ Excellent pour le boilerplate

❌ Ne lui confie jamais l'architecture

❌ Ne lui fait jamais confiance !

Règle #4 : Documenter les prompts qui marchent

J'ai créé ma "bibliothèque de prompts" pour Ionic/Angular

La révélation qui divise : coder vs résoudre des problèmes

Une conversation m'a fait réfléchir

Récemment, discussion avec un ami développeur talentueux avec 10 ans d'expérience :

Mon ami : "Je déteste cette époque IA. J'ai l'impression de ne plus vraiment coder. J'ai perdu le plaisir du développement."

Moi : "Moi c'est l'inverse. Si l'IA peut écrire le code à ma place, parfait ! Ça me libère du temps pour comprendre les vrais besoins du client ou faire autre chose."

Type 1 : "Les artisans du code"
  • • Motivation : Le plaisir d'écrire du code élégant
  • • Satisfaction : Dans la beauté du code produit
  • • Relation à l'IA : Frustration, dépossession
  • • Vision : Le code comme œuvre d'art
Type 2 : "Les résolveurs de problèmes"
  • • Motivation : Créer de la valeur, résoudre des problèmes
  • • Satisfaction : Dans l'impact du produit final
  • • Relation à l'IA : Opportunité, outil de productivité
  • • Vision : Le code comme moyen, pas comme fin

Ma philosophie : Le code est jetable

Ce qui compte, c'est de résoudre des problèmes rapidement et délivrer des features permettant de tester des idées et de scaler le business.

Comme je l'explique dans mon article sur le piège du sur-engineering, le code n'est qu'un outil industriel jetable.

Conclusion

L'IA ne va pas remplacer les développeurs, elle va remplacer les développeurs qui n'utilisent pas l'IA.

Mais attention : elle va aussi créer une génération de "pseudo-développeurs" qui codent sans comprendre.

Mon conseil : Utilisez l'IA comme un outil, pas comme une béquille.

Et surtout : Identifiez ce qui vous motive vraiment dans le développement.

Et au final, quand le client vous appelle à 22h parce que l'app est en panne, l'IA ne décrochera pas le téléphone.

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