L’IA sait écrire du code.
Parfois même du très bon code.

Elle génère une fonction, propose un refactoring, écrit des tests, documente, explore une codebase…

Et avec l’essor des approches agentiques, elle ne se contente plus de suggérer : elle peut explorer l’existant, modifier plusieurs fichiers, exécuter des tests et itérer sur ses propres résultats.

Alors, fin du métier de développeur ?

Pas vraiment.

Mais un déplacement de son centre de gravité, certainement.

Car plus on délègue de capacité d’exécution à l’IA, plus ce qui se passe avant devient déterminant.

• Comprendre le besoin.
• Donner le bon contexte.
• Poser les contraintes et les choix d’architecture.
• Définir ce qu’on attend vraiment - et ce qu’on ne veut surtout pas.

Parce qu’une IA peut produire un code qui compile, passe les tests qu’on lui a donnés et semble parfaitement propre… tout en proposant une mauvaise solution.

Une solution qui s’intègre mal à l’existant, crée une fragilité ailleurs ou sera difficile à maintenir dans six mois.

Ou, plus fondamentalement, qui répond parfaitement au problème qu’on lui a décrit…mais pas à celui qu’il fallait résoudre.

C’est là que le rôle du développeur devient intéressant.

Plus l’IA gagne en capacité d’exécution, plus la valeur se déplace vers le discernement technique : savoir cadrer ce qu’on lui délègue, challenger ce qu’elle produit et rester responsable des choix qui seront, eux, bien réels en production. Et parfois, avoir suffisamment de recul pour conclure : « On n’a pas besoin de coder ça. »

Rendre le code plus facile à produire ne rend pas les décisions techniques plus faciles à prendre.

Peut-être même l’inverse.

L’IA sait écrire du code.

L’agentique lui donne de plus en plus les moyens d’agir dessus.

Le développeur, lui, reste celui qui donne la direction 

Bonne journée à tous les devs , et tout particulièrement à celles et ceux qui font partie de l’aventure GROUPAGORA !

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