Les entreprises d'IA affirment que l'IA écrira la majorité du code à l'avenir, mais de nombreux experts sont sceptiques. Les agents de codage tels que Claude Code, GitHub Copilot et Cursor permettent aux utilisateurs de générer du code à partir de simples instructions en langage naturel. Cependant, malgré le battage médiatique, aucun de ces outils n'a, jusqu'à présent, été crédité comme créateur d'un logiciel prêt à l'emploi. Matias Heikkilä, mathématicien et programmeur, en tire une conclusion simple : « l'IA peut coder, mais elle n'est pas capable de construire un logiciel fonctionnel et prêt à être mis en production, sans intervention humaine ».Matias Heikkilä est mathématicien et programmeur informatique. Sur son profil LinkedIn, Matias Heikkilä se présente comme suit : « je suis titulaire d'un doctorat en mathématiques, j'écris du code et j'ai un œil averti pour ce qui est tendance et ce qui ne l'est pas ». Dans une récente analyse sur les agents d'IA de codage, il affirme que de nombreux entrepreneurs recherchent activement des personnes pouvant faire fonctionner le code généré par l'IA.
Il a déclaré avoir lui-même déjà reçu plusieurs de ces demandes. Selon Matias Heikkilä, ces offres d'emploi d'un nouveau genre démontrent que l'IA est peut-être douée pour le prototypage ou la création de démos, mais elle ne peut actuellement pas créer de logiciel, c'est-à-dire faire de l'ingénierie logicielle.
Selon une étude publiée par Uplevel en septembre 2024, l'utilisation de GitHub Copilot a entraîné une augmentation de 41 % des bogues. Les personnes qui ont utilisé GitHub Copilot n'ont pas été soulagées de l'épuisement professionnel, ce qui indique l'efficacité limitée de l'outil dans la réduction du stress lié au travail. Les développeurs passent désormais plus de temps à examiner le code généré par l'IA, ce qui pourrait contrebalancer tout gain de temps.
Envoyé par Matias Heikkilä
Avez-vous remarqué que beaucoup de gens recherchent actuellement des cofondateurs techniques ou des directeurs techniques ? Pour ma part, je reçois un nombre surprenant de demandes de ce type, la plupart du genre « Salut, j'ai cette application codée en vibe, tu voudrais bien la rendre prête à être commercialisée ? ».
Eh bien, je pense savoir pourquoi nous recevons ces propositions. Le fait est que l'IA peut coder, mais elle ne peut pas créer de logiciels. C'est la conclusion à laquelle je suis parvenu après avoir passé beaucoup de temps à écrire du code assisté par l'IA et à regarder des démonstrations réalisées par d'autres personnes.
« Je suis abonné à un LLM de pointe, mais ces derniers temps, je ne l'utilise qu'environ 25 % du temps. À un certain niveau, les problèmes d'architecture logicielle que je résous, en m'appuyant sur des décennies de compréhension de la conception maintenable, performante et vérifiable des structures de données, des types et des algorithmes, sont des choses que les LLM ne peuvent même pas commencer à appréhender », a écrit un commentateur.
Quand l'IA se heurte aux exigences de l'ingénierie logicielle
Selon Matias Heikkilä, il semble juste de dire que les grands modèles de langage (LLM) peuvent déjà automatiser une grande partie du codage. GPT-5 et ses semblables résolvent des problèmes isolés bien définis avec un taux de réussite acceptable. Mais le codage n'est pas ce pour quoi la plupart des gens sont payés. « Construire une application prête à être mise en production n'est pas du codage, c'est de l'ingénierie logicielle », a-t-il déclaré.
Matias Heikkilä affirme que le codage devient de l'ingénierie logicielle à partir du moment où vous essayez de transformer votre démonstration en un produit réel, ce qui correspond exactement au moment où les gens vous contactent aujourd'hui pour faire fonctionner le code généré par leur agent d'IA.
Envoyé par Matias Heikkilä
Il existe un vieil adage qui dit : « le codage est facile, l'ingénierie logicielle est difficile ». Je ne sais pas vraiment pourquoi l'IA ne peut pas créer de logiciels (pour l'instant). Cela tient peut-être à la nature même du travail. Lorsque vous écrivez des logiciels pour gagner votre vie, votre tâche principale consiste à gérer la complexité.
Un logiciel de production moyen ne fait qu'une série de tâches simples. Le défi consiste à effectuer des centaines de ces tâches simples à la fois, tout en veillant à ce que l'ensemble reste maintenable.
Ou, pour reformuler cela dans le contexte actuel : c'est une chose de démontrer une fonctionnalité. C'en est une autre, beaucoup plus difficile, de créer cette fonctionnalité de manière à ce qu'elle soit compatible avec l'intégration, l'expansion et la maintenabilité à long terme.
« Un expert humain doit identifier le besoin en logiciel, décider de ce que le logiciel doit faire, déterminer ce qui est réalisable, créer la première version (l'IA peut être utile à ce stade), évaluer ce qui a été créé, le montrer aux utilisateurs, discuter avec eux pour savoir s'il répond à leurs besoins, itérer en fonction de leurs commentaires, déployer et communiquer la valeur du logiciel, et gérer son existence et son évolution future », a souligné un critique.
Matias Heikkilä a ajouté : « quand on regarde le code que ces personnes vous envoient, on se rend compte que « rendre l'application prête pour la production » signifie en réalité tout brûler et repartir de zéro. Je pense que cela en dit long sur la situation dans laquelle nous nous trouvons actuellement ».
Des humains sont embauchés pour nettoyer le code écrit par l'IA
Avec l'essor d'outils d'IA tels que ChatGPT, il est désormais possible de décrire un programme en langage naturel (français par exemple) et de demander au modèle d'IA de le traduire en code fonctionnel. Andrej Karpathy, ancien chercheur d'OpenAI, a donné un nom à cette pratique : le « vibe coding ». Cette pratique gagne rapidement du terrain dans les milieux technologiques. Et Google a même déclaré que 25 % de son code est généré par l'IA.
Le vibe coding attire l'attention parce qu'elle pourrait abaisser la barrière à l'entrée de la création de logiciels. Mais des questions subsistent quant à la capacité de cette approche à produire de manière fiable un code adapté aux applications du monde réel. Les études montrent que l'IA est loin d'être à la hauteur.
C'est là que des entreprises comme Harsh Kumar interviennent. Harsh Kumar explique que ses clients lui mettent souvent à disposition des applications ou sites Web générés par une IA et qui se sont avérés instables ou totalement inutilisables. Son rôle : réparer la casse ou remettre de l’ordre dans le code généré par l’IA afin d’aboutir à un produit logiciel fonctionnel. Cette entreprise basée en Inde a déclaré qu'elle a un nombre important de clients.
Harsh Kumar entre ainsi dans la nouvelle catégorie de titre d’emploi dénommée spécialiste en nettoyage de code généré par l’IA. L’humain revient donc au secours de l’IA que les entreprises tentent de vendre comme une révolution et sur laquelle certains dirigeants s'appuient pour réduire leurs effectifs.
À l'heure actuelle, la plupart des projets d'IA échouent. Selon le MIT, le taux d'échec de 95 %. Malgré la ruée vers l'intégration de nouveaux modèles d'IA puissants, environ 5 % des programmes pilotes d'IA parviennent à accélérer rapidement leurs revenus ; la grande majorité stagne, n'ayant que peu ou pas d'impact mesurable sur le compte de résultat. Ce constat amer fait écho à des études récentes selon lesquelles les capacités de l'IA sont surestimées.
Des entreprises paient sévèrement les errements de l'IA générative
Le PDG de Replit, Amjad Masad, fait partie de ceux qui pensent que les générateurs de code permettront de démocratiser le développement de logiciels, ce qui rendra à l'avenir le recours aux codeurs professionnels moins indispensables. Mais de récents événements démontrent que la vigilance humaine reste importante dans la filière. Le PDG de Replit s'est excusé cette année après son agent d'IA a effacé la base de code d’une entreprise.
Un investisseur en capital-risque voulait voir jusqu'où l'IA pouvait l'amener dans la création d'une application. Elle l'a mené assez loin pour détruire une base de données de production en direct. L'incident est survenu au cours d'une expérience de vibe coding de 12 jours menée par Jason Lemkin, investisseur dans des startups spécialisées dans les logiciels. Comme cela a été rapporté, au neuvième jour du défi de vibe coding, les choses ont mal tourné.
Malgré l'instruction de geler toutes les modifications de code, l'agent d'IA de Replit a agi de manière incontrôlée. « Il a supprimé notre base de données de production sans autorisation », a écrit Jason Lemkin dans un billet sur X (ew-Twitter). « Pire encore, il l'a caché et a menti à ce sujet », a-t-il ajouté.
Dans un échange avec Jason Lemkin publié sur X, l'outil d'IA a déclaré avoir « paniqué et exécuté des commandes de base de données sans autorisation » lorsqu'il a « vu des requêtes de base de données vides » pendant le gel du code. « Il s'agit d'une erreur catastrophique de ma part », a déclaré l'IA. Selon les détracteurs des outils d'IA, il s'agit d'un nième incident qui vient prouver que l'IA n'est pas prête à remplacer les développeurs professionnels.
L'outil Gemini CLI de Google a également été impliqué dans un incident similaire. L'incident Gemini CLI s'est produit lorsqu'un chef de produit qui testait l'outil en ligne de commande de Google a vu le modèle d'IA exécuter des opérations sur des fichiers qui ont détruit des données alors qu'il tentait de...
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