À l’ère de l’IA, tout le monde peut-il vraiment devenir développeur comme ils le promettent ?

En théorie, l’IA abaisse les barrières d’entrée dans le monde du développement, mais tout le monde ne peut pas devenir développeur pour autant.

Le vibe coding est une expression récente qui désigne la capacité à coder avec l’IA, même sans connaissance préalable en matière de programmation. Il y a quelques années, cela sonnerait comme absurde, mais plus maintenant. Les chatbots IA, basés sur des modèles entraînés avec des données gigantesques, sont capables de générer du code à partir d’une simple phrase. Il n’en fallait pas plus pour faire dire, même à des dirigeants de grandes entreprises, que tout le monde deviendra ‘‘développeur’’ avec l’IA. Mais pris dans toute sa profondeur, tout le monde peut-il vraiment devenir développeur ?

En théorie, oui : tout le monde peut devenir ‘‘codeur’’

Les Transformers, dévoilés par l’article Attention is all you need des chercheurs chez Google, ont permis une révolution majeure dans le domaine de l’IA. Cette dernière peut désormais, en se concentrant sur l’essentiel, connaître la suite logique d’une ligne de mots ou d’une ligne de code. Avec cette capacité qui ne cesse d’être repoussée, les assistants sont de plus en plus nombreux et spécialement dédiés à la programmation. De Jules à Codex en passant par Copilot ou encore ChatGPT et les autres, il est possible à tout le monde de produire du code sans avoir reçu une formation préalable en programmation.

Pour le moment, la seule capacité qu’il faut avoir est d’être capable d’exprimer clairement ce que l’on souhaite à l’IA. Cette dernière s’exécutera alors pour fournir le code souhaité. L’utilisateur peut ensuite copier le code généré, le tester pour s’assurer qu’il marche. Le cas, contraire, il peut toujours retourner à l’assistant et lui dire ce qui marche ou non.

L’IA n’a aucun problème pour corriger les erreurs, faire du débogage ou transcrire un code d’un langage de programmation à un autre. C’est un outil déjà suffisant pour créer des prototypes, essayer des choses, visualiser ce que l’on a en tête ou faire des spéculations.

Tout cela étant, on peut s’accorder sur le fait que n’importe qui peut « produire du code » avec l’aide de l’IA. Mais est-ce là tout ce que fait un développeur ?

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En pratique, non : un développeur n’est pas qu’un codeur

L’arrivée de WordPress a été une révolution majeure dans la création de sites web. Les statistiques actuelles affirment que près de la moitié du web tourne grâce à ce CMS. Aujourd’hui, n’importe qui peut créer un site web rapidement en regardant une vidéo YouTube, mais devient-on pour autant un développeur web ? Certainement pas, car au-delà de WordPress, l’on se retrouve rapidement limité. Et là également, les sites WordPress les plus performants nécessitent parfois que l’on touche au code ; de même, pour l’ajout de nouvelles fonctionnalités, il faut nécessairement injecter du code, ce dont ne disposent pas forcément les personnes qui se limitent à l’apprentissage de WordPress.

Les mêmes limitations arrivent bientôt dans ce que l’on appelle le vibe coding. En effet, le métier d’un développeur ne se limite pas à produire du code. Il implique une variété d’étapes qui déterminent la manière de produire le code et sa finalité. Entre autres, le métier de développeur met en jeu :

• La pensée algorithmique
• La résolution de problèmes complexes
• La conception logicielle en termes d’architecture, de sécurité, de performances, de scalabilité, etc.

Sans les bases fondamentales, une personne qui ne développe qu’avec l’IA est très vite limitée, non seulement en termes de compétences, mais aussi dans ce qu’elle peut produire. D’ailleurs, avec elle, il faut savoir bien formuler les besoins, être capable de lire, de comprendre et de modifier le code, car ce dernier n’est pas toujours parfait. Parfois, elle dégrade complètement le travail de base effectué.

Donc, oui, l’IA baisse énormément les barrières d’entrée dans le développement, mais cela ne saurait faire de quelqu’un un développeur. Quelqu’un qui passe par l’étape classique d’apprentissage et le couple ensuite avec l’IA serait toujours plus performant.