Débat : Les devs seront-ils remplacés par l’IA ? Faut-il se reconvertir ou se spécialiser en IA pour survivre ?

BlueDream

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#1
❓Voici les questions que je pose à tout le monde ici :

1. Dans 2 à 5 ans, quelle place restera-t-il pour les développeurs "classiques" ?
Est-ce qu’on va assister à une disparition progressive du métier comme on le connaît ?

2. Est-ce que l’IA va surtout remplacer les juniors — ou est-ce que tout le monde est concerné ?

3. Faut-il se spécialiser en IA dès maintenant (machine learning, IA générative, prompt engineering, etc.) pour sécuriser son avenir pro ?
Ou peut-on continuer à évoluer sans ça, en misant sur des rôles plus humains (lead dev, PO, architecte, formateur, etc.) ?

4. Est-ce que l'IA actuelle est réellement fiable en production ?
Peut-on vraiment lui faire confiance ? Ou ses erreurs sont encore trop fréquentes ?

5. Et si ce n’était qu’un cycle ?
Et si, après la fascination de l'automatisation, on revenait à une valorisation plus forte des humains, de la créativité, du sens métier ?

Je lance ce débat ici, car je pense qu’on est nombreux à ressentir ce flou, sans forcément en parler.
Que vous soyez dev junior, sénior, en reconversion, freelance ou étudiant, votre avis compte.

Est-ce que vous, vous misez tout sur l’IA ? Ou vous restez dans votre voie actuelle ?
Vous envisagez une spécialisation IA ? Une reconversion ? Ou au contraire vous pensez que la panique est exagérée ?

Partagez vos ressentis, expériences, choix de carrière...
 
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16 Octobre 2019
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#2
Dans 2 à 5 ans, quelle place restera-t-il pour les développeurs "classiques" ?
peux-tu plus développer, c'est quoi un développeur classique ? Sinon je crois que les développeurs web (front-end) risquent d'être les premiers a souffrir de l'IA.

Est-ce que l’IA va surtout remplacer les juniors — ou est-ce que tout le monde est concerné ?
Je ne crois pas , car les grosse industrie ont une peur bleu de fuite de code ou bien un plantage au niveau de la sécurité. De plus, certains secteurs où l'optimisation est primordiale l'IA est complètement à la ramasse. Ensuite, dès que l'IA doit aborder un projet qui demande une structure complexe , elle est complètement perdue.

Faut-il se spécialiser en IA dès maintenant (machine learning, IA générative, prompt engineering, etc.) pour sécuriser son avenir pro ?
non

Est-ce que l'IA actuelle est réellement fiable en production ?
Je dirais à moitié , il doit y'avoir une vérification humaine, comme dit plus haut , l'IA à de la difficultés pour des projets complexe et risque de faire n'importe quoi.

Et si ce n’était qu’un cycle ?
Je ne crois pas que ce soit un cycle. À mon avis, nous entrons dans une nouvelle ère où l'IA et les développeurs peuvent travailler très rapidement et efficacement. Du coup, l'IA risque de devenir un outil plus qu’autre chose. Donc, au final, les développeurs moins compétents risquent de souffrir, sans parler des "vibe coders". Par ailleurs, certaines entreprises ont déjà banni l’IA de leurs réseaux, donc pour l’instant, l’industrie n’est pas encore très à l’aise avec cette technologie.

Actuellement, j'étudie en génie logiciel, et je peux te dire que beaucoup utilisent l'IA pour réaliser leurs travaux. Ce n’est pas forcément une mauvaise chose, mais ils se tirent une balle dans le pied. Pour rivaliser avec l’IA, il faut être compétent et comprendre des notions complexes.
 
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#3
1. La productivité, grâce aux ias les développeurs expérimentés de ces nouveaux outils et dans le code plus globalement gagneront un temps exponentiel sur les développeurs moins expérimentés.

2. Tout le monde est concerné, et j'irai même jusqu'à dire surtout les seniors, si un senior dans le cadre de son travail développe sans IA car son entreprise lui interdit, un gap énorme va se créer avec le junior qui après 5 ans d'expérience rattrapera beaucoup plus vite la productivité et les connaissances du senior.

3. Pas forcement mais peut-être éviter un maximum les entreprises qui ne se servent pas de l'IA car sans l'intégrer dans son quotidien le gap avec les nouveaux développeurs sera immense. Ou alors à l'inverse se spécialiser comme développeur fermé à l'IA car il y aura toujours des entreprises fermés ou beaucoup plus lente à l'intégration de ces IAs, même si des solutions arriveront pour la confidentialité des données. Certaines seront totalement fermées à ce genre d'outils.

4. Ca dépend le projet et l'expérience du développeur.

5. Non, je n'ai jamais autant aimé développé depuis les IAs, quand je dois apprendre quelque chose j'ai des pistes rapides à creuser. Je remet en question chaque intégration que je souhaite faire en prenant son avis, ça me prend 3mins et ça permet de voir si j'ai bien une vision global du problème. Et si c'est pas le cas je creuse les autres solutions.

C'est qu'une question de temps avant qu'elles sachent quasi tout coder, il leur manque l'environnement pour tester leur code et pour le moment la taille du contexte pose souvent des problèmes comme pour un humain, au plus le code est gros au plus le risque d'introduire un bug en modifiant le code est gros. Mais je serais pas étonné qu'ils sortent une nouvelle architecture orienté IA pour éviter d'introduire des bugs pour chaque nouveau prompt.

Jpense la meilleure façon de survivre c'est de voir tout ce que l'IA permet de faire et de se mettre à jour, il y aura toujours des choses qu'elles feront moins bien, ou qui prendront du temps à être autorisé et il faudra toujours quelqu'un pour faire ce qu'elles feront moins bien.
 
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#4
Je pense qu’un bon ingénieur doit maîtriser les concepts qu'il appliquent, il seront de toute façon necessaire pour expliquer a l'IA ou aller, dans beaucoup de domaine, les sujets restent conceptuellement compliqué et l'intelligence les LLM interpolent une partie de la sémantique omise dans les prompts. Une compétance fondamentale devient le travail de formalisation par le langage naturel, qui de toute façon était necessaire a un certain degre pour travailler efficacement en équipe. Je pense que ça devient plus exigent, et qu'en effet, les juniors sont principalement impactés.


'Et si, après la fascination de l'automatisation, on revenait à une valorisation plus forte des humains, de la créativité, du sens métier ?'

ça serait un suberbe mouvement de balancier, pas impossible du tout à mon sens ! Curieux de voir la suite sur ce plan

Est-ce que l'IA actuelle est réellement fiable en production

Non clairement pas, on est encore loin du moment ou on peut se passer de la validation humaine pour l'instant, malgrès les discours commerciaux des grosses entreprise,
 

BlueDream

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#5
Merci pour les réponses. Effectivement, savoir clarifier une intention de manière structurée devient un skill central, presque aussi important que le code lui-même.

Sur le point de la fiabilité de l'IA en production, je rejoins à 100 % : on est encore loin d’un système autonome dans beaucoup de cas. Et ce qui est intéressant, c’est de voir à quel point ça varie selon les secteurs.

Dans des domaines comme le marketing, le contenu, la génération d’image, l’IA peut se permettre d’être « à 90 % juste » : on corrige à la main, ou on accepte une marge d’erreur.

Par contre, dans la finance, la médecine, l’industrie critique, le droit, une hallucination ou une réponse biaisée peut coûter très cher. Là, l’intervention humaine reste indispensable.


Et même dans le dev : je vois encore très peu d'équipes qui osent merger du code généré par une IA sans relecture approfondie. On gagne en vitesse, mais pas encore en fiabilité automatique.

Donc oui, je pense que le vrai danger à court terme est pour les tâches simples, peu contextuelles — souvent confiées à des juniors. Mais dès qu’il y a de la nuance, du métier, de la responsabilité : l’humain reste au centre.
 

BlueDream

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#6
À court terme, je suis d’accord : l’IA n’est pas fiable à 100 % en production, sauf dans des cas très cadrés. Mais à long terme, je pense que la question change complètement. Il ne s'agit plus seulement de savoir si l’IA est "fiable", mais si elle devient structurellement meilleure, ou simplement suffisante pour automatiser une grosse part des tâches actuelles.

1. La montée en puissance des modèles

Si on suit les courbes actuelles (LLM, agents, modèles multimodaux), on peut imaginer des IA :

qui comprennent mieux les spécificités métier (intégration de bases de connaissances, contexte long, feedback humain),

qui savent s’auto-vérifier ou collaborer avec d’autres IA pour corriger leurs erreurs,

qui interagissent de manière autonome avec des systèmes (UI, API, codebase, etc.).


Dans ce cas, le rôle du dev évolue profondément. Il ne code plus ligne par ligne, mais :

oriente, corrige, contrôle,

devient garant de la qualité, du sens métier, de l’éthique, de la maintenabilité,

ou bien il conçoit des systèmes d’IA et des interfaces de pilotage.


2. Les métiers qui risquent de disparaître

Si une IA devient capable de générer du code solide, documenté, testé, avec bonne architecture... alors tous les métiers d'exécution (devs d'intégration, simples fullstack, scripteurs, juniors) deviennent exposés.

Mais aussi, soyons honnêtes, beaucoup d’autres rôles sont concernés :

rédacteurs, traducteurs, community managers, support client, etc.

et même des analystes métier ou des chefs de projet peu techniques.


3. Les métiers qui résisteront le plus

Les rôles à forte responsabilité (cybersécurité, validation critique, direction technique),

les profils très transverses (architectes, leaders techniques, ingénieurs produit),

et ceux qui savent connecter la technique avec les humains (formation, communication, conception UX, accompagnement du changement).


4. Mais si on extrapole vraiment...

… alors oui, on peut aussi se demander : est-ce que "développer", au sens classique, existera encore dans 20 ans ? Ou est-ce que le rôle du dev sera absorbé dans un rôle plus large de "concepteur de systèmes intelligents" ?

Il y aura sans doute un glissement :

de faire à faire faire,

de construire à orchestrer,

de coder à penser, formaliser, simuler, superviser.


Mais ce n’est pas la fin du dev. C’est une mutation. Et ceux qui savent s’adapter aux outils tout en gardant une forte compétence métier ou humaine auront toujours une carte à jouer.
 
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30 Octobre 2019
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#7
De toute façon on tourne en rond dans le dév, toutes les applis ont déjà été codées, il n'y a plus aucune innovation depuis un bail.
 
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#8
À court terme, je suis d’accord : l’IA n’est pas fiable à 100 % en production, sauf dans des cas très cadrés. Mais à long terme, je pense que la question change complètement. Il ne s'agit plus seulement de savoir si l’IA est "fiable", mais si elle devient structurellement meilleure, ou simplement suffisante pour automatiser une grosse part des tâches actuelles.

1. La montée en puissance des modèles

Si on suit les courbes actuelles (LLM, agents, modèles multimodaux), on peut imaginer des IA :

qui comprennent mieux les spécificités métier (intégration de bases de connaissances, contexte long, feedback humain),

qui savent s’auto-vérifier ou collaborer avec d’autres IA pour corriger leurs erreurs,

qui interagissent de manière autonome avec des systèmes (UI, API, codebase, etc.).


Dans ce cas, le rôle du dev évolue profondément. Il ne code plus ligne par ligne, mais :

oriente, corrige, contrôle,

devient garant de la qualité, du sens métier, de l’éthique, de la maintenabilité,

ou bien il conçoit des systèmes d’IA et des interfaces de pilotage.


2. Les métiers qui risquent de disparaître

Si une IA devient capable de générer du code solide, documenté, testé, avec bonne architecture... alors tous les métiers d'exécution (devs d'intégration, simples fullstack, scripteurs, juniors) deviennent exposés.

Mais aussi, soyons honnêtes, beaucoup d’autres rôles sont concernés :

rédacteurs, traducteurs, community managers, support client, etc.

et même des analystes métier ou des chefs de projet peu techniques.


3. Les métiers qui résisteront le plus

Les rôles à forte responsabilité (cybersécurité, validation critique, direction technique),

les profils très transverses (architectes, leaders techniques, ingénieurs produit),

et ceux qui savent connecter la technique avec les humains (formation, communication, conception UX, accompagnement du changement).


4. Mais si on extrapole vraiment...

… alors oui, on peut aussi se demander : est-ce que "développer", au sens classique, existera encore dans 20 ans ? Ou est-ce que le rôle du dev sera absorbé dans un rôle plus large de "concepteur de systèmes intelligents" ?

Il y aura sans doute un glissement :

de faire à faire faire,

de construire à orchestrer,

de coder à penser, formaliser, simuler, superviser.


Mais ce n’est pas la fin du dev. C’est une mutation. Et ceux qui savent s’adapter aux outils tout en gardant une forte compétence métier ou humaine auront toujours une carte à jouer.
Je reviens sur un point, malheureusement même dans la cybersécurité actuellement l'IA fait mieux et pire c'est performé par un non codeur , voila un article : https://sfstandard.com/2025/07/05/rene-turcios-hackathon-labubu-vibe-coding-chatgpt/

De toute façon on tourne en rond dans le dév, toutes les applis ont déjà été codées, il n'y a plus aucune innovation depuis un bail.
Quoi ??? La programmation 3D ca te dit quelque chose ? la programmation Réseau ??? , fin bref il y a plusieurs secteurs où le manque d'optimisation ou la résolution de problèmes restent encore dur a faire.
 
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