La pensée critique, la créativité et les programmes de base restent inestimables.
Si vous êtes à la tête d’une technologie ou d’un produit dans votre organisation, vous constatez déjà la rapidité avec laquelle l’IA générative (GenAI) évolue. Elle automatise certaines parties du développement de logiciels. Elle est douée pour écrire du code standard. Elle est rapide. Mais soyons clairs : cela ne change rien à ce qui compte vraiment. Les meilleurs logiciels sont toujours produits par des personnes qualifiées, dotées d’un jugement solide, d’une compréhension du contexte et d’une capacité de réflexion critique.
Lee Faus, directeur technique de Field chez GitLab, s’est exprimé directement sur ce point : « La syntaxe n’a plus d’importance ». Il a raison. La syntaxe, la structure du code, perd de son importance. GenAI peut s’en charger. Ce qu’elle ne peut pas remplacer, c’est la capacité de penser à travers les systèmes, de résoudre des problèmes difficiles et d’appliquer la créativité au développement de produits. Il s’agit là de compétences humaines. Et elles restent non négociables dans toute culture d’ingénierie qui se soucie de la qualité et de l’échelle.
Lorsque vos équipes adoptent de nouveaux outils, vous ne voulez pas qu’elles perdent leur avantage. La GenAI vous donne de la vitesse, mais la vitesse sans direction ne vous mène pas vraiment à quelque chose de valable. La pensée critique permet aux développeurs de comprendre pourquoi quelque chose fonctionne, et pas seulement comment le construire. La créativité leur donne la capacité de sortir des sentiers battus et d’imaginer ce qui devrait être construit par la suite. Enfin, la programmation fondamentale permet de maintenir la solidité technique de l’ensemble.
Si vous développez des produits à grande échelle, formez vos équipes à considérer la GenAI comme un système de soutien et non comme un substitut. Encouragez la réflexion approfondie au sein de votre organisation. Vous ne voulez pas de développeurs qui se contentent de suivre des instructions. Vous voulez des personnes qui façonnent la stratégie derrière ce qui est construit.
La GenAI n’est qu’un outil. La valeur vient toujours de la personne qui l’utilise.
La rapidité de l’ingénierie est devenue une compétence essentielle dans le développement des logiciels modernes
La plupart des dirigeants qui s’intéressent actuellement à l’IA se concentrent sur les résultats, l’accélération du développement, la réduction des coûts et l’augmentation du rendement. C’est une bonne chose. Mais pour obtenir des résultats significatifs de la GenAI, il faut de la précision. Et c’est là que l’ingénierie d’aide entre en jeu.
L’ingénierie rapide est une discipline. Vous demandez à une IA de générer un logiciel, et la manière dont vous demandez détermine ce que vous obtenez. Des données vagues conduisent à des résultats vagues. Les développeurs qui savent comment créer des invites précises, spécifiques et riches en contexte obtiendront toujours de meilleurs résultats que ceux qui traitent l’IA comme un moteur de recherche.
Lee Faus, de GitLab, a mis en évidence cette frustration. Les développeurs obtiennent de mauvaises réponses au niveau du code, non pas parce que l’IA a échoué, mais parce qu’ils ne lui ont pas donné d’indications. En associant la bonne invite à la bonne source de données, en particulier des outils tels que GitLab Duo ou la génération augmentée par récupération (RAG) qui peut intégrer des connaissances actualisées provenant de sites tels que Stack Overflow, vous améliorez considérablement la précision et la pertinence du code.
Au niveau opérationnel, l’implication est réelle. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les flux de travail existants soient transposés sans problème. L’ingénierie rapide repose sur le langage naturel et non sur la syntaxe. Elle n’en exige pas moins de la clarté, du contexte et une réflexion stratégique. Et si vous agrandissez vos équipes à l’échelle mondiale, la précision du langage devient encore plus importante.
Pour les responsables de l’ingénierie, cela devrait déclencher quelques domaines d’action immédiats : investir dans une formation structurée pour la formulation d’invites, créer des bibliothèques d’invites partagées et encourager la collaboration interfonctionnelle autour des techniques d’entrée de l’IA. Si vous faites cela, votre équipe pourra améliorer la qualité de la base de code à chaque sprint.
La GenAI doit être utilisée comme un outil d’apprentissage plutôt que comme une béquille.
La GenAI offre de nouvelles possibilités, mais la façon dont vos équipes l’utilisent est importante. Si vous considérez l’IA uniquement comme un raccourci vers les résultats, vous passez à côté de l’avantage réel. La véritable valeur réside dans l’utilisation de l’IA pour apprendre plus vite, mieux penser et créer de manière plus stratégique.
Lee Faus, Field CTO de GitLab, l’a dit clairement : les développeurs qui tirent le meilleur parti de la GenAI aujourd’hui sont ceux qui l’utilisent pour relier les idées, et non pour remplacer les efforts. Ils rassemblent des connaissances, observent des modèles et amplifient leurs capacités, au lieu de se cacher derrière des réponses générées par des machines. Ces développeurs façonnent des produits qui sont livrés plus rapidement et qui ont plus de sens pour les clients.
Les recherches menées par Ethan Mollick à Wharton, en collaboration avec Procter & Gamble, montrent que l’IA a beaucoup plus d’impact lorsqu’elle est traitée comme un coéquipier. Elle aide à la réflexion critique et à la résolution de problèmes complexes. C’est une façon différente d’envisager l’IA dans l’entreprise, non pas comme un moyen de réduire les coûts, mais comme un moyen d’accroître les capacités. Et ce changement d’état d’esprit s’aligne sur la valeur à long terme, et non sur les mesures à court terme.
Les dirigeants qui pensent que la GenAI est un mécanisme de remplacement se retrouveront avec des équipes qui automatisent les mauvaises choses et qui sont moins performantes en matière d’innovation. Encourager vos ingénieurs à explorer, tester et apprendre des résultats de chaque interaction assistée par l’IA conduit à des équipes plus fortes et à des systèmes plus intelligents.
Il y a aussi la perspective du talent. Lorsque GenAI deviendra une couche supplémentaire dans la pile, à côté des commandes de terminal et du contrôle de version, il aura le potentiel d’élever le niveau de l’ensemble du pipeline de développement. Cela ne fonctionne que si l’on attend des personnes qu’elles se développent en même temps que l’outil, et non pas qu’elles soient ensevelies sous lui. La courbe d’apprentissage devient un avantage concurrentiel. Les entreprises qui en font une priorité gardent une longueur d’avance. Celles qui ne le font pas ne le feront pas.
La programmation traditionnelle doit compléter l’ingénierie rapide
GenAI change la façon dont le code est écritElle accélère les choses, génère beaucoup de code de base et permet aux développeurs de démarrer plus rapidement. Elle accélère les choses, génère beaucoup de code de base et permet aux développeurs de démarrer plus rapidement. C’est utile. Mais les performances, la fiabilité et la logique profonde des systèmes dépendent toujours de personnes qui comprennent les principes fondamentaux.
L’ingénierie rapide permet de guider les outils d’IA. Elle encadre l’objectif, fixe les contraintes et améliore la cohérence des résultats. Mais une fois que l’invite est livrée, ce sont des ingénieurs expérimentés, et leur compréhension du comportement réel du code, qui la font fonctionner en production. Sans une solide connaissance de la programmation traditionnelle, le risque d’instabilité augmente.
C’est là qu’un grand nombre d’organisations se trompent d’équilibre. Elles supposent que l’ingénierie rapide aplatira la courbe des compétences. Ce n’est pas le cas. Elle déplace l’accent. Vous avez toujours besoin d’un examen technique de haut niveau. Vous avez toujours besoin de développeurs capables de déboguer, d’évaluer les compromis de performance et de comprendre pourquoi la solution générée par l’IA risque de ne pas s’adapter.
Les assistants GenAI tels que GitHub Copilot progressent rapidement. D’après les tests internes de GitHub, les premières équipes à avoir adopté ces assistants ont accompli leurs tâches 55 % plus rapidement. Ce n’est pas rien. Mais comme pour tout gain composé, cela ne fonctionne que si l’on fait preuve de discernement. Un code qui fonctionne à un niveau de base n’est pas la même chose qu’un code qui est prêt pour la production, sécurisé et maintenable au fil du temps.
Pour les dirigeants de C-suite, la conclusion est simple : Investissez dans les deux. Développez les capacités d’ingénierie rapide, mais continuez à renforcer la connaissance du code traditionnel. Les équipes les plus efficaces sauront travailler dans les deux disciplines. La GenAI augmente la vitesse de livraison, mais le développement traditionnel permet de s’assurer que ce qui est livré fonctionne réellement.
Les dynamiques d’équipe et les flux de travail de développement évoluent pour intégrer l’ingénierie rapide
L’intégration de la GenAI dans les flux de travail de l’ingénierie ne se limite pas à l’adoption d’un outil, elle exige de repenser le mode de fonctionnement des équipes. L’ingénierie rapide introduit un niveau de variabilité pour lequel les cycles de développement traditionnels ne sont pas optimisés. Vous ne vous contentez plus d’écrire du code, vous guidez des systèmes intelligents pour le générer. Cela modifie la structure de la collaboration au sein des équipes d’ingénieurs.
Prashanth Chandrasekar, PDG de Stack Overflow, a souligné l’escalade de la complexité lorsque les systèmes d’IA nécessitent un contexte à travers de multiples variables. Les développeurs doivent désormais comprendre non seulement quel code produire, mais aussi comment élaborer des données qui s’alignent sur les objectifs de l’entreprise, intègrent des sources de connaissances externes et produisent des résultats fondés et utilisables. Lorsque cela n’est pas bien fait, la productivité ralentit.
Cela a un impact sur la structure du flux de travail. Les équipes doivent se familiariser avec l’apprentissage itératif au sein de leurs pipelines. Ce qui a fonctionné pendant un sprint peut ne pas s’appliquer au cycle de publication suivant si le modèle d’IA a changé. Les messages-guides doivent être affinés en permanence, et ce processus dépend des boucles de retour d’information, à l’intérieur du produit et au sein de l’équipe.
Les recherches de McKinsey le confirment : L’adoption de l’IA est souvent bloquée lorsque les entreprises sous-estiment l’importance de la supervision humaine et ne parviennent pas à développer des compétences internes en matière d’itération et de gestion rapides. Sans ajustement des processus, l’intégration de l’IA introduit le risque au lieu de l’efficacité.
Si vous êtes responsable du produit ou de l’ingénierie, il s’agit de la préparation opérationnelle. Créez des systèmes qui favorisent l’expérimentation rapide des structures. Encouragez la documentation et la transparence autour des meilleures pratiques. Donnez à vos ingénieurs seniors la possibilité d’encadrer l’utilisation des invites, et pas seulement de pousser le code. Lorsque les flux de travail évoluent en tenant compte de l’IA, la vitesse s’améliore et les résultats stratégiques de votre équipe augmentent. La GenAI nécessite un alignement au niveau des processus, et cela commence par le leadership.
Une dépendance excessive à l’égard de la GenAI, en particulier de la part des développeurs juniors, peut entraver le développement de compétences essentielles.
L’IA facilite certaines parties du développement, mais cette facilité a un coût si vous ne faites pas attention. Pour les ingénieurs débutants, il existe un risque réel : ils pourraient commencer à s’appuyer sur la GenAI pour obtenir des réponses sans comprendre la logique qui sous-tend la solution.
Lee Faus, directeur technique de GitLab, et Prashanth Chandrasekar, directeur général de Stack Overflow, ont tous deux souligné qu’il s’agissait d’un problème de plus en plus préoccupant. La GenAI peut écrire du code, générer des messages de validation, combler des lacunes. Mais si les jeunes développeurs ne comprennent pas pourquoi le résultat est tel qu’il est, ou s’il s’agit réellement de la bonne solution, ils cessent d’apprendre. Pire encore, ils cessent de poser des questions. Et lorsque quelque chose se casse, ils ne peuvent pas le réparer.
Cela a des conséquences opérationnelles. Les équipes qui font l’impasse sur la compréhension des fondements n’évoluent pas bien. Elles se débattent avec les cas limites, les régressions ou tout ce qui sort de la zone de confort du modèle. Cela entraîne des frais généraux, car des ingénieurs plus expérimentés doivent intervenir et faire le ménage. Et à long terme, cela affaiblit votre vivier de talents.
Charity Majors, une voix respectée dans le domaine de l’ingénierie logicielle, a attiré l’attention sur ce problème précis. Le secteur des logiciels reste un secteur d’apprentissage. Il faut du temps et de l’expérience pratique pour développer une bonne intuition en matière d’ingénierie. On n’accélère pas ce processus en l’automatisant. Vous l’accélérez en associant l’apprentissage à la propriété réelle.
En tant que dirigeant, c’est à vous de décider comment vous fixez la norme. Expliquez clairement que la GenAI est un outil et qu’elle ne remplace pas la compréhension. Encouragez les revues de code. Créez un espace pour les sessions de débogage. Encouragez les examens techniques qui vérifient les résultats et remettent en question le raisonnement qui les sous-tend. C’est là que se produit la véritable croissance. Et c’est ainsi que vous construisez des équipes résilientes et compétentes, prêtes à affronter l’avenir.
GenAI démocratise la programmation en permettant à des collègues non techniques de participer aux processus de développement.
L’un des changements les plus immédiats induits par la GenAI est l’accessibilité. Les flux de travail techniques qui étaient autrefois réservés aux ingénieurs logiciels ayant reçu une formation officielle sont désormais à la portée des professionnels non techniques. Cela se produit déjà dans les organisations qui évoluent rapidement.
Grâce à la génération automatisée de code à l’aide de messages en langage naturel, les chefs de produit, les concepteurs, les spécialistes du marketing et d’autres personnes peuvent désormais contribuer directement au prototypage, à la documentation et même à des tâches de codage légères. Lee Faus, directeur technique de Field chez GitLab, considère ce changement comme un avantage stratégique : les équipes ne dépendent plus uniquement de l’ingénierie pour faire avancer une idée. Les contributions sont mieux réparties. Les progrès sont plus rapides.
Prashanth Chandrasekar, PDG de Stack Overflow, note que même au sein de ses propres équipes, des experts du domaine ayant une expérience limitée du codage développent déjà des prototypes fonctionnels pour soutenir de nouveaux modèles commerciaux, tels que des tests de tarification ou des outils internes. Cela signifie que la capacité de votre organisation à innover n’est pas seulement liée à l’effectif des ingénieurs, mais aussi à la manière dont vous favorisez la collaboration interfonctionnelle.
C’est ce que confirme Greg Benson, professeur d’informatique à l’université de San Francisco et scientifique en chef de SnapLogic. Il entrevoit un avenir où toute une génération pourra créer des solutions logicielles sans avoir suivi une formation traditionnelle en programmation. Si les connaissances fondamentales restent importantes pour la mise à l’échelle et l’architecture à long terme, les outils assistés par l’IA permettent à un plus grand nombre de personnes de participer à des efforts crédibles de développement de logiciels.
Si vous êtes un dirigeant, c’est l’occasion de mettre en place des systèmes internes qui autorisent et réglementent ce type d’accès. Créez des cadres qui permettent à des équipes interfonctionnelles de contribuer en toute sécurité, tout en permettant à des ingénieurs chevronnés d’exercer une surveillance. Encouragez le prototypage entre les départements, tout en maintenant des limites claires entre l’exploration et la production. La GenAI libère de nouveaux contributeurs. Il est désormais judicieux de concevoir votre culture logicielle de manière à ce qu’elle profite de cette expansion sans perdre en cohérence ou en contrôle.
La supervision d’experts permet au code généré par l’IA de respecter les normes de fiabilité, de maintenabilité et de qualité.
GenAI peut générer du code rapidement, mais la vitesse seule ne garantit pas la fiabilité. En l’absence d’un examen approfondi, le code produit peut fonctionner en surface, mais se briser sous l’effet de l’échelle, de l’intégration ou des cas limites. C’est un problème s’il n’est pas contrôlé.
Bill Harding, PDG de GitClear, l’a clairement indiqué dans un commentaire public : si la GenAI est capable de produire du code plausible, elle ne prend pas systématiquement en charge la réutilisation du code ou sa modification en toute sécurité. Cela introduit une dette technique. Lorsque les organisations considèrent les résultats générés par l’IA comme prêts pour la production sans examen, elles sacrifient la maintenabilité à long terme en échange d’un progrès à court terme.
Les entreprises sont de plus en plus attentives à ces questions. Prashanth Chandrasekar, PDG de Stack Overflow, a fait remarquer que les entreprises hésitent à s’engager pleinement dans l’intégration automatisée du code parce que la confiance dans les résultats de l’IA est encore limitée. L’enquête menée par Stack Overflow auprès des développeurs montre que si l’enthousiasme est grand, seuls 43 % des développeurs ont confiance dans l’exactitude du code généré par l’IA. Par ailleurs, 31 % d’entre eux remettent activement en question sa fiabilité.
Pour les responsables de l’ingénierie et les dirigeants, ce n’est pas quelque chose à déléguer aveuglément. Vous avez besoin de politiques, de cadres de test et de couches de validation humaine intégrées à vos pipelines CI/CD. L’IA peut livrer du code plus rapidement, mais elle ne comprendra pas votre modèle de sécurité, vos contraintes d’architecture ou votre logique d’entreprise, à moins que quelqu’un n’ajoute cette vérification contextuelle.
Si l’objectif final est la stabilité à l’échelle, alors la supervision experte est une gestion des risques opérationnels. Alignez vos responsables de l’assurance qualité, du DevOps et de l’ingénierie autour d’une compréhension commune : L’IA génère des résultats, mais ce sont les humains qui assurent la qualité.
Combiner la validation humaine et le contenu généré par l’IA
Les résultats de GenAI s’améliorent lorsqu’ils sont associés à des données validées de haute qualité. Sans cela, le risque de résultats inexacts ou obsolètes augmente fortement. La supervision humaine, combinée à des sources de connaissances fiables, est le moyen d’élever le niveau de fiabilité.
Stack Overflow a conçu des outils à cet effet. Ses produits d’entreprise et ses solutions de connaissances intègrent plus de 15 ans de connaissances validées par la communauté directement dans le flux de travail de l’IA. Il s’agit d’environnements contrôlés, conçus pour garantir que les équipes et les systèmes d’IA se réfèrent à des informations correctes et testées.
Prashanth Chandrasekar, PDG de Stack Overflow, a souligné que les organisations qui évoluent le plus rapidement avec la GenAI sont celles qui combinent l’automatisation des systèmes avec un contenu fiable et vérifié. Lorsque l’IA s’appuie sur des connaissances précises, la qualité de ses résultats augmente. Cela permet de réduire les erreurs de production, d’accélérer l’intégration des nouveaux développeurs et de clarifier le partage des connaissances au sein des équipes.
Pour les responsables de produits et de technologies, cette approche implique d’intégrer l’utilisation de l’IA dans la stratégie de gestion des connaissances existante. Vous ne voulez pas que la GenAI génère des résultats aléatoires. Vous voulez qu’elle fonctionne avec un accès aux réponses fiables de votre organisation, en accord avec la façon dont vos développeurs travaillent déjà. C’est dans ce lien, entre les connaissances privées et l’interface de l’IA, que réside la valeur ajoutée.
La GenAI est capable, mais lorsqu’elle est soutenue par la perspicacité humaine et la précision contextuelle, elle devient plus efficace. C’est la norme que les entreprises devraient adopter. Utilisez l’IA à grande échelle, mais ne la déconnectez jamais des personnes et des plateformes qui portent vos connaissances institutionnelles.
Dernières réflexions
La GenAI est déjà en train de remodeler la façon dont les logiciels sont construits. Mais la vitesse et l’automatisation ne remplacent pas la stratégie et les compétences, elles les amplifient. Les organisations qui tirent leur épingle du jeu repensent les flux de travail, développent des capacités d’ingénierie rapide et renforcent les compétences de base des développeurs. Elles sont claires sur une chose : l’IA est puissante, mais elle fonctionne mieux dans un contexte humain, avec une supervision et une direction.
Pour les décideurs, il s’agit d’un appel au leadership. Utilisez la GenAI pour développer les talents, pas pour les remplacer. Insistez sur la clarté de la rédaction des messages-guides, de l’évaluation des résultats et de la responsabilisation des équipes. Équipez vos développeurs de systèmes de soutien qui améliorent la qualité à tous les niveaux, de la formation et du mentorat aux sources de connaissances fiables comme Stack Overflow Enterprise.
L’IA ne pensera pas à la place de votre équipe. Mais avec la bonne structure, elle les aidera à mieux penser, à avancer plus vite et à construire des produits plus solides. C’est là que réside le véritable avantage concurrentiel : tirer le meilleur parti des personnes, et pas seulement des machines.
