Franchement, le monde informatique est vraiment énervant parfois.
On refuse du code qui marche et qui a été testé plusieurs fois parce qu’il a été codé avec de l’IA.
Et donc ? C’est mieux de ne rien publier pour résoudre un problème ou d’attendre que quelqu’un trouve une solution ? Tout le monde n’est pas programmeur.
On peut avoir les idées et les concepts et manquer de base en programmation. Si l’IA arrive à me trouver des solutions de code à mes problèmes en la guidant et en essayant des trucs et, qu’au final ça marche, je ne vois clairement pas où est le problème.
Il y aura toujours quelqu’un qui connaîtra mieux le code que vous. Il y aura toujours quelqu’un qui trouvera une manière d’écrire votre code différemment que vous et qui va marcher aussi bien que le votre.
Je veux bien croire que c’est comme tout métier et qu’il y a une certaine « fierté », mais c’est pas parce que c’est fait « à la main » que c’est mieux. Utiliser l’IA peut donner l’impression de tricher, ou de ne pas vraiment comprendre ce qu’on fait. Un développeur senior qui a passé des années à maîtriser son art peut ressentir une forme de dévaluation de ses compétences, ça je peux l’entendre, mais dans ce cas rien n’évolue.
Je lis souvent que le vrai danger pour les pros, c’est de coller du code généré sans le comprendre. OK oui mais encore une fois, on peut demander à l’IA d’expliquer et d’annoter le code de manière simple et clair ou de faire un guide à côté etc. Pour moi c’est juste faire au plus court sans vouloir comprendre que de juste copier-coller un code. Surtout que maintenant, les IA ont reçu une fonctionnalité de devoir expliquer.
Par contre, c’est vrai que l’IA tend à produire du code « moyen », fonctionnel mais pas élégant. Certains craignent qu’à force de s’en remettre à elle, le niveau général de l’industrie baisse, et que des mauvaises pratiques se propagent à grande échelle. Mais encore une fois, tout dépend de l’échelle. Quelqu’un qui fait son code dans son coin sans qu’il n’y ait d’impact au niveau sécurité à grande échelle s’en fiche un peu, non ?
On peut utiliser une voiture sans pour autant être mécanicien et comprendre tous les rouages internes, ou encore pilote de course et pousser sa voiture dans se limites.
Pour moi, je vois surtout l’opportunité pour quelqu’un qui a des idées mais pas les compétences techniques de permettre de faire ce qu’il a besoin.
C’est comme avec les IA génératives d’image, si vous demandez un truc simple et générique, l’image générée est fade, il manque une « patte graphique » spécifique (tout comme une structure pour le code), mais si vous passez du temps à faire votre prompt, à peaufiner des détails, vous dessinez d’abord dans votre tête et n’attendez pas simplement un résultat bateau, l’IA devient votre crayon et vous devenez la tête et la main qui la guide.
Il y a cependant un vrai sujet à surveiller : l’IA apprend de ce qu’elle trouve sur internet, et une part croissante de ce contenu est désormais produit par d’autres IA. C’est ce qu’on appelle la « contamination des données d’entraînement« . Un peu comme une photocopie de photocopie, la qualité peut se dégrader à chaque génération.
Mais paradoxalement, ça renforce mon argument : si l’IA seule produit du contenu moyen, c’est précisément pour ça qu’elle a besoin d’un humain pour la guider, la questionner, et l’orienter.
Au fond, l’IA fait ce que nous faisons tous : elle rassemble, recompose et fait des liens à partir de ce qui existe déjà.
On n’invente jamais vraiment à partir de rien, ni l’IA, ni l’Homme. La différence, c’est que l’humain ressent, vit, et choisit. C’est ça qui donne du sens à ce qu’il crée. L’IA sans pensée humaine derrière, c’est un crayon sans main.
Si on reste sur les acquis fermés à ne pas vouloir d’IA, dans ce cas on peut également enlever :
La calculatrice : des mathématiciens ont longtemps pensé qu’elle allait abêtir les gens, et pourtant elle a simplement permis de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
La machine à laver : avant, savoir laver le linge à la main était une compétence valorisée. Aujourd’hui personne ne s’en vante.
La machine à coudre : les couturières traditionnelles cousaient tout à la main, et l’arrivée de la machine a été vécue par certaines comme une menace pour leur art. Aujourd’hui, même les plus grands créateurs de mode l’utilisent, tout en gardant la main pour les finitions délicates et ça n’enlève pas pour autant un certain savoir-faire.
Le GPS : les « vrais » conducteurs ou navigateurs méprisaient ceux qui ne savaient pas lire une carte. Aujourd’hui même les pros l’utilisent.
La correction orthographique : des puristes ont longtemps estimé qu’elle rendait les gens paresseux avec l’orthographe. Le débat existe encore mais quand quelque chose est compliqué avoir des outils qui aident c’est pratique tout même.
Les outils électriques en menuiserie : un ébéniste traditionnel peut regarder de haut celui qui utilise une ponceuse électrique plutôt que le papier de verre à la main.
L’ordinateur lui-même est peut-être l’exemple le plus ironique : quand il est apparu dans les entreprises, les dactylos, comptables et dessinateurs industriels ont craint pour leur métier. Certains refusaient de l’utiliser, estimant que le « vrai » travail se faisait à la main. Et aujourd’hui, c’est précisément l’outil sur lequel tourne l’IA que les développeurs défendent.
Etc etc.
Les exemples sont nombreux et montrent que c’est toujours le même débat.
Les outils restent des outils, les outils ne remplacent pas la pensée, ils la libèrent.
Mais encore faut-il savoir l’utiliser et être soi-même disposé à rester actif et non passif avec, elle doit être le prolongement de notre pensée et non l’inverse.
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