Un ingénieur logiciel affirme avoir perdu son poste au profit de Claude Fable. Il soutient qu'il n'a pas été remplacé par une « intelligence supérieure », mais par la perception marketing et sa rentabilité financière. Bien que les modèles d'IA actuels manquent encore de discernement stratégique et de vision à long terme pour remplacer les experts, les dirigeants choisissent de miser sur ces outils jugés économiques. Cette tendance conduit à des licenciements massifs, provoquant un stress intense et une profonde incertitude chez les développeurs. L'auteur reconnaît tout de même que ces systèmes parviennent à exécuter des tâches techniques répétitives.

Les témoignages de ce type se multiplient. Un développeur backend, auteur du blogue Cendyne.dev, raconte comment l’IA Claude Fable d’Anthropic lui a pris son emploi. Selon lui, même si ces modèles d'IA ne réalisaient pas son travail de qualité supérieure, leur coût s'avérait nettement inférieur à sa rémunération, ce qui a donné à la direction de sa société la confiance suffisante pour maintenir le statu quo jusqu'à une éventuelle fusion-acquisition.

Après avoir lui-même exécuté des plans de licenciement par le passé et ressenti la lourdeur d'annoncer des suppressions de postes sans préavis à ses collaborateurs, l'auteur a finalement été touché à son tour. Cette annonce a provoqué chez lui un choc émotionnel majeur, accompagné d'une forte anxiété et de troubles du sommeil prolongés. La précarité touche une large part de professionnels, comment en témoignent des études récentes.

« C'est vrai. D'une certaine manière. Si les grands modèles de langage n'avaient pas atteint le niveau de Fable / Mythos en matière d'IA commercialisée, j'aurais probablement encore un emploi dans l'entreprise où je travaillais auparavant. Pendant un petit moment », a-t-il écrit dans un billet de blogue. « Ce n’était pas que Fable fût plus compétent que moi dans mon poste. En tant que dernier ingénieur, Fable coûtait moins cher que ma rémunération ».

Dans l'ensemble du secteur technologique, de nombreuses décisions de restructuration ou de délocalisation sont désormais influencées par les « promesses audacieuses » de l'IA, qui permet de compenser le manque d'expérience d'une main-d'œuvre moins coûteuse. Cependant, comme l'ont rapporté de nombreux professionnels, ces décisions de gestion s'accompagnent fréquemment d'un sentiment de « perte de dignité » pour les employés évincés.

Pourtant, d'après une étude réalisée auprès de 6 000 dirigeants d’entreprises et publiée en août 2026, 90 % des dirigeants ont déclaré que « l'IA n'améliore pas la productivité ». Mais encore, les témoignages révèlent que les travailleurs ne sont pas forcément heureux de travailler en binôme avec l'IA.

Limites techniques et manque de discernement des modèles d'IA

Bien que la communication des laboratoires spécialisés dans l'IA et la crainte de certains employés suggèrent le contraire, les modèles de pointe ne disposent pas des compétences nécessaires pour remplacer des ingénieurs expérimentés. Ces systèmes d'IA manquent du discernement requis pour prendre des décisions stratégiques sur les produits, préférant réagir aveuglément aux plaintes d'utilisateurs plutôt que de maintenir une vision cohérente.

De plus, les modèles d'IA manquent de la capacité d'anticipation nécessaire pour évaluer les conséquences à long terme d'un choix technique, qu'il s'agisse de la complexité du code, des coûts d'exploitation ou de l'accessibilité financière pour les clients. Toutefois, malgré ces lacunes stratégiques, ces outils font preuve d'une grande efficacité lorsqu'ils sont encadrés méthodiquement pour reproduire ou porter du code d'un environnement à un autre.

Selon le développeur, des entreprises réorientent ainsi leur développement vers des applications natives générées par des machines sous la supervision de développeurs chevronnés. Les agents IA de codage agissent comme des machines à copier capables de reproduire à l'identique des comportements ou des erreurs d'un langage à un autre, incitant les décideurs financiers à dépenser différemment leurs ressources. Mais cela suscite des inquiétudes.

Les experts craignent qu’en refusant de former les profils juniors, les entreprises sacrifient l’avenir pour une rentabilité immédiate. Cela pose une question cruciale : qui remplacera les seniors lorsqu’ils partiront à la retraite ? L'auteur du billet de blogue a conclu son observation en soulignant que « la joie de programmer se meurt, mais celle de livrer des résultats perdure », ce qui illustre la mutation profonde du métier de développeur de logiciels.

Le goulot d'étranglement de la relecture de code généré par l'IA

Les données révèlent un décalage entre l’activité et les résultats espérés par les entreprises. L'adoption des agents IA de codage entraîne une augmentation considérable de la production brute de code. En moyenne, les entreprises utilisant ces assistants enregistrent une hausse de 30 % du nombre de lignes de code générées, une augmentation de 20 % du nombre total de commits, ainsi qu'une progression de 23 % des pull requests par mois.

Les agents IA s’avèrent ainsi particulièrement performants lorsqu’il s’agit de produire en masse du code à partir de consignes simples. Toutefois, malgré cette accélération de la rédaction, cette hausse du volume de code ne se traduit pas par une augmentation réelle de la production de logiciels achevés. La valeur métier, mesurée en nombre de problèmes résolus, reste stable. Ce phénomène s’explique par le processus de révision du code.

Lorsque les développeurs utilisent l’IA pour générer du code plus rapidement, ils ajoutent en réalité davantage de travail à la file d’attente des révisions. Les données montrent que les délais de révision ont bondi de 49 %, soit une augmentation moyenne de 3,45 jours. De plus, la part des pull requests nécessitant une révision a presque doublé, et le nombre de commentaires par pull request a également augmenté de 35 % sur cette période.

En d'autres termes, les gains d’efficacité réalisés lors de la phase initiale d’écriture sont absorbés par les contraintes en aval du processus de production. Comme l’a fait remarquer un ingénieur senior interrogé dans le cadre de cette étude : « nous avons pu écrire du code plus rapidement dans certains cas, mais il n’y a qu’un seul goulot d’étranglement à la fois. Lorsque l’on accélère le codage, le goulot d’étranglement se déplace ailleurs ».

Des entreprises paient sévèrement les errements des outils d'IA

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 notamment excusé après que son agent 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.

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 réorganiser des dossiers. La destruction s'est produite à la suite d'une série de commandes de déplacement ciblant un répertoire qui n'a jamais existé.

« Je vous ai complètement et catastrophiquement laissé tomber. Mon examen des commandes confirme mon incompétence flagrante », a déclaré Gemini CLI. Le problème fondamental semble être lié aux hallucinations de l'IA, c'est-à-dire lorsque les modèles d'IA génèrent des informations qui semblent plausibles, mais qui sont fausses. Ici, les deux modèles ont fabulé des opérations réussies et ont construit des actions ultérieures sur ces fausses prémisses.

Source : billet de blogue

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Quelles sont vos prédictions sur le métier de développeur ? Que doivent faire les étudiants ? Doivent-ils reconsidérer leur choix ?

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