L'IA écrit une bonne partie du code. C'est tout le reste qui coûte cher.
Générer du code n'a jamais été l'étape lente d'un projet. Accélérer la seule étape rapide déplace le goulot d'étranglement, il ne le supprime pas.
L’argument revient à chaque réunion : puisque l’IA génère du code, le développement devrait coûter deux fois moins. Le raisonnement tient si écrire du code était l’étape lente.
Elle ne l’a jamais été.
Où passe réellement le temps d’un projet
Sur un projet de taille moyenne, la frappe du code représente une fraction du temps total. Le reste se répartit entre :
- comprendre le besoin réel, qui diffère du besoin exprimé ;
- décider — quel modèle de données, quelles règles, quels états ;
- intégrer à l’existant, avec ses référentiels qui divergent ;
- tester, corriger, recetter avec le métier ;
- déployer et exploiter, sur des années.
Un outil qui accélère la frappe agit sur un seul de ces postes. Le goulot d’étranglement se déplace immédiatement vers le suivant, qui est la revue : il faut lire, comprendre et valider un code produit plus vite qu’avant.
Ce que l’accélération produit vraiment
Générer plus de code plus vite, sans plus de conception, produit surtout plus de code. Or tout code écrit devient du code à maintenir, à mettre à jour, à sécuriser et à comprendre dans trois ans.
La quantité de code n’est pas un actif. C’est un passif, dont la seule justification est le service rendu.
Le risque concret n’est donc pas le chômage des développeurs. C’est la production accélérée de systèmes que personne n’a conçus, plus volumineux qu’ils ne devraient l’être, et dont la dette s’accumule à une vitesse inédite.
Ce qui devient plus important, pas moins
La revue de code. Un code généré est plausible, bien formé, et parfois faux — ce qui est la combinaison la plus dangereuse. Une erreur mal écrite se repère ; une erreur bien écrite passe.
Les tests automatisés. Ils cessent d’être un confort quand le volume de modifications augmente. Sans filet, la vitesse de production devient une vitesse de régression.
La conception. Décider quoi construire, et surtout quoi ne pas construire, reste intégralement humain. C’est aussi ce qui distingue un projet qui sert d’un projet qui existe.
Ce que cela change pour un donneur d’ordre
La bonne question à poser à un prestataire n’est pas « utilisez-vous l’IA ». C’est : qui relit le code, avec quel niveau d’exigence, et comment vérifiez-vous que ce qui est livré fait ce qui était demandé ?
Un prestataire qui répond que l’IA lui permet de diviser ses délais par deux décrit son processus de production. Un prestataire qui répond que sa revue de code est devenue plus stricte décrit sa maîtrise du risque.
Le second sera plus cher, et coûtera moins.