Au cours des dernières années, « apprendre à coder » a d’abord été un conseil légitime donné aux étudiants universitaires et aux employés du commerce de détail désireux d’améliorer leur situation. Plus tard, c’est devenu un mème sur Internet utilisé de manière moqueuse pour insulter des journalistes et d’autres professionnels dont l’emploi était jugé insuffisant, médiocre ou autrement sans valeur.
Cependant, le monde a désormais changé de façon significative avec la montée des applications d’IA générative, en particulier celles capables d’écrire du code. La question devient donc : « Devrait-on apprendre à coder dans un monde dominé par l’IA ? Est-ce encore utile ? » Examinons cette question pour tenter d’y répondre.
L’état actuel de l’IA
L’IA et l’apprentissage automatique, comme nous le savons tous, sont encore en plein développement. Aujourd’hui, l’IA peut produire toutes sortes de code, mais pas toujours parfaitement : lorsqu’une tâche est trop complexe, elle peut avoir du mal à générer un code fonctionnel. Comme tout programmeur le sait, une seule instruction mal orthographiée ou un signe de ponctuation manquant peut transformer une excellente application en un programme qui plante aussitôt lancé.
Tant que l’IA ne saura pas résoudre ces problèmes et générer son propre code parfaitement à chaque fois, les ingénieurs actuels — et ceux en formation — bénéficieront d’une sécurité d’emploi à court terme. Tant que l’IA produira des boucles infinies du type « 20 GOTO 10 » ou d’autres erreurs, il faudra toujours des ingénieurs humains pour déboguer ces programmes.
Philippe Heilman, fondateur et PDG d’une société informatique, expliquait récemment dans un billet de blog : « L’IA peut générer du code exploitable dans de nombreux scénarios, notamment pour les tâches répétitives et le scaffolding. Pourtant, elle a encore besoin de développeurs humains pour gérer des choix architecturaux sophistiqués, garantir une sécurité robuste et élaborer une logique métier nuancée. »
On peut donc déduire qu’à l’heure actuelle, l’IA ne peut pas gérer chaque facette du codage comme le ferait un ingénieur humain. En revanche, de nombreuses petites tâches routinières, chronophages pour une personne, peuvent être accomplies en quelques secondes par une application d’IA générative, et les entreprises technologiques de toutes tailles commencent à s’appuyer sur ces programmes.
Satya Nadella, PDG de Microsoft, déclarait récemment lors d’une conférence commune avec Mark Zuckerberg : « Je dirais qu’environ 20 % à 30 % du code présent dans nos dépôts pour certains projets est probablement entièrement écrit par des logiciels. » Il ajoutait : « L’avenir du codage ne consiste pas à remplacer les humains, mais à leur permettre de créer davantage, plus vite et avec plus de précision. »
Au même événement, Zuckerberg précisait qu’environ 30 % du code chez Meta est actuellement rédigé par l’IA. Il s’attend à ce que ce chiffre atteigne 50 % d’ici la fin 2025 et continue de croître au cours des prochaines années. Pour ceux qui s’interrogent sur l’opportunité d’apprendre à coder, la question est désormais : « Combien de temps avant que l’IA n’écrive 100 % du code ? »
Combien de temps avant que l’IA puisse écrire un code irréprochable ?
L’avenir du codage piloté par l’IA
Le codage par l’IA est une réalité complexe, et la question « Quand l’IA pourra-t-elle gérer toutes les tâches de codage ? » appelle une réponse tout aussi complexe. Pour des programmes simples — d’un « Hello World » en C++ à des applications mobiles basiques — l’AI écrit déjà du code instantanément et efficacement.
Cependant, certaines tâches resteront hors de sa portée longtemps, voire toujours. L’apprentissage automatique, sous-ensemble de l’IA utilisé pour coder, fonctionne principalement par reconnaissance de motifs : il peut analyser des milliards, voire des trilliards, de lignes de code existantes et les reproduire sans comprendre pleinement leur fonctionnement.
Il éprouve encore des difficultés avec l’intégration d’applications, l’adoption de bibliothèques ou de langages nouveaux ou modifiés, et la mise en œuvre de mesures de sécurité avancées. Autrement dit, l’IA pourrait créer un programme similaire à Microsoft Word, mais elle ne pourrait pas encore vous offrir Microsoft Office avec une intégration poussée entre Word et Excel. Si C++ ou C# introduisaient de nouvelles commandes, il lui faudrait du temps pour les reconnaître puis les utiliser.
Sachant cela, on peut se demander : « Vaut-il toujours la peine d’apprendre à coder, ou ces postes seront-ils réservés à ceux qui travaillent déjà dans le développement logiciel ? »
Devriez-vous apprendre à coder dans un monde dominé par l’IA ?
La réponse courte est « Oui, le codage reste précieux dans un monde rempli d’IA. » La réponse longue est « Oui, vous devriez apprendre à coder, mais pour des raisons différentes de celles de vos prédécesseurs. » Traditionnellement, on codait pour créer et innover via de nouveaux programmes ou protocoles. À mesure que l’IA accomplira bientôt ces tâches plus rapidement et plus efficacement, la nature même du codage devra évoluer.
Au lieu d’écrire le code de base d’un projet ou d’une application, les ingénieurs et programmeurs seront de plus en plus chargés d’affiner le contenu généré par l’IA. Le processus deviendra plus rapide et plus efficace à mesure que les développeurs prendront l’habitude d’apporter les ajustements nécessaires.
Sam Altman, PDG d’OpenAI, déclarait en mars 2025 : « Mon hypothèse de base est que chaque ingénieur logiciel fera simplement beaucoup, beaucoup plus pendant un certain temps et qu’un jour, oui, nous aurons peut-être besoin de moins d’ingénieurs. » Il est revenu sur ces propos récemment, précisant que l’IA sera un outil permettant aux programmeurs de gagner du temps et d’accroître leur efficacité, mais que les ingénieurs conserveront leur emploi tant que le codage agentique ne sera pas parfaitement au point, ce qui prendra encore du temps.
L’IA agentique désigne la prochaine étape de l’intelligence artificielle : au lieu des modèles réactifs actuellement utilisés, l’IA disposera d’une forme d’« agence » et pourra apprendre, voire « penser » par elle-même. Certaines versions bêta existent déjà, mais, selon Altman, elles sont encore loin d’être viables à grande échelle.
De même, Jensen Huang, PDG de Nvidia, déclarait à la Global Conference du Milken Institute : « Vous ne perdrez pas votre emploi au profit d’une IA, mais au profit de quelqu’un qui l’utilise. »
Bien que les avis divergent sur l’avenir exact du codage, la plupart des PDG, professionnels du secteur et leaders d’opinion s’accordent à dire que les programmes d’IA prendront en charge l’essentiel du travail de base, tandis que les ingénieurs humains resteront indispensables pour façonner, éditer et perfectionner la production de l’IA.
Ce que cela signifie pour les programmeurs d’aujourd’hui et de demain
En pratique, les programmeurs doivent :
- apprendre à maîtriser les outils d’IA ;
- comprendre quelles invites et quelles entrées produisent les meilleurs résultats ;
- évaluer la qualité du code généré afin d’en repérer les faiblesses et de les corriger ;
- assurer la cohérence entre les projets en adaptant ce code aux exigences spécifiques tout en tenant compte de leurs implications plus larges.
L’IA représente l’avenir du secteur technologique et constituera sans aucun doute la pierre angulaire de la prochaine phase d’avancées ; cependant, ses failles et ses lacunes opérationnelles l’empêchent d’atteindre son plein potentiel pour l’instant. Une fois l’IA agentique perfectionnée, le paysage du codage changera considérablement ; d’ici là, les programmeurs et ingénieurs resteront essentiels.
Ceux qui savent déjà coder — et ceux qui envisagent d’apprendre un langage — sont encouragés à suivre les innovations et les évolutions des langages existants. En comprenant les limites et les atouts de l’IA, les programmeurs peuvent laisser les applications génératives gérer les bases, puis apporter eux-mêmes les ajustements nécessaires.
En bref, à la question « Devrait-on apprendre à coder dans un monde dominé par l’IA ? », la réponse est un « Oui ! » enthousiaste : les programmeurs resteront indispensables pour façonner, modifier et déboguer le code généré par l’IA. Il sera cependant tout aussi crucial pour les futurs codeurs d’apprendre, d’utiliser et de comprendre l’IA, car cette compétence deviendra essentielle pour tous dans le secteur technologique, et pas seulement pour ceux qui écrivent du code.
