Tous les quelques années, une nouvelle technologie brillante émerge, promettant de rendre les développeurs obsolètes. Les titres suivent un schéma prévisible : « La fin du code », « Tout le monde peut créer des applis », ou mon préféré : « Pourquoi votre enfant de cinq ans programmera avant même de savoir lire ».
Les dirigeants s’enthousiasment. Les consultants tournent autour comme des requins. Les présentations PowerPoint se multiplient. Les budgets sont réorientés.
Et puis la réalité s’installe.
Ce qui se produit réellement n’est pas un remplacement, mais une transformation. Les technologies qui promettaient d’éliminer le besoin d’expertise technique finissent par créer de nouvelles spécialisations, souvent mieux rémunérées qu’auparavant. Le mouvement NoCode n’a pas éliminé les développeurs ; il a créé des spécialistes du NoCode et des intégrateurs backend. Le cloud n’a pas supprimé les administrateurs système ; il les a transformés en ingénieurs DevOps avec des salaires doublés.
Aujourd’hui, nous assistons au même schéma avec le développement assisté par IA. La promesse « l’IA écrira tout votre code » évolue vers une réalité : nous avons besoin d’ingénieurs capables d’orchestrer efficacement les systèmes d’IA — en d’autres termes, les mêmes ingénieurs, mais avec de nouvelles compétences et des attentes salariales plus élevées.
Mais cette transformation va plus loin. Contrairement aux changements technologiques précédents, qui modifiaient principalement la manière dont nous mettions en œuvre les solutions, l’IA met en lumière une vérité fondamentale du génie logiciel, longtemps ignorée :
La compétence la plus précieuse en développement logiciel n’est pas d’écrire du code, mais d’architecturer des systèmes.
Et comme nous allons le voir, c’est la seule compétence que l’IA est encore très loin de remplacer.
Combien de fois avons-nous fait ce tour ? Comptons les rotations :
Vous vous souvenez quand les interfaces en glisser-déposer allaient permettre aux utilisateurs métiers de créer leurs propres applications ? La promesse : « Pourquoi embaucher des développeurs coûteux quand n’importe qui peut construire une appli ? »
La réalité : Ces outils ont créé une nouvelle classe de problèmes. Il fallait toujours quelqu’un pour concevoir les modèles de données, intégrer avec les systèmes existants, gérer les cas limites que les outils visuels ne couvraient pas, maintenir et faire évoluer la solution.
Le résultat ? Non pas moins de développeurs, mais la naissance des spécialistes NoCode, maîtrisant à la fois les besoins métier et les limites techniques de ces plateformes. Et devinez quoi ? Ils sont mieux payés que les développeurs qu’ils étaient censés remplacer.
« Passez au cloud et vous n’aurez plus besoin d’administrateurs système ! »
Comme si l’infrastructure allait se gérer toute seule, du moment qu’elle tournait sur les serveurs de quelqu’un d’autre. Le cloud n’a pas supprimé l’expertise système ; il l’a transformée et élargie.
Les administrateurs système n’ont pas disparu ; ils sont devenus ingénieurs DevOps, avec des titres ronflants et des salaires bien plus élevés. Le travail n’a pas disparu ; il s’est transformé : infrastructure-as-code, déploiements automatisés, gestion de systèmes distribués.
Comme pour la vague des microservices : « J’ai vu des équipes passer des mois à décomposer des systèmes parfaitement fonctionnels, pour découvrir qu’elles avaient échangé un ensemble de problèmes contre un ensemble plus coûteux. »
Le cloud a permis cette complexité — mais quelqu’un doit toujours la gérer. Ce quelqu’un reste un expert des systèmes, mais à un niveau d’abstraction plus élevé.
« Pourquoi payer des développeurs locaux quand on peut faire le même travail pour trois fois moins cher à l’étranger ? »
Les promesses d’économies drastiques se sont vite heurtées à la réalité : problèmes de communication, de qualité, et découverte que le développement efficace repose sur une compréhension contextuelle profonde et une collaboration continue.
Ce qui a émergé, c’est une approche plus nuancée : équipes distribuées, frontières claires de responsabilités, meilleures pratiques d’architecture et — surprise — coûts finaux plus élevés que prévu.
Et maintenant, l’IA promet d’écrire notre code. « Décrivez simplement ce que vous voulez, et l’IA le générera ! »
La réalité actuelle est déjà visible. L’IA produit du code plausible, mais souvent entaché d’incohérences subtiles et d’erreurs. Les ingénieurs seniors passent beaucoup de temps à vérifier et corriger la production de l’IA. Le « vibe coding » permet aux développeurs expérimentés d’en tirer bien plus que les novices. Les systèmes créés uniquement avec l’aide de l’IA manquent souvent d’une architecture cohérente.
« Dans un monde de ciseaux, vous venez de donner aux menuisiers une machine d'usinage. Devinez qui fera les meilleurs meubles ? »
Le schéma se répète clairement : la technologie ne remplace pas la compétence, elle l’élève à un niveau supérieur.
Voici ce que ceux qui pensent que « l’IA va remplacer les développeurs » ne comprennent pas : le code n’est pas un actif — c’est un passif. Chaque ligne doit être maintenue, déboguée, sécurisée, et finira par être remplacée.
L’actif réel, c’est la capacité métier que le code permet.
Si l’IA rend l’écriture du code plus rapide et moins coûteuse, elle facilite en réalité la génération de passifs. Et plus vous pouvez créer de passifs rapidement, plus la capacité à les gérer intelligemment devient précieuse.
C’est encore plus vrai parce que l’IA excelle dans l’optimisation locale, mais échoue dans la conception globale. Elle peut optimiser des fonctions individuelles, mais ne sait pas dire si un service devrait exister, ni comment il doit interagir avec l’ensemble du système.
Quand la vitesse d’implémentation augmente de manière spectaculaire, les erreurs d’architecture deviennent invisibles… jusqu’à ce qu’il soit trop tard.
Pour des sites marketing jetables, ce n’est pas grave.
Pour des systèmes qui doivent évoluer sur plusieurs années, c’est catastrophique.
Le schéma de transformation reste le même : les administrateurs deviennent DevOps, les développeurs backend deviennent architectes cloud — mais l’IA accélère tout.
La compétence qui survit et prospère n’est pas l’écriture de code.
C’est l’architecture des systèmes.
Et c’est précisément ce que l’IA ne sait pas faire.