Depuis l’émergence de ChatGPT et autres outils d’intelligence artificielle (Co-pilot, Gemini…), une question revient sans cesse : les développeur·se·s seront-ils un jour remplacé·e·s ? La réponse courte : non. Mais il est fascinant d'explorer pourquoi l'IA, malgré ses prouesses, reste un outil complémentaire et non un substitut à l’expertise humaine.

Chez Ada Tech School, nous sommes persuadé·e·s que l’humain restera au cœur de la création technologique. Voici pourquoi l'IA, loin de faire disparaître les développeur·se·s, redéfinit plutôt leur rôle.

L'IA : un super-assistant pour les développeur·se·s

L'une des grandes forces de l’IA est sa capacité à générer des portions de code, identifier des bugs ou proposer des solutions à des problèmes techniques complexes. Ces fonctionnalités permettent aux développeur·se·s de gagner du temps sur des tâches répétitives et fastidieuses.

Par exemple, des outils comme GitHub Copilot, basé sur la même technologie que ChatGPT, sont déjà utilisés pour accélérer le prototypage et minimiser les erreurs syntaxiques. Cependant, ces outils nécessitent toujours un encadrement humain pour définir les besoins, valider le code généré, et résoudre les problèmes contextuels que l’IA ne peut comprendre.

L’utilisation actuelle de l’IA par les développeur·se·s :

Selon une étude du BDM, en 2024, 73% des développeurs utilisent des outils d'IA pour coder.

Et pour cause : bien utilisée, l’IA peut être un vrai couteau suisse pour les développeur·se·s, en les accompagnant dans toutes les étapes du développement logiciel. Voici les principaux usages de l'IA dans leur quotidien :

• Rédiger du code (83% des développeur·se·s interrogé·e·s)
• Débuguer du code (49% des développeur·se·s interrogé·e·s)
• Générer de la documentation technique (produire rapidement des commentaires de code et des documentations détaillées pour faciliter compréhension et la maintenance des projets par d'autres développeur·se·s).
• Création de données de test (générer de la fausse donnée réaliste ou data mockup pour tester des fonctionnalités, simuler des utilisateurs et valider des comportements sans dépendre de données réelles)
• Optimisation des performances (analyse des performances du code et proposer des optimisations pour réduire le temps d'exécution ou améliorer l'efficacité des programmes)
• Traduction de code (certains outils permettent de convertir du code d'un langage à un autre, par exemple de Python à Java, facilitant ainsi les migrations et la maintenance des projets)

Aujourd'hui j'utilise vachement ChatGPT. Je paye même la version payante. Je m'en sers pour beaucoup de choses : pour m'aider à brainstormer dans ma création de contenu pour les apprenantes, pour générer de la fausse donnée et créer des exercices ou des démonstrations de projets Tech... Globalement, j'utilise ChatGPT pour améliorer ma productivité sur des tâches.

Xuan-Vi Tran, encadrante pédagogique à Ada Tech School et développeuse

La perception de l’IA par les développeur·se·s :

Selon la même étude :

• L’IA est perçue comme un moyen d'améliorer la productivité (32,8%) et d'accélérer l'apprentissage (62,4%).
• Si une partie des professionnel·le·s considère ces outils comme utiles, la confiance reste modérée : 42,15% des répondant·e·s déclarent faire plutôt confiance aux outils d'IA, mais seulement 2,85% leur accordent une confiance totale. À l'inverse, 5,46% se montrent méfiant·e·s.
• Bien que l'IA soit perçue comme un outil de soutien, 13,3% seulement des développeur·se·s estiment que l'IA améliore la précision du code produit. Par ailleurs, 66% des professionnel·le·s restent prudent·e·s vis-à-vis des résultats fournis par ces outils, pointant les limites actuelles de la technologie.

Les limites de l’IA dans le développement

N'oublions pas qu'une machine est d'abord l'œuvre d'informaticien·ne·s, capables de ressentir, penser et créer. Même si des fantasmes sur l'intelligence artificielle nous poussent à croire qu'une machine deviendra plus intelligente que l'homme, ce n'est pas encore au goût du jour.

Les IA ne pourront jamais remplacer le métier des développeuses et développeurs. D'une part, parce qu'il faut des dev pour créer et nourrir ChatGPT.

Xuan-Vi Tran, encadrante pédagogique à Ada Tech School et développeuse

Manque de compréhension contextuelle

L’intelligence artificielle reste incapable de "comprendre" réellement le contexte d’une problématique complexe. Comme elle fonctionne par association statistique, elle génère des réponses basées sur des données existantes, sans recul ni discernement.

→ Exemple : Pour des projets nécessitant une réflexion stratégique, une compréhension métier ou des contraintes d’équipe spécifiques, les humains sont irremplaçables.

Créativité limitée

L’IA excelle pour assister ou générer des solutions à partir de modèles connus, mais elle peine à innover réellement. Contrairement aux développeur·se·s, capables de créer des approches inédites et d’explorer des solutions hors des sentiers battus, l’IA se limite en quelque sorte à extrapoler l’existant.

→ L’innovation dans des projets complexes repose sur une réflexion humaine critique.

Fiabilité variable

L’IA n’est pas infaillible. Elle peut générer des réponses erronées ou biaisées, sans le moindre signal d’alerte. On parle alors des "hallucinations", lorsque l’IA invente des informations tout en les présentant avec aplomb.

→ Dans un contexte professionnel où la précision est cruciale, ce sont les développeur·se·s qui garantissent la qualité et la fiabilité des livrables, en vérifiant systématiquement les suggestions faites par l’IA.

Des enjeux éthiques majeurs

Fiabilité et désinformation

L’IA peut produire des contenus trompeurs ou biaisés, ce qui soulève un réel risque de désinformation. Les fameuses "hallucinations" sont particulièrement préoccupantes dans des contextes nécessitant des décisions critiques.

Protection des données sensibles

Les outils d’IA comme ChatGPT reposent sur l’utilisation de données, ce qui pose des risques pour la confidentialité. L’exemple de la ville de Montpellier, qui a interdit temporairement ChatGPT pour protéger les données de ses agents, illustre la nécessité d’une vigilance accrue.

Des solutions comme les "LLM custom" offrent aujourd’hui la possibilité d’anonymiser les données afin de limiter ces risques.

Une empreinte énergétique préoccupante

IA ne rime pas avec climat. Son essor actuel compromet les objectifs “net zéro” de nombreuses grandes entreprises technologiques. Un graphique récent du bilan trimestriel de Microsoft révèle qu'à mesure que le géant augmente ses investissements dans l'IA, il s'éloigne de ses ambitions de neutralité carbone d'ici 2030. Cette consommation croissante pose un problème environnemental majeur à l’ère de la transition écologique.

Des biais algorithmiques persistants

Les modèles d’IA apprennent à partir de données historiques, souvent marquées par des biais. Cela peut entraîner des résultats discriminatoires, notamment dans des domaines comme le recrutement ou la prise de décision automatisée.

Alors, malgré ses avancées impressionnantes, l’IA reste un outil à utiliser avec précaution et discernement ! Les développeur·se·s, par leur expertise et leur sens critique, demeurent essentiel·le·s pour tirer le meilleur de cette technologie et maîtriser ses limites.

Une transformation du métier, pas une extinction

Selon une étude de l’Organisation Internationale du Travail, l'IA générative est plus susceptible d'augmenter les emplois (automatiser certaines tâches dans un emploi sans supprimer l'ensemble du poste) plutôt que de les automatiser complètement. Le travail de bureau est le plus exposé :

• Environ 24% des tâches dans ce secteur sont hautement automatisables.
• Cependant, 58% des tâches ne le sont que partiellement, ce qui signifie que l'IA va soutenir le travail humain mais pas le remplacer.

L'impact de l’IA sur les métiers du développement est une réalité, mais loin d'être une menace d'extinction. Au contraire, l'IA redéfinit les rôles des développeur·se·s, en automatisant certaines tâches répétitives, comme la génération de code et la correction d’erreurs. Ce gain de temps permet de se concentrer sur des aspects plus stratégiques des projets.

Avec l'IA comme alliée, il devient essentiel de maîtriser des disciplines connexes : l’éthique de l’IA, le machine learning... Ce sont des domaines à la fois complémentaires et incontournables. L’IA offre aussi l’opportunité de se spécialiser davantage et d’élargir ses horizons. Elle crée de nouveaux métiers, comme celui de prompt engineer, spécialisé dans l’optimisation des interactions avec la machine.

Les compétences humaines restent indispensables

L’IA peut être un excellent outil, mais elle n’a pas de compétences humaines. Empathie, collaboration… À Ada Tech School, on est persuadé·e·s que ces soft skills feront toujours la différence et notre méthode pédagogique vise d’ailleurs à les cultiver !

• Créativité : oui, l’IA peut générer des solutions, mais elle ne peut pas imaginer des idées nouvelles. La créativité humaine est irremplaçable.
• Collaboration : travailler en équipe, écouter, échanger des idées, c’est quelque chose que l’IA ne peut pas faire à notre place. Et pour déployer des projets tech, la collaboration reste essentielle.
• Jugement : l’IA peut proposer des décisions basées sur des données, mais elle ne possède pas la capacité à juger des situations complexes. Cette évaluation nuancée et cette capacité à ajouter du contexte est propre à l'humain.

Accepter l’IA : un impératif pour rester compétitif·ve

L'étude de l'OIT montre que l'IA générative transforme la nature du travail : elle automatise les tâches répétitives, augmentant la capacité des humains à se concentrer sur des aspects complexes, créatifs et stratégiques. Celles·ceux qui savent l'utiliser seront plus efficaces et compétitif·ves. À l’inverse, celles·ceux qui ne l’adoptent pas risquent de se retrouver un peu décalé·es. On pourrait comparer cela à un·e contrôleur·se de gestion qui utilise un tableur et à un·e autre qui ne l’utilise pas : les deux connaissent les mathématiques et la finance, mais l'efficacité est décuplée avec l’outil. Il est donc essentiel d’intégrer l’IA dans son quotidien professionnel. C’est un levier qui peut transformer une carrière, mais il faut savoir l’utiliser ! Ne pas s’y mettre, c’est se couper de l’innovation.

Le défi reste de former les travailleurs pour exploiter pleinement ces nouvelles possibilités et éviter un creusement des inégalités entre ceux qui collaborent avec l'IA et ceux qui en sont exclus.

Finalement, l'IA est davantage un levier de productivité qu'une menace directe pour l'emploi, à condition d'accompagner cette transition avec des politiques adéquates.

Ada Tech School est une école d’informatique inclusive, qui forme au métier de développeur·se en 21 mois. Elle a trois campus : Paris, Nantes et Lyon. Au sein de l'école, les apprenant·e·s montent en compétences grâce à une pédagogie alternative inspirée de Montessori, approchant le code comme une langue vivante et favorisant la collaboration et l’entraide grâce à des projets collectifs. L’école doit son nom à Ada Lovelace, qui fut la première programmeuse de l’histoire.

Après neuf mois de formation, les apprenant·es sont opérationnel·le·s et prêt·e·s à réaliser leur apprentissage - rémunéré - pendant douze mois dans une des entreprises partenaires de l’école (Trainline, Deezer, Blablacar, JellySmack, Back Market...).

Aucun pré-requis technique n’est exigé pour candidater. Il suffit d’avoir plus de 18 ans. La sélection se fait en deux temps : formulaire de candidature puis entretien avec une réponse sous 2 semaines. Pour plus d’informations sur la formation, télécharge notre brochure de présentation.