Quand l’IA générative épuise ses adeptes
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« J’ai produit davantage de code au dernier trimestre que pendant n’importe quel trimestre de ma carrière. Je me suis aussi senti plus épuisé que pendant n’importe quel autre trimestre de ma carrière. Ces deux faits ne sont pas indépendants. »
C’est par ces mots que le développeur Siddhant Khare introduit un article de blog qui a beaucoup fait réagir, ce 8 février, sur
, Bluesky, Linkedin, Hackernews ou ailleurs. Son propos : si l’IA générative rend de nombreux ingénieurs logiciel plus productifs (ce qui explique leur adoption rapide de ces outils), elle les épuise aussi plus rapidement.
Car qui gagne en productivité ne dégage pas nécessairement plus de temps libre. Au contraire, témoigne Siddhant Khare, « quand chaque tâche prend moins de temps, on ne fait pas moins de tâches, on en fait plus. Nos possibilités semblent s’étendre, donc le travail s’étend en fonction », que ce soit parce que les managers ajustent leurs attentes et demandent que le code soit livré plus vite, ou parce que les développeuses et développeurs eux-mêmes ajustent leurs propres attentes et cherchent à produire plus vite.
Entre autres évolutions, Siddhant Khare souligne notamment le passage d’une gestion lente mais concentrée sur un seul problème à celle de 5 ou 6 sujets différents en une journée, ce qui l’empêche de retrouver le même état de « concentration profonde » qu’il connaissait auparavant – mi-2025, une équipe de chercheurs repérait d’ailleurs une baisse de productivité chez les développeurs recourant à l’IA générative.
Le développeur pointe une autre problématique proche de celle exprimée par les traductrices et traducteurs : de créateur de son texte, il devient « post-éditeur », ou correcteur d’une première version de code déjà produite par les agents conversationnels. Or la correction est une tâche différente (et pas nécessairement moins chronophage) de la production d’un texte ou d’un code inédit.
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Suite de l’article en accès libre : next.ink
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Au lieu de chier du code et des patches, mieux vaudrait faire pondre quelque chose que tous les “programmeurs” semblent avoir zappé, bien que beaucoup plus important, des algorithmes.
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Un article qui explique bien cela :
https://planete-warez.net/topic/8107/le-code-est-mort-vive-le-code?_=1771241360083
Je pense que les “bons” programmeurs savent ce qu’ils font pour la plupart et savent faire la différence entre le code lui même (généré ou non par IA) et sa structure logique car c’est eux qui soulèvent tout ces problèmes actuels avec la génération par IA.
Il ne faut pas oublier que l’IA peut aussi être un putain d’outil pour aider à concevoir des algorithmes et il le sera sans aucun doute.
Le vrai danger n’est pas l’IA, mais le fait que les nouveaux “programmeurs” pourraient effectivement oublier que leur métier consiste à réfléchir avant de taper sur un clavier.Le monde s’adaptera
En gros, tout comme les chasseurs, il y a les bons et les mauvais programmeurs

Le mauvais programmeur, il chie du code par IA.
Le bon programmeur, il… bon, il chie du code par IA aussi maintenant, mais c’est un algorithme qu’il vérifie et comprends ! -
Je crois que le boulot de programmeur a déjà pris un coup avec l’informatisation à outrance. Les plus anciens d’entre eux prenaient le temps d’optimiser leur code, je ne sais pas si ça se fait encore, beaucoup compte sur la puissance matérielle pour pallier à cela.
En écrivant ça je me dis (naïvement peut-être) que l’IA pourrait servir à cela justement et ne plus avoir des programmes lourds et lents pour la moindre tâche. -
N’étant pas dev de métier, je ne sais pas non plus si les nouveaux font attention à cela, mais si l’algo généré ou non par IA est bien capté par un dev compétent, il sera bien plus facile d’optimiser le code avec IA. En tout cas, théoriquement, ça doit aider