Pourquoi l'IA ne remplacera pas les programmeurs (Et pourquoi c'est le meilleur moment pour apprendre)

J'ouvre LinkedIn — et là, encore un post : « L'IA écrit du code mieux que les humains, le métier de programmeur est en train de mourir. » Je vais sur Twitter — même histoire. YouTube — des experts qui prédisent la fin de l'ère des développeurs.

Puis je regarde les offres d'emploi. Des entreprises offrent 150-200K$ par an pour des développeurs mid-level. AWS paie 31% de plus aux programmeurs qui savent travailler avec l'IA. La demande pour les spécialistes en machine learning a augmenté de 82% ces deux dernières années.

Quelque chose ne colle pas, non ?

Voyons ce qui se passe réellement. Pas de panique, pas de hype — juste des faits.

Ce qu'est vraiment l'IA (Spoiler : Elle est plus bête qu'elle n'en a l'air)

Tu sais à quoi l'IA me fait penser ? À cet élève modèle qui bachotait avant les exams. Il mémorise des tonnes d'informations mais ne comprend pas vraiment comment ça fonctionne.

Quand ChatGPT génère du code, il ne « réfléchit » pas à une solution. Il se souvient d'exemples similaires parmi les millions de lignes de code sur lesquelles il a été entraîné. GitHub, Stack Overflow, documentation — tout ça repose dans sa « mémoire » comme une gigantesque base de données de patterns.

Imagine un lycéen qui prépare un contrôle. Il a résolu 500 problèmes de maths. Quand il a un problème similaire à l'exam, il pense : « Oh, c'est comme le problème n°347, juste avec des chiffres différents. » Il le résout par analogie.

L'IA fonctionne exactement pareil. Sauf qu'au lieu de 500 problèmes, elle a des millions d'exemples de code.

Un développeur a décidé de faire une expérience. Il a commencé à répondre aux questions techniques en utilisant ChatGPT. Les premières semaines semblaient géniales — les réponses avaient l'air pro. Mais ensuite il a remarqué un pattern : l'IA ne faisait que reformuler des réponses populaires qui étaient déjà dans la même discussion quelques posts plus haut.

Donc l'IA n'inventait pas de nouvelles solutions. Elle fonctionnait comme un moteur de recherche avancé avec une fonction de paraphrase.

Où l'IA se plante (Et ça arrive constamment)

Maintenant parlons de ce que les réseaux neuronaux ne peuvent pas faire. Et c'est une longue liste.

Elle ne comprend pas le contexte de ton projet

L'IA ne voit que ce que tu lui montres. Elle ne sait pas que tu as déjà trois façons différentes de gérer les dates dans ton projet. Que ton API fonctionne avec une structure de données spécifique. Que certaines bibliothèques entrent en conflit les unes avec les autres.

Demande-lui d'écrire une fonction de validation d'email :

function validateEmail(email) {
    const regex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
    return regex.test(email);
}

Ça a l'air correct, non ? Maintenant imagine que ton système doit gérer le cyrillique dans les emails. Ou distinguer les adresses email jetables des permanentes. Ou que tu as déjà un validateur centralisé, et en ajouter un autre va créer la confusion.

L'IA ne sait pas ça. Elle a écrit du code « correct » qui est inutile pour ton cas spécifique.

Elle crée des vulnérabilités de sécurité

Les réseaux neuronaux ont été entraînés sur du code public. Et le code public est plein de bugs et de pratiques obsolètes.

Demande à l'IA de créer une fonction de base de données :

def get_user_by_id(user_id):
    query = "SELECT * FROM users WHERE id = " + str(user_id)
    return database.execute(query)

Ce code ouvre la porte aux injections SQL. N'importe quel attaquant peut voler ou supprimer des données. Mais l'IA ne comprend pas le danger — elle a juste copié un pattern qu'elle a vu des milliers de fois dans de vieux tutoriels.

Ou prenons l'authentification. L'IA peut suggérer de stocker les tokens dans localStorage :

localStorage.setItem('authToken', token);

Ça fonctionne ? Oui. C'est sécurisé ? Non. Ça crée une vulnérabilité XSS. Un développeur professionnel utilise httpOnly cookies. L'IA non, parce que la méthode simple apparaît plus souvent.

Elle écrit du code lent

La performance est quelque chose auquel l'IA ne pense même pas.

Voici une fonction pour trouver les doublons dans un tableau :

function findDuplicates(arr) {
    let duplicates = [];
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[i] === arr[j] && !duplicates.includes(arr[i])) {
                duplicates.push(arr[i]);
            }
        }
    }
    return duplicates;
}

L'IA va générer quelque chose comme ça. Complexité O(n³). Sur un tableau de 1000 éléments, ça prend des secondes. Un programmeur l'écrit avec un Set en O(n) — des milliers de fois plus rapide.

Sur des données de test, la différence est invisible. En production, ton appli se transforme en tortue.

Elle ne peut pas gérer les tâches inhabituelles

Il y a des recherches testant comment l'IA écrit du code dans des langages rarement trouvés en ligne. Ils ont utilisé Ada par exemple — un langage pour les systèmes critiques en aviation et médecine.

Résultat ? La moitié du code généré ne compilait même pas. Le reste compilait mais fonctionnait incorrectement. L'IA inventait littéralement une syntaxe qui « ressemblait » au vrai code.

La même chose se produit avec les frameworks de niche, les bibliothèques internes d'entreprise, les tâches spécifiques à un domaine. S'il n'y a pas beaucoup d'exemples en ligne — l'IA est impuissante.

Échecs réels : Quand des entreprises ont essayé de remplacer les gens par l'IA

La théorie c'est une chose, mais regardons ce qui s'est réellement passé.

Entreprises fintech américaines

En 2023-2024, plusieurs startups fintech ont décidé d'« optimiser ». Elles ont licencié des développeurs, gardé des managers et quelques seniors qui allaient « juste vérifier le code de l'IA ».

Les premiers mois semblaient bien. Les features sortaient vite. Les managers célébraient les économies.

Puis les problèmes ont commencé. Bugs en production. Vulnérabilités de sécurité critiques. Pannes de service. Plaintes clients. Amendes des régulateurs.

Quand ils ont creusé, ils ont découvert : le code IA avait l'air bien en surface, mais à l'intérieur c'était plein de dette technique. Incohérences d'architecture. Duplication de logique. Bugs non-évidents qui n'apparaissaient que dans certaines conditions.

Les entreprises ont commencé à chercher des développeurs en urgence. Mais les meilleurs spécialistes avaient déjà trouvé d'autres jobs. Ils ont dû embaucher de nouvelles personnes au double ou triple du salaire. Plus passer des mois à nettoyer le chaos technique.

Les économies se sont transformées en pertes.

L'histoire de Klarna en Suède

Klarna — une grande entreprise fintech — a annoncé en 2024 qu'elle licenciait 700 personnes et les remplaçait par l'IA. Les médias ont écrit des articles enthousiastes sur « l'avenir sans programmeurs ».

Un an plus tard, l'entreprise a discrètement commencé à faire revenir les gens. Parce que la qualité du service avait chuté de façon critique. Les clients se plaignaient. Les concurrents prenaient de l'avance sur la fonctionnalité. Le développement de nouvelles features stagnait.

Il s'est avéré que l'IA pouvait pondre du code simple, mais ne pouvait pas :

• Comprendre la logique métier complexe
• Coordonner le travail entre différentes parties du système
• Prendre des décisions architecturales
• Réagir rapidement aux problèmes inattendus

Expérience de Carnegie Mellon

Des chercheurs ont décidé de tester : une équipe d'agents IA peut-elle travailler comme une vraie entreprise IT ?

Ils ont créé un bureau virtuel. Chaque rôle — un agent IA séparé : développeurs, testeurs, managers, designers. Leur ont donné des tâches de complexité variable.

Meilleur résultat ? Claude 3.5 a terminé 24% des tâches. GPT-4 — moins de 9%. Les autres modèles ont échoué encore plus.

Mais la partie la plus drôle — comment ils ont échoué :

• Un « développeur » s'est bloqué sur une boîte de dialogue de navigateur et n'a pas pu continuer à travailler
• Un autre n'a pas trouvé la bonne personne dans Slack, alors il a juste créé un nouvel utilisateur avec le nom nécessaire
• Un troisième a fermé une tâche comme terminée sans rien faire du tout

Conclusion des chercheurs : l'IA manque catastrophiquement de bon sens. Elle ne comprend pas ce qu'elle fait.

Ce qui se passe réellement sur le marché du travail

Maintenant la partie intéressante. Pendant que tout le monde dit « l'IA tue le métier », l'inverse se produit sur le marché.

Les salaires augmentent

Le Forum Économique Mondial a publié une prévision : la demande pour les spécialistes IA/ML va bondir de 82% dans les prochaines années. Oui, tu as bien lu — plus de quatre cinquièmes.

AWS ajoute 31% supplémentaires aux salaires des programmeurs avec une expérience en IA. Et aux États-Unis, une offre d'emploi liée à l'IA sur deux promet 174K$ par an — presque le double de ce que gagne le développeur moyen.

Qu'en est-il de l'Europe de l'Ouest ? Pratiquement la même histoire :

• Allemagne : un senior classique touche 70-90K€, mais si tu comprends le machine learning — attends-toi à 85-110K€
• UK : développeur classique — £50-70K, spécialiste IA — £70-95K
• Pays-Bas : développement — €60-80K, data science — €75-100K

Même en Europe de l'Est, les salaires ont augmenté :

• Pologne : mid-level classique — $25-35K, développeur IA — $35-50K
• République tchèque : développement — $30-45K, machine learning — $40-60K
• Roumanie : code classique — $20-30K, IA — $30-45K

La pénurie de compétences n'a pas disparu

Les entreprises se plaignent : trouver un bon développeur mid-level ou senior est devenu encore plus difficile qu'avant.

Pourquoi ? Parce que les exigences ont changé. Maintenant elles ont besoin de gens qui :

• Comprennent toute l'architecture du système
• Savent comment travailler avec l'IA comme un outil
• Peuvent vérifier le code généré pour la sécurité et la performance
• Prennent des décisions, pas seulement écrivent du code selon les specs

Ces spécialistes coûtent cher. Et il n'y en a vraiment pas assez.

L'IA ne remplace pas les programmeurs — elle change le métier

Avant, beaucoup de temps partait dans la routine. Écrire encore une REST API. Créer un formulaire avec validation. Configurer un fichier config. C'étaient des tâches mécaniques.

Maintenant l'IA fait ça. Et le programmeur se concentre sur ce qui nécessite de l'intelligence :

• Concevoir l'architecture
• Choisir la bonne technologie pour une tâche spécifique
• Optimiser la performance
• Assurer la sécurité
• Communiquer avec les clients et traduire les exigences métier en solutions techniques

Essentiellement, le métier devient plus intellectuel. Moins de code pour le code, plus de prises de décision.

Et c'est une excellente nouvelle pour ceux qui commencent juste à apprendre.

Pourquoi c'est maintenant le meilleur moment pour commencer à apprendre la programmation

Oui, je suis sérieux. C'est maintenant le moment parfait.

1. Forte demande et bon argent

Beaucoup de jobs. Salaires élevés. Possibilité de travailler à distance pour le marché global.

Comparaison avec d'autres métiers (salaires annuels moyens aux États-Unis) :

• Médecin : $200-250K
• Avocat : $120-150K
• Programmeur : $90-120K (mais dans les grandes entreprises jusqu'à $300K+)
• Enseignant : $50-60K
• Infirmière : $70-80K

En Europe, la différence est encore plus notable — les programmeurs dans le top 3 pour les salaires.

2. Tu peux apprendre plus vite qu'avant

Avant, pour devenir programmeur, il fallait :

• Étudier 4 ans à l'université
• Ou passer des années à naviguer seul dans un chaos d'informations

Maintenant avec un bon cours structuré et de la pratique, tu peux atteindre le niveau junior en 6-12 mois.

Oui, le marché est devenu plus exigeant. Mais ça signifie juste une chose : tu dois apprendre correctement. Pas juste regarder des vidéos-cours, mais résoudre des problèmes. Beaucoup de problèmes. Écrire du code. Construire des projets.

Par exemple, sur CodeGym les étudiants résolvent plus de 1200 tâches pratiques. Parce que la programmation est une compétence. Et les compétences se développent seulement par la pratique, pas par la théorie.

Tu peux lire un livre sur la natation. Mais tu n'apprendras que dans la piscine.

3. La barre d'entrée a baissé

Un diplôme universitaire n'est plus obligatoire. Les entreprises regardent :

• Ce que tu peux faire
• Quels projets tu peux montrer
• Comment tu résous les problèmes en entretien

Un portfolio de plusieurs projets fonctionnels vaut plus qu'un diplôme.

4. L'IA est un outil, pas un concurrent

Imagine : tu es architecte. Avant, les plans étaient dessinés à la main — lent et fastidieux. Puis AutoCAD est apparu — maintenant tu peux dessiner plus vite et plus précisément.

Le nombre d'architectes a-t-il diminué ? Non. Il y en a plus. Mais ce qui est exigé d'eux a changé. Maintenant il ne suffit pas juste d'appuyer sur un bouton — tu dois comprendre la composition, la lumière, le traitement.

La même chose se passe avec la programmation.

L'IA prend en charge le travail mécanique ennuyeux. Les programmeurs se concentrent sur les défis intéressants.

De plus : ceux qui apprennent à travailler efficacement avec l'IA gagneront plus que les autres. C'est une nouvelle compétence que peu ont maîtrisée pour l'instant.

5. Le marché du travail mondial est ouvert

La programmation est l'un des rares métiers où la géographie n'a pas d'importance.

Un médecin de Pologne ne peut pas travailler en Allemagne sans requalification. Un avocat de Roumanie est inutile aux États-Unis — les lois y sont différentes.

Mais un programmeur peut :

• Vivre en Europe de l'Est
• Travailler pour une entreprise américaine ou d'Europe de l'Ouest
• Obtenir un salaire occidental (ou proche)
• Voyager et travailler de n'importe où dans le monde

C'est un avantage unique.

Qui risque réellement de perdre son emploi à cause de l'IA

Voici le paradoxe : l'IA menace non pas les programmeurs débutants, mais ceux qui font la même chose depuis des années et ne se développent pas.

Si tu as passé 10 ans à écrire des opérations CRUD typiques, à configurer des formulaires, à copier des solutions — l'IA pourrait vraiment te remplacer. Parce que tu fais un travail mécanique.

Mais si tu :

• Comprends comment concevoir un système à partir de zéro
• Sais comment choisir la bonne solution technique pour une tâche spécifique
• Peux sentir où le code pourrait casser
• Vois les faiblesses dans la performance et la sécurité de l'application
• Peux vraiment parler aux gens et transformer leurs souhaits en tâches techniques concrètes

...alors tu es irremplaçable. Et ta valeur ne fait qu'augmenter.

Et pour ceux qui commencent juste à apprendre, il y a un énorme avantage : tu vas apprendre la programmation dans un monde où l'IA existe déjà. Pour toi, ce sera un outil naturel — comme Google et Stack Overflow l'étaient pour la génération précédente.

Tu apprendras immédiatement à travailler correctement avec l'IA. Alors que ceux qui ont appris « à l'ancienne » essaient maintenant de réapprendre.

Par où commencer si tu as décidé de devenir programmeur

Voici mon conseil honnête.

Apprends non seulement à écrire du code, mais à penser comme un programmeur.

Qu'est-ce que ça signifie ?

Résous beaucoup de problèmes. La théorie est importante, mais les compétences se développent seulement par la pratique. 100 tutoriels lus ne remplaceront pas 100 programmes écrits.

Construis des projets. Les employeurs ont besoin de voir que tu peux créer des choses qui marchent. Quelques projets réellement fonctionnels dans ton portfolio valent plus que n'importe quel certificat.

Apprends à lire le code des autres. Sérieusement, c'est tout aussi important que d'écrire le tien. Dans les vrais jobs, tu passeras la plupart de ton temps à fouiller dans ce que d'autres ont écrit avant toi, pas à créer tout de zéro.

Essaie de comprendre la logique des solutions. Ne te contente pas de copier du code d'internet — prends le temps de comprendre comment ça fonctionne à l'intérieur. Pourquoi ont-ils utilisé cette structure de données spécifique ? Quelles sont les alternatives ? Quels sont les compromis ?

N'aie pas peur des erreurs. Chaque programmeur professionnel a été un débutant qui googlait « comment créer une variable ». Tout le monde est passé par là.

L'IA peut générer une fonction en une seconde. Mais elle ne peut pas :

• Comprendre quelle fonction exacte est nécessaire dans ta situation
• Voir comment elle s'intègre dans l'architecture globale
• Prédire où les problèmes vont surgir
• Expliquer au client pourquoi c'est la bonne solution
• Prendre la responsabilité du résultat

Les gens font tout ça. Et continueront longtemps.

Conclusion : Les programmeurs deviennent l'élite

Tu sais ce qui se passe quand la technologie automatise les tâches simples ? La demande pour les spécialistes ne baisse pas — elle augmente. Mais les exigences augmentent.

Quand la photographie numérique est apparue, il n'y a pas eu moins de photographes — il y en a eu plus. Mais ce qui est exigé d'eux a changé. Maintenant il ne suffit pas juste d'appuyer sur un bouton — tu dois comprendre la composition, la lumière, l'édition.

La même chose se passe avec la programmation.

L'IA ne va pas détruire le métier — elle va le rendre plus précieux. Les machines prendront la routine. Les humains gèrent le travail intellectuel.

Ceux qui comprennent comment les systèmes fonctionnent vont obtenir des salaires dont les autres métiers ne rêvent même pas. Ils vont créer des produits qui changent le monde. Ils vont résoudre des défis complexes et intéressants.

Le marché est loin d'être saturé. La digitalisation se passe dans tous les secteurs — de la médecine à l'agriculture. Les entreprises qui ont besoin de programmeurs augmentent plus vite que les programmeurs eux-mêmes.

Donc si tu te demandes si tu devrais commencer à apprendre la programmation à l'ère de l'IA — la réponse est claire : absolument.

Mais fais-le correctement :

• Concentre-toi sur la pratique, pas la théorie
• Résous de vrais problèmes, ne te contente pas de regarder des cours
• Apprends à comprendre comment les technologies fonctionnent, pas juste à les utiliser
• Développe la capacité de penser, pas de copier du code

L'avenir appartient à ceux qui peuvent résoudre des problèmes. Et l'IA va juste rendre ce travail plus rapide et plus intéressant — si tu apprends à l'utiliser, bien sûr.