Ne vous laissez pas emporter par l’ambiance anti-IA

 (antirez.com)
9 points par GN⁺ 2026-01-12 | 5 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Les grands modèles de langage (LLM) ont récemment progressé au point de pouvoir mener presque seuls à bien des projets de taille moyenne, ce qui signifie que la manière de programmer est en train de changer en profondeur
  • Le besoin d’écrire soi-même du code diminue, et la compétence clé se déplace vers la capacité à réfléchir à ce qu’il faut construire et à la manière de l’expliquer
  • Antirez, créateur de Redis, a utilisé Claude Code pour réaliser en quelques heures quatre tâches : ajout du support UTF-8, correction d’un bug de tests Redis, création d’une bibliothèque C pour des embeddings BERT, et reproduction de la structure interne de Redis Streams
  • L’IA favorise la démocratisation du développement logiciel, en créant un environnement où de petites équipes peuvent rivaliser avec de grandes entreprises
  • Mais il faut aussi une réponse sociale face au risque de centralisation des technologies d’IA et à la réduction potentielle de l’emploi ; il ne faut pas ignorer l’IA, mais l’utiliser activement

L’évolution de la programmation et le rôle des LLM

  • Les LLM les plus récents peuvent, avec des indications suffisantes, mener presque de manière autonome un projet de taille moyenne
    • Le succès dépend du type de programmation et de la capacité à formuler clairement le problème
    • Plus il s’agit d’un travail qui peut s’exprimer par le texte, comme la programmation système, plus l’effet est important
  • Dans la plupart des projets, écrire le code à la main est inefficace ; il est désormais plus important de comprendre quoi construire et comment le construire
  • L’auteur, Antirez, a utilisé l’IA pour effectuer les quatre tâches suivantes
    • Ajout du support UTF-8 à la bibliothèque linenoise et mise en place d’un framework de test basé sur un terminal émulé
      • Une tâche auparavant abandonnée car son coût de test semblait trop élevé par rapport à sa valeur, mais rendue possible grâce à l’IA
    • Résolution d’un problème d’échecs intermittents liés au timing et à des deadlocks TCP dans les tests Redis
      — Claude Code a analysé l’état des processus pour corriger le bug
    • Génération en 5 minutes d’une bibliothèque C pure pour l’inférence de modèles d’embeddings de la famille BERT
      • Environ 15 % plus lente que PyTorch, mais avec des résultats identiques. Environ 700 lignes de code
      • Avec un outil Python pour la conversion du modèle GTE-small
    • Reproduction d’une modification de la structure interne de Redis Streams à partir de la seule documentation de conception
      • En excluant le temps de revue et de validation d’exécution, le travail a été terminé en environ 20 minutes
  • Ces expériences confirment que l’IA est en train de transformer la nature même de la programmation

L’IA et la relation avec les développeurs

  • Même si l’IA écrit du code, le rôle du développeur ne disparaît pas
    • L’essentiel est de savoir définir le problème, puis relire et ajuster le code généré par l’IA
    • L’IA agit comme un partenaire qui maximise la productivité du développement
  • La rentabilité des entreprises d’IA, leur cours de Bourse ou les déclarations de leurs CEO n’ont pas d’importance à long terme
  • Le changement fondamental de la programmation est irréversible
  • L’auteur juge positivement le fait que le code qu’il a écrit ait été utilisé pour l’entraînement des LLM
    • Il y voit un processus de démocratisation du savoir et des systèmes
    • Comme l’open source dans les années 1990, l’IA pourrait renforcer la compétitivité des petites équipes

Démocratisation de l’IA et inquiétudes sur la centralisation

  • Aujourd’hui, l’apparition de modèles ouverts, notamment en Chine, apporte un certain niveau de démocratisation
    • Même face aux modèles de pointe des laboratoires fermés, l’écart de performance n’est pas énorme
  • Mais cet équilibre n’est pas forcément durable
    • Il existe une inquiétude quant à une concentration des technologies d’IA entre les mains d’un petit nombre d’entreprises
  • Les réseaux neuronaux de grande taille offrent par nature des performances remarquables ; il n’existe pas de « magie » que seule une entreprise pourrait monopoliser

Impact social et réponses possibles

  • Il existe des inquiétudes sur une possible réduction de l’emploi due à l’IA
    • On ne sait pas si les entreprises vont réduire leurs effectifs ou lancer davantage de projets
    • Dans certains secteurs, il existe même un risque de remplacement complet des humains
  • Dans ce contexte, le rôle de l’État devient crucial
    • Il faut des politiques pour soutenir les personnes qui perdent leur emploi et pour aider à s’adapter au changement
    • Plus les licenciements augmenteront, plus la pression politique grandira pour exiger une protection sociale

Conseil aux développeurs

  • Rejeter ou éviter l’IA n’aide pas une carrière
    • Il faut tester soi-même les nouveaux outils et les utiliser sur la durée
    • Il ne faut pas tirer de conclusion après un essai de courte durée, mais continuer à expérimenter sur plusieurs semaines
  • Il faut chercher des moyens d’étendre ses propres capacités grâce à l’IA
  • L’essence du code n’est pas « l’écriture », mais le plaisir de construire quelque chose ; avec l’IA, on peut construire plus, et mieux

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5 commentaires

 
m00nlygreat 2026-01-12

De façon moins évidente qu’on ne le pense, il n’existe pas tant de problèmes que ça dans le monde réel qu’on puisse résoudre par du code. Le code peut régler pas mal de choses, mais la plupart des problèmes se trouvent en dehors du code et de l’écran.
 
flaxinger 2026-01-14

Je pense qu’une confiance aveugle absolue est tout aussi erronée qu’une méfiance obstinée.
L’important, c’est de l’utiliser en pesant correctement les avantages et les inconvénients ; créer une ambiance de pur FOMO, c’est selon moi une stratégie commerciale des entreprises de l’IA.
 
dbs0829 2026-01-13

D’un autre côté, je pense qu’il ne faut pas non plus ignorer les voix qui pointent les problèmes. J’ai aussi souvent l’impression que la moindre critique est assez facilement réduite à une simple attaque.
 
GN⁺ 2026-01-12
Avis sur Hacker News

  • La passion que j’éprouvais à coder toute la nuit en regardant mon projet prendre vie, c’était le plaisir de « créer quelque chose »
    Cette étincelle prend une forme différente selon les personnes. Certains sont motivés par le sentiment de « contrôler l’ordinateur à leur guise », d’autres par le fait de « résoudre les problèmes des autres », d’autres encore par l’envie de « créer quelque chose qui suscite des émotions »
    Dans mon cas, j’ai commencé la programmation parce que je voulais saboter les sites web des autres, mais j’ai fini par trouver plus de plaisir dans le fait de créer et de partager. Les retours des autres sont donc devenus mon étincelle
    Au final, chaque programmeur a ses propres raisons, et pour certains les LLM ajoutent du plaisir, tandis que pour d’autres ils retirent le plaisir essentiel

    • Pour moi, coder avec un LLM rend impossible l’état de flow. Attendre la sortie des tokens, relire et corriger, c’est trop pénible. Le plaisir de se plonger dans le code en le produisant soi-même disparaît
    • En entendant parler de « programmeurs qui aiment simplement taper eux-mêmes les caractères », j’ai repensé à l’anecdote sur le Symbolic Assembly Program (SAP) dans un livre de Richard Hamming. À l’époque, utiliser l’assembleur était vu comme le signe d’un « vrai programmeur », et se servir d’outils d’automatisation passait pour de la lâcheté
    • Le fait d’avoir commencé avec l’idée de casser les sites des autres, puis d’avoir finalement découvert la joie de créer, ressemble à un bel exemple de bon résultat issu d’une mauvaise intention
    • Dans mon fil, les « louanges de l’IA » écrasent les « critiques de l’IA » dans un rapport de 5 contre 1. Les points de vue modérés comme ceux d’antirez ou de simonw sont rares, et la position vraiment radicale consiste à croire que « l’IA est un outil qui apporte à certains un gain net progressif mais certain »
    • Le problème, ce n’est pas la génération de code, c’est la maintenance. Si du code produit par l’IA est commité tel quel, qui le modifiera plus tard ? Un humain, ou bien misera-t-on sur l’IA pour corriger les bugs ? Au fond, la question est de savoir qui fera le nettoyage (clean-up)

  • Je suis entièrement d’accord avec l’article d’antirez. L’IA apporte un grand avantage aux développeurs, et nous sommes aujourd’hui au cœur de la plus grande révolution technologique depuis Internet
    En revanche, il n’analyse pas les inconvénients de l’IA ni les raisons des points de vue anti-IA. C’est dommage qu’il n’aborde pas ses effets sociaux, en particulier les inquiétudes sur l’avenir du software engineering

    • D’un point de vue business, une attitude anti-IA revient à se tirer une balle dans le pied. Dans la plupart des environnements concurrentiels, utiliser l’IA pour aller plus vite sert les intérêts de l’entreprise. Se familiariser avec les LLM maintenant facilitera aussi l’adaptation au prochain changement
    • Je pense qu’il n’y a « rien de difficile à comprendre ». Les arguments anti-IA sont devenus convenus, et le codage agentique (agentic coding) fonctionne déjà

  • Je ne comprends pas l’idée selon laquelle « si on ne monte pas dans le train de l’IA, on sera largué ». Pour l’instant, ça ne m’aide pas beaucoup dans mon travail, donc je pense qu’il n’est pas trop tard pour s’y mettre quand les outils seront vraiment assez bons

    • Je me demande quel type de travail ne bénéficie pas de l’aide de l’IA. Recherche d’infos sur des API, revue de conception de logique métier, code review : le champ d’usage de l’IA est très large. Antirez lui-même s’en sert pour trouver des bugs dans le code de Redis
    • Penser qu’« on peut rattraper son retard en quelques semaines » est une illusion. Je travaille quotidiennement avec des LLM sur du code depuis la sortie de ChatGPT, et il faut des mois, voire des années, pour développer cette intuition. Si on ne commence pas maintenant, on risque vraiment de prendre du retard
    • Moi aussi j’étais détendu avant, mais aujourd’hui j’ai le sentiment qu’adopter rapidement les changements est plus avisé. Les outils récents n’ont plus rien à voir avec ceux d’il y a trois ans, et on voit même apparaître des concepts comme l’orchestration multi-agents
    • À l’inverse, comme les outils et les workflows changent sans cesse, je ne suis pas trop inquiet à l’idée d’« être largué ». Jusqu’à ce que tout se stabilise, il est plus sage de comprendre la vue d’ensemble. Inutile de s’accrocher à une technologie qui peut disparaître vite, comme Graffiti sur le Palm Pilot
    • Dire qu’il faut absolument se familiariser avec les outils d’IA me semble relever d’un horizon effect. La technologie continuera d’évoluer, et ce dont on aura vraiment besoin, c’est de compétences en communication. Ceux qui sauront exprimer vite et clairement l’essentiel d’un projet auront l’avantage

  • L’expression « vague anti-IA » est une vision trop simpliste. Techniquement, c’est encore brut, mais l’utilité est évidente, et ça ne disparaîtra pas
    En revanche, côté business, le modèle économique reste flou. La technologie restera, mais on peut s’attendre à l’effondrement des startups construites dessus
    Dans cinq ans, l’IA sera encore plus utilisée, mais la plupart des entreprises d’IA qui existent aujourd’hui auront probablement disparu

    • À la fin des années 2000 aussi, on entendait que « personne ne paie sur Internet ». Le fait que les entreprises soient prêtes à dépenser des centaines de milliers de dollars pour des développeurs, mais seulement quelques centaines pour des outils d’IA, révèle un déséquilibre
    • Le titre du billet de blog était simplement une blague pour tourner en dérision la hype autour de l’IA
    • Lors des rachats de YouTube, Instagram et WhatsApp aussi, on parlait de « gaspillage d’argent », alors qu’aujourd’hui ces décisions sont vues comme excellentes
    • Pourtant, sur HN, on voit encore beaucoup de messages disant que « les LLM sont des générateurs de déchets inutiles ». Il y en a moins qu’il y a six mois, mais ils sont toujours là

  • Il y a ce débat sans fin entre « l’IA va changer la programmation pour toujours » et « utilise simplement ton cerveau ». Je préfère la seconde position. Parler des avantages de l’IA ne résout pas le problème

    • Le cœur du métier d’ingénieur, c’est la compréhension et la précision d’un système. Si on n’examine pas en profondeur le code écrit par un LLM, on ne peut pas atteindre l’objectif
    • En réalité, il n’y a pas de guerre. C’est juste qu’Internet met en avant les récits polarisants. La plupart des utilisateurs reconnaissent les avantages de l’IA tout en sachant que la réflexion et la relecture restent indispensables
    • Il n’existe pas de guerre éternelle. L’approche consistant à dire « utilise simplement X » finit toujours par disparaître

  • Dire que « les derniers LLM peuvent quasiment terminer seuls un projet de taille moyenne » est une exagération. Si quelqu’un avec une connaissance du domaine fournit une spécification détaillée, la productivité peut fortement augmenter, mais la qualité du résultat reflète toujours le niveau de connaissance de l’utilisateur
    La métaphore du bon tracteur qui ne remplace pas le savoir-faire du fermier est pertinente

    • Il y a eu un cas où quelqu’un a copié-collé plus de 8 000 tests pour créer un parseur HTML complet. Avec un niveau d’indications pareil, c’est possible
    • La définition de « grand projet » reste floue. Il y a une énorme différence entre un domaine où il existe déjà d’innombrables dépôts GitHub et un domaine encore inconnu
    • Si cela ne fonctionne que pour des gens ayant plus de dix ans d’expérience, alors cela ressemble plutôt à un argument anti-IA. Après tout, la promesse centrale de l’IA était que n’importe qui pourrait s’en servir facilement
    • Je vois ça comme ça moi aussi. Les LLM ne sont qu’un multiplicateur de productivité : le résultat dépend de la qualité de l’entrée. Si on les guide avec une spécification technique précise, ils semblent magiques

  • Plus les outils de développement gagnent en abstraction, plus l’influence et la rémunération des développeurs ont eu tendance à augmenter. Les LLM s’inscrivent dans cette continuité
    L’abstraction facilite le travail, mais elle permet aussi d’en faire davantage, tout en créant de nouvelles complexités. Au final, la confiance et l’influence deviennent encore plus importantes. C’est aussi pour cela qu’un CEO est bien mieux rémunéré qu’un employé
    Les LLM vont encore accroître la puissance et l’influence des développeurs

    • Mais certains voient les LLM comme un « stagiaire junior ». Autrement dit, au lieu de construire directement, le travail devient surtout une affaire de donner des instructions et de gérer. C’est aussi pour cela que la direction adore l’IA : cela pousse la programmation vers une activité de management et vers une réduction du métier même de « programmeur »
      Au final, on risque de revenir à une époque où il faut soit « monter » (out), soit disparaître. Sans compétences relationnelles ni sens du business, on court le risque de devenir de plus en plus sans importance

  • Il ne faut pas tomber dans l’excès de confiance envers l’IA façon « Look ma, no hands ».
    Une combinaison Antirez + LLM + CFO pourrait peut-être créer une entreprise Redis valant des centaines de millions, mais c’est parce qu’il comprend Redis parfaitement.
    En revanche, avec une codebase inconnue comme Postgres, il serait difficile d’obtenir le même résultat, et la plupart des développeurs travaillent justement dans ce type d’environnement inconnu.
    Au final, la vraie valeur des LLM est entre les mains des experts du domaine, et pour qu’une organisation exploite correctement l’IA, il faut absolument investir dans la formation et l’apprentissage des employés

    • Le billet de blog va dans le même sens. La qualité du résultat dépend de la qualité des indices, autrement dit du niveau de compréhension de l’utilisateur
    • L’IA n’est au fond qu’une autocomplétion avancée. Il faut être capable d’imaginer le résultat souhaité et de reconnaître la bonne sortie. C’est pour cela qu’apprendre avec un LLM est risqué. Un moteur de recherche permet d’identifier de bonnes sources, tandis qu’un LLM manque de signaux de discernement
    • Je pense que les LLM aident non seulement à écrire du code, mais aussi au processus de compréhension. Je partage la phrase d’antirez : « Ce qui devient intéressant maintenant, ce n’est plus d’écrire du code, mais de comprendre quoi faire et comment le faire »
    • Beaucoup de dirigeants essaient de prédire l’avenir avec l’IA, mais en réalité ce sont encore les ingénieurs de terrain qui gèrent le code de production
    • Le sens même de « l’expert du domaine » est en train d’évoluer. Je n’avais aucune expérience en computer vision, mais j’ai appris rapidement grâce à une boucle de feedback visuel. J’ai importé des images de test dans un LLM et résolu les problèmes en dialoguant avec lui
      Lorsqu’on met bien en place un système de validation de ce type, on peut obtenir des résultats même dans un domaine inconnu. Au fond, ce qu’il faut, c’est de l’intuition, de l’esprit critique et une démarche scientifique

  • Je ne suis pas d’accord avec l’idée que « je suis heureux que des LLM aient appris à partir de mon code ».
    Moi non. Au contraire, je pense que la qualité du logiciel baisse, et je ne pense pas que les LLM produisent un meilleur code

  • Je suis d’accord avec l’idée qu’« on ne peut pas arrêter le monde en refusant l’IA ».
    Moi aussi, je dis à mes amis : « essayez par vous-mêmes avant de juger ». Ne touchez pas à l’outil cinq minutes avant de conclure ; testez-le pendant quelques semaines.
    Aujourd’hui, la plupart des médias vendent un récit négatif pour générer des clics. Pour se faire une opinion juste, il n’y a pas d’autre solution que de l’utiliser soi-même.
    Et en ce moment, il faut regarder de plus près les signaux positifs. Les exemples du type « j’ai réussi à faire ça avec » valent bien plus que les « ça ne sait toujours pas faire ceci »
 
parkindani 2026-01-13

Il semble qu’il y ait encore pas mal de développeurs qui n’utilisent pas l’IA tout en affirmant qu’elle ne produit que du code poubelle. C’est étonnant...