L’IA a un effet multiplicateur sur les compétences techniques existantes
(joshwcomeau.com)- Les modèles d’IA sont suffisamment utiles pour de nombreuses tâches de programmation, mais ils se rapprochent davantage d’un outil qui amplifie les compétences techniques existantes que d’un remplaçant des développeurs
- On ne voit aucune preuve que les LLM vont bientôt concevoir et construire intégralement des projets de toute taille au point de rendre les développeurs humains inutiles
- En travaillant sur Motion, Matt Perry a clôturé 160 tickets, au-delà de l’objectif de 60 pour le T1, et a aussi terminé en un après-midi de janvier une vaste refactorisation prévue pour le T2
- Le vibe-coding des utilisateurs ayant peu d’expérience en développement a tendance à se heurter à un plafond après le MVP, et les décisions d’architecture ainsi que la connaissance du domaine font la différence dans les résultats
- L’IA est puissante comme l’armure d’Iron Man, mais n’obtient pas à elle seule les mêmes résultats ; l’apprentissage structuré et le niveau de maîtrise déterminent l’efficacité de son usage
Le cas de productivité de Matt Perry
- Matt Perry est le développeur à l’origine de plusieurs bibliothèques d’animation, dont Popmotion, Motion One et Motion (anciennement Framer Motion)
- Le moteur de projection de layout de Motion est le fruit d’un travail d’ingénierie sophistiqué
- Matt Perry a intensifié son usage de l’IA en 2026 et a clôturé 160 tickets, bien au-delà de l’objectif de 60 fixé pour le T1
- Il a aussi bouclé d’un seul coup, un après-midi de janvier, la vaste refactorisation de Motion prévue pour le T2
- Cela montre moins que les LLM seraient supérieurs aux meilleurs développeurs humains, que le fait qu’un développeur expérimenté utilisant l’IA peut voir sa productivité fortement amplifiée
Les limites du vibe-coding quand la connaissance du domaine manque
- Sur
/r/vibecoding, des personnes ayant peu ou pas d’expérience en développement partagent leurs expériences de vibe-coding, et beaucoup se retrouvent bloquées après l’étape du MVP - Un LLM utilisé sans accompagnement tend à se concentrer sur la génération de code pour résoudre des prompts isolés, sans vision globale de l’architecture de l’application, ce qui mène facilement à des impasses
- Un développeur expérimenté amplifie avec l’IA ce qu’il sait déjà faire, tandis qu’un utilisateur manquant de connaissance du domaine a du mal à dépasser l’étape du « MVP »
- Même avec les mêmes outils d’IA, les résultats ne sont pas identiques ; la capacité de jugement de l’utilisateur et sa compréhension structurelle font la différence essentielle
Une manière de penser l’IA comme un outil
- L’IA est un outil, et un outil n’est efficace que si l’on sait bien le manier
- Posséder la guitare de Jimi Hendrix, la cuisine de Gordon Ramsey ou la raquette de Serena Williams ne permet pas d’obtenir les mêmes résultats
- Les gens ont tendance à surestimer l’importance des outils, et le marketing exploite ce biais, comme lorsque les chaussures de Michael Jordan dotées de la technologie « air technology » laissent croire qu’elles donneraient la capacité de dunker
- Les agents IA sont anthropomorphisés, ce qui les rend plus difficiles à considérer comme de simples outils, et si on les traite comme des robots autonomes, on risque de leur attribuer plus de mérite qu’ils n’en ont réellement
- Une comparaison plus juste est l’armure d’Iron Man : elle rend possibles des choses incroyables, mais ce n’est pas une entité qui fonctionne seule pour produire les mêmes résultats
- Même si Matt Perry me donnait l’accès au dépôt Motion et aux outils LLM, essayer d’avancer à la même vitesse produirait probablement non pas le même résultat, mais une grande confusion
- Quand on voit ce qu’un développeur expérimenté accomplit avec un LLM, le facteur essentiel est moins le LLM lui-même que la compétence du développeur expérimenté
Whimsical Animations et l’apprentissage structuré
- Whimsical Animations est un nouveau cours sur les animations web
- En près de 20 ans à créer des sites web et des applications web, son auteur a accumulé un savoir-faire sur la façon de concevoir des animations et des interactions mémorables et marquantes
- Il existe peu de ressources sur l’animation destinées aux développeurs web, si bien que des concepts issus du développement de jeux ont été adaptés au web
- Des notions comme l’interpolation linéaire, simplex noise et delta time ne font généralement pas partie du socle de compétences habituel des développeurs web, mais elles peuvent faire ressortir un projet
- Des outils comme ChatGPT rendent l’apprentissage de nouveaux sujets plus facile, mais pour apprendre efficacement, il faut savoir quoi demander
- Le cours propose un programme structuré et soigneusement sélectionné qui présente diverses techniques
- La plateforme de cours personnalisée a été mise à jour pour permettre d’exécuter localement tous les exercices et extraits de code
- Grâce à cette exécution locale, il est possible de réaliser les défis dans son environnement de développement et son workflow habituels
1 commentaires
Réactions sur Hacker News
La semaine dernière, j’ai eu un moment à la Iron Man en faisant du vibe coding sur un design UI avec les tests de composants affichés sur l’écran d’à côté
Je faisais des itérations en lui disant de déplacer des éléments, d’ajouter de l’emphase et d’explorer différentes options de mise en page, et la boucle tournait quasiment en temps réel, c’était impressionnant
Le code généré était horrible, mais ça a convergé facilement vers un design que je n’aurais pas pu faire seul, et j’ai ensuite pu m’en servir comme référence pour l’implémenter moi-même avec un meilleur code
Des designers pourraient dire l’inverse : « Claude Design Studio a produit une UI médiocre, mais je l’ai corrigée moi-même, et à la place il m’a généré un excellent code que je n’aurais pas su écrire »
L’idée, c’est de ne pas se soucier de comment tout est relié : tant que ça marche, ça va, et quand ça casse, on demande à l’IA de réparer
Il y a quelque chose de libérateur là-dedans, mais je ne sais pas encore si j’ai atteint ce nirvana de l’IA ; on dirait quand même que ce moment approche
Pour l’instant, j’en suis à l’étape où je comprends encore les techniques de base et où je peux construire moi-même, mais où je choisis quand même l’itération rapide en sachant qu’il y a quelque part du code sale qu’on pourra remettre en ordre
C’est possible parce que j’ai une idée générale de « à quoi ça devrait ressembler » et que je peux orienter le framework d’automatisation dans cette direction, surtout sur des projets que j’ai moi-même construits
Si les entreprises tiennent assez longtemps, ce savoir finira par disparaître complètement et il ne restera que les outils ; à ce moment-là, on sera plus proche de l’iron lung que d’Iron Man
Les prototypes sont pratiquement devenus gratuits, et on peut demander à l’IA d’essayer séparément différentes architectures ou options de style, puis voir quel code on préfère
Les réécritures et les refontes marchent aussi plutôt bien, donc j’aime ce schéma où je fais plusieurs solutions en vibe coding, je choisis l’approche, je renforce les tests, puis je rends l’ensemble maintenable via un gros refactoring
Les compétences nécessaires ici, c’est de savoir reconnaître une bonne architecture et de savoir concevoir des prompts et une validation qui raccourcissent la boucle de feedback ou rendent les changements d’un LLM plus lisibles
Il ne les suit pas à 100 %, mais le résultat est suffisamment bon, puis je relis la sortie pour la remettre dans le template et j’ajoute au template les idées qui me plaisent
Ça s’applique non seulement à l’architecture système, mais aussi au backend, au frontend, aux tests end-to-end et à la documentation
Comme je sais quel objectif je veux atteindre, comment j’organise le code et comment j’écris les tests, le LLM me sert surtout à éviter la monotonie de refaire à chaque fois le même template
En revanche, il faut une supervision continue, et il lui arrive de toucher à ce qu’on lui a dit de ne pas toucher ou de ne pas suivre les consignes ; de plus, le volume de sortie peut être écrasant, donc la revue par les pairs reste nécessaire
Plus j’accélère mon travail avec des outils d’IA, plus je mesure à quel point lancer un logiciel utile est en réalité un artisanat difficile
Claude Code et Codex peuvent écrire l’essentiel du code, mais les connaissances techniques nécessaires pour décider quoi construire et comment le construire restent énormes
En ce moment, je construis un système qui exécute en toute sécurité des apps HTML+JS personnalisées, comme dans Claude Artifacts, dans une sandbox iframe à l’intérieur d’une application plus vaste ; pour comprendre pourquoi c’est utile et faisable, il faut une connaissance approfondie du sandboxing, des menaces de sécurité, du modèle de sécurité du navigateur et de nombreuses fonctionnalités de plateforme ayant évolué pendant des décennies
Sans cette compréhension, quelqu’un qui fait seulement du vibe coding n’a quasiment aucune chance de faire exister ce genre de chose, peu importe à quel point le LLM le guide
Ça me rend triste de voir des développeurs dire qu’ils vont quitter la profession à cause de l’IA, parce que c’est justement le moment où une expérience technique profonde a plus de valeur que jamais
J’aime écrire du code, mais je n’aime pas chercher la formule magique qui fera écrire le bon code à une machine, ni corriger ses erreurs quand elle se trompe
Si on m’avait dit que l’avenir ressemblerait à ça, je ne serais probablement pas entré dans ce domaine
Et en plus, la manière dont ces outils ont été construits, à mes yeux, relève du vol, et je considère qu’utiliser des outils fabriqués de façon non éthique est en soi non éthique
De plus, rien ne dit qu’on sera mieux payé pour des compétences plus précieuses, et les salaires des ingénieurs baissent globalement
Si l’employeur récupère toute la valeur, je n’ai aucune raison de me soucier du fait que j’en crée davantage
Beaucoup d’ingénieurs logiciel autour de moi concluent déjà que l’IA va prendre leur travail et envisagent une reconversion, mais j’ai l’impression qu’il est encore trop tôt pour trancher
Tous les prompts que j’utilise sont très techniques, et sans mon expertise il serait difficile de faire le travail simplement en discutant avec un agent
Chaque fois que je travaille hors de mon domaine, ce n’est pas aussi rapide que les gens l’imaginent, et l’expertise aide énormément à maintenir de l’ordre
S’ils croient que l’IA peut remplacer les ingénieurs, il y a de fortes chances que ce soit la direction prise, et les dirigeants savent rarement vraiment ce qu’est la qualité
Ils ne regardent que le chiffre d’affaires et le profit ; donc même si c’est vrai qu’une expérience technique profonde a plus de valeur, la réalité pourrait malheureusement ne pas suivre
On risque plutôt d’être progressivement poussé vers le chômage
Les LLM ne changent pas ce fait dans le monde réel
C’est pour ça qu’on n’a pas vu d’explosion du nombre de produits à forte valeur ajoutée, et qu’en premier lieu, construire des produits qui créent de la valeur reste très, très difficile
Le fait de prendre tout cela à la légère sous prétexte qu’il existe des LLM me paraît ridicule
À propos de l’idée que « les outils d’IA ressemblent davantage à l’armure d’Iron Man », il existe un dépôt intéressant avec 63 600 étoiles sur GitHub
Le développeur est n°1 des contributeurs tendance de la semaine sur GitHub, mais l’application ne semble pas correspondre à ce qui est décrit, et même les développeurs n’ont pas l’air capables de dire clairement si c’est réel
Au final, ça montre bien qu’on ne devient pas Iron Man juste avec l’armure, puisque ce n’est qu’une sortie LLM désordonnée
https://github.com/ruvnet/RuView
https://github.com/trending/developers?since=weekly
https://github.com/deletexiumu/wifi-densepose
Une IA qui prouve qu’un projet généré par IA ne fonctionne pas : quel merveilleux nouveau monde
Il y a plusieurs projets, mais on a surtout l’impression d’une énorme masse de sorties IA qui inonde l’infrastructure GitHub, et ça permet de comprendre facilement pourquoi GitHub a du mal
En tant que mathématicien, j’ai moi aussi vécu un moment Iron Man la semaine dernière
Je menais depuis plusieurs années une recherche collaborative en mathématiques avec deux amis professeurs, et j’ai exploré une partie du travail avec ChatGPT
Dès qu’une idée me venait, je la proposais à GPT, je lui faisais écrire les théorèmes faciles à démontrer, puis je lui faisais produire les preuves en LaTeX, que je vérifiais toujours avec soin
Ensuite, je lui faisais générer du code Mathematica, et j’utilisais les résultats d’exécution pour valider les preuves ou obtenir d’autres idées, puis je recommençais
À un moment, je n’arrivais pas à majorer une certaine expression ; reprendre moi-même la dérivation au papier et au crayon a été d’une grande aide pour combler ce manque de compréhension
Au total, le processus a été environ 10 fois plus rapide que sans GPT, et quelques heures plus tard j’avais une vingtaine de pages de preuves correctes et tout le code nécessaire pour les simulations numériques associées
Je vois l’IA non pas comme un multiplicateur de capacité, mais comme un outil qui réduit le temps nécessaire
Pour un développeur peu expérimenté, elle fait gagner du temps immédiatement dès le début d’un projet, mais les décisions initiales risquent de se retourner contre lui plus tard
Pour un développeur senior, si on lui explique assez bien, elle agit immédiatement comme un développeur junior ou intermédiaire qui traite des tâches déjà dans son champ de compétence
En revanche, si on lui confie des décisions importantes, elle peut se tromper complètement ou se tromper subtilement, et les erreurs subtiles sont les plus dangereuses parce qu’elles sont difficiles à repérer
Si le senior pose de bonnes consignes et sait reconnaître les problèmes, la vitesse de développement devient vraiment absurde
Si on a envie d’apprendre, l’IA peut réduire le temps nécessaire pour affiner et acquérir des compétences, et devenir de ce fait un véritable multiplicateur de capacité
J’utilise AWS bien mieux aujourd’hui qu’après plusieurs années d’usage auparavant, et je suis aussi devenu plus efficace en ligne de commande
L’information était déjà trouvable avant, mais ça prenait énormément de temps ; le temps nécessaire pour arriver à la réponse voulue a tellement diminué que mes résultats réels et mes capacités ont changé
Je voulais faire tourner un petit serveur web sur un Raspberry Pi, alors j’ai demandé à Gemini d’écrire le code et un script Bash de configuration pour le lancer comme service systemd
C’est le genre de tâche que je pourrais faire en dormant, mais qui demande du temps et de la concentration ; pendant le temps où j’écrivais ce commentaire, il m’a produit exactement ce qu’il me fallait
Pris isolément, ce n’est pas extraordinaire, mais comme je manque d’énergie à cause d’autres responsabilités, ça me permet maintenant d’avancer sur des tâches de domotique que je repoussais
Oui. L’IA ne rend pas obsolètes la capacité pure ou le talent ; au contraire, elle les rend plus précieux
Une connaissance technique profonde a davantage d’effet de levier dans le monde réel, parce qu’elle multiplie les points de contact où l’on peut appliquer l’IA
C’est cette prise de conscience qui m’a conduit à construire mon propre datacenter de homelab pour héberger mon SaaS technique, au lieu d’utiliser des services cloud comme AWS
La valeur d’apprendre les bases du réseau, du DevOps et du matériel serveur peut être appliquée plus vite et plus largement grâce à l’IA
Autrefois, apprendre RouterOS et configurer un routeur Mikrotik de niveau datacenter m’aurait pris des heures ou des jours ; avec Claude, c’est devenu une tâche de 20 minutes, et j’ai beaucoup appris sur la configuration du routage
J’ai acquis un niveau de contrôle unique que je n’aurais pas eu en me contentant du cloud, et l’IA me donne même envie d’essayer de créer mon propre système d’exploitation, ce que je n’aurais jamais osé envisager avant
On aurait probablement pensé la même chose quand les outils électriques et les cloueuses sont apparus, mais si les maisons se construisent beaucoup plus vite, les salaires ont baissé, la qualité du travail a chuté et la valeur de la compétence et de l’expérience a fortement diminué
Le plâtre mural était autrefois un métier qualifié bien payé, et on pensait qu’avec le placoplâtre on passerait moins de temps sur les murs plats ennuyeux pour en consacrer davantage aux angles et aux finitions décoratives, mais ces ornements ont disparu
Les décorations prenaient trop de temps par rapport au reste du mur, et ceux qui entretenaient ou apprenaient ces compétences voulaient toujours une rémunération décente
Même pour le simple placoplâtre, les exigences de productivité ont augmenté et les salaires ont stagné ; aujourd’hui, on voit souvent des joints bâclés, et ce qui rapporte vraiment, c’est la vitesse d’exécution et le fait de ne pas se plaindre
« L’éléphant dans la pièce » désigne un grand sujet dont personne ne parle, or l’IA, tout le monde en parle
Un meilleur titre serait plutôt quelque chose comme « Pourquoi l’IA amplifie les compétences des développeurs au lieu de les remplacer »
C’était un « éléphant dans la pièce » au sens où, jusque-là, cette campagne marketing n’avait pas abordé l’IA
Ce lien est une version web destinée à la lecture quand l’affichage dans le client mail ne fonctionne pas correctement ; ce n’est pas un texte pensé pour un public plus large
Si le nombre de développeurs nécessaires pour accomplir le même travail diminue, beaucoup de gens vont perdre leur emploi
Il est aussi probable que les salaires de ceux qui restent baissent
Si quelqu’un pense pouvoir obtenir « le même résultat » avec un salaire de junior et un abonnement IA, pourquoi paierait-il un salaire de senior ?
Les développeurs logiciels semblent s’acheminer vers une période difficile ; je fais ce métier depuis 15 ans, mais je ne m’en réjouis pas
Honnêtement, j’envisage une reconversion dans un autre secteur, même en gagnant moins, juste pour éviter ce chaos
Je suis globalement d’accord avec le point de vue de Josh, mais beaucoup de textes sur l’expérience senior vs junior avec l’IA me paraissent raconter un peu n’importe quoi
Oui, les seniors obtiennent de meilleurs résultats avec les outils d’IA et les juniors galèrent davantage, mais la vraie différence, c’est seulement que cet écart a été amplifié
Ce que les gens évitent de voir, c’est qu’un junior peut apprendre beaucoup plus vite dans n’importe quel domaine avec un assistant de recherche IA, et que quelqu’un qui a l’endurance pour creuser peut aussi devenir expert plus rapidement
Je demande aussi souvent à mes outils d’IA « comment ça fonctionne ? » ou « peux-tu proposer un autre outil ? » que « construis-moi ça » ou « corrige-moi ça »
On réduit souvent l’IA à une simple relation entrée/sortie, alors qu’avec ou sans IA, la phase où l’on bidouille au milieu a toujours été essentielle
Les débutants n’y arriveront pas au départ, mais c’était déjà le cas avant, et je pense que les bons passeront beaucoup plus vite que moi par cette phase d’incompétence
En revanche, la gratification immédiate de l’IA peut affaiblir le passage par la friction, et les natifs de l’IA risquent de ne pas comprendre cette friction et d’en remettre en cause l’utilité
Vu ce qu’on observe au niveau universitaire, il est même difficile d’y croire
Ce point est masqué parce que les gens se crispent sur les discours de vibe coding catastrophique ou de vitesse multipliée par 10
Les apprentissages les plus importants n’arrivent pas quand on pose une question et qu’on reçoit immédiatement une réponse, mais quand on se bat pour trouver cette réponse, qu’on échoue plusieurs fois, qu’on réfléchit profondément, qu’on fait une pause, puis qu’on finit par résoudre le problème
Ce type de savoir a beaucoup de valeur, parce qu’il donne non seulement une réponse, mais aussi les fausses pistes qu’on saura éviter plus tard et la confiance dans sa propre pensée
Si la génération suivante saute cette étape, elle finira par croire qu’une réponse doit être facile à trouver, dépendra de plus en plus de l’IA et aura de moins en moins confiance en son propre jugement
Dans ce cas, lire uniquement la sortie d’un LLM n’est pas réellement formateur
Je n’ai jamais vu quelqu’un creuser plus profondément grâce aux outils d’IA
Les développeurs seniors ont appris en traversant une montagne de projets ratés qu’ils ont eux-mêmes créés
Si quelqu’un propose de construire une base de données en fichiers plats ou une architecture microservices avec plus de 50 Lambda, je sais déjà, pour l’avoir vécu, pourquoi il ne faut pas le faire même si c’est techniquement possible
Pour moi, l’IA me permet d’aller à 100 miles à l’heure dans la bonne direction, alors que chez les juniors je vois des gens filer à 100 miles à l’heure vers la mer ou contre un mur
De la même manière qu’AWS nous a rendus plus bêtes en produisant des juniors qui ne connaissent pas les reverse proxies, et que les langages de haut niveau ont empêché de comprendre la gestion mémoire, l’IA n’est que le maillon suivant de cette chaîne
Dans 10 ans, j’ai l’impression que la plupart des développeurs ne sauront plus lire le code
Beaucoup, peut-être même la majorité, des ingénieurs logiciel sont des experts de leur propre codebase, ce qui explique qu’un grand nombre d’entre eux tirent beaucoup de valeur de l’IA
Ce qui n’est pas clair, c’est si le fait de pouvoir écrire plus de code par ingénieur réduira le nombre de développeurs, ou si cela créera davantage de logiciel dans des domaines historiquement délaissés comme l’UX, les tests, la developer experience ou la documentation
Peut-être que le niveau d’exigence de base va simplement monter
En discutant avec Claude, j’ai remarqué quelque chose comme ça
Je lui ai dit : « N’est-il pas surprenant que X soit meilleur que Y ? », et Claude m’a répondu en qualifiant cela de « critique pertinente », avant de bien exposer pourquoi Y était meilleur que X
La réponse elle-même était bonne, réfléchie et logique, mais elle disait l’inverse de ce que je voulais dire, donc j’ai corrigé : « Non, ce que je disais, c’est l’affirmation contre-intuitive que X est meilleur que Y »
Alors Claude a aussitôt répondu « oui, X est meilleur que Y », avec là encore des raisons bien articulées
Ça ressemble à une sorte de mème du génie idiot intelligent
On oscille entre « ce n’est que de l’autocomplétion » et « non, il y a un modèle mental derrière », mais au final c’est comme la Bibliothèque de Babel : toute l’intelligence du monde peut s’y trouver, encore faut-il la bonne clé d’indexation pour s’en servir
En première approximation, un LLM prédit la réponse que l’utilisateur veut ou s’attend à recevoir
La réponse au premier prompt était absurde parce que le LLM avait totalement mal compris l’utilisateur et prédit à partir de ce qu’il croyait qu’il avait écrit
La réponse au deuxième prompt montre plus clairement encore que l’objectif du LLM est de prédire ce que l’utilisateur veut ou s’attend à entendre
L’un des grands déclencheurs d’hallucinations, c’est quand l’attente de l’utilisateur telle qu’interprétée par le LLM ne correspond pas à la réalité, et que le LLM tente alors de faire correspondre la réalité à cette attente perçue
Une bonne manière de réduire les hallucinations consiste à retirer autant que possible les assertions des prompts
« N’est-il pas surprenant que X soit meilleur que Y ? » contient une assertion explicite ; le LLM s’est trompé de direction, mais a bien compris qu’il y avait une assertion, et a donc expliqué pourquoi la réalité correspondait à cette assertion
C’est un peu le même problème quand des avocats se mettent en difficulté avec de fausses citations de jurisprudence : « trouve-moi des décisions qui montrent X » est dangereux, et « quelles sont les décisions portant sur X ? » est un meilleur point de départ