Il suffit d’observer la fréquence à laquelle l’intelligence artificielle revient dans nos articles récents, pour constater qu’il est aujourd’hui impossible d’aborder le développement logiciel, l’analyse métier ou la conduite de projets informatiques sans évoquer l’utilisation de l’IA.
La quasi-totalité des développeurs y fait désormais appel, que ce soit consciemment à travers des outils comme Syntex, Copilot ou ChatGPT, ou de manière involontaire via les IDE, les moteurs de recherche ou SharePoint. L’IA est partout.
Alors, est-ce que cette situation n’est que temporaire avant un remplacement complet des développeurs et des analystes business par les robots ? Ou, au contraire, est-ce le début d’une étroite collaboration entre l’humain et la machine ?
L’avancée des IA
Ces dernières années, l’émergence fulgurante des LLM, ces modèles de langage capables de comprendre et de produire du texte en langage naturel, a profondément accéléré l’impact de l’IA dans notre société. Cette avancée technologique trouve désormais des applications dans presque tous les secteurs et notamment dans le domaine de l’informatique, que l’on considérait jusqu’alors comme relativement “intouchable” face à un possible remplacement par l’automatisation.
Pour le grand public, aujourd’hui, n’importe qui peut ouvrir l’un des nombreux assistants IA disponibles en ligne et lui demander de développer un petit site Web avec un besoin simple. Avec un peu de patience, il est possible d’affiner le résultat, d’enchaîner les prompts et finalement d’obtenir un résultat convaincant.
Pour les développeurs, certains modèles avancés peuvent désormais s’intégrer directement dans les environnements de développement. Sur la base d’un simple prompt, l’assistant devient alors capable d’explorer les fichiers du projet, d’analyser le code source puis d’appliquer des modifications dans plusieurs modules successifs. Il peut ensuite lancer des tests pour vérifier si les changements fonctionnent comme prévu. Ces outils sont déjà capables de travailler de manière autonome pendant plusieurs minutes, et plusieurs éditeurs annoncent que les prochaines générations pourront fonctionner sur des durées encore plus longues.
L’humain reste indispensable
Alors, est-ce la fin des développeurs et analystes business ?
En pratique, non.
Les IA n’ont pas de vision d’ensemble
Les IA sont efficaces pour produire des briques fonctionnelles d’un projet, mais encore faut-il savoir quelles briques développer, pourquoi et comment les assembler pour former un résultat cohérent.
C’est le premier point sur lequel l’humain reste indispensable. La conception d’une solution commence bien avant la première ligne de code : elle se construit sur le papier, en comprenant le contexte humain et technologique, les contraintes, les futures évolutions. On décompose le problème, on évalue plusieurs options, on prend des décisions, on remet en question ses choix.
Les IA foncent souvent tête baissée.
Les IA ne comprennent pas réellement le besoin
Comprendre le besoin, c’est être en mesure de le questionner, de le formuler différemment et de bousculer une idée préconçue de solution.
Un utilisateur pourrait demander :
– Je ne veux plus voir mes anciens documents, j’aimerais me concentrer sur mes documents actuels ! J’ai besoin d’un nouveau bouton dans ma GED pour tous les supprimer !
L’IA obéirait et ajouterait ce bouton.
Le business analyst questionnerait ce besoin, préviendrait l’utilisateur du risque de perte de données importantes, et proposerait à la place un système d’archivage des anciens documents, pour permettre de les masquer sans les effacer définitivement.
Les IA ne prennent pas de recul et tournent en boucle
L’exemple le plus frappant est sans doute la résolution de bug. Les IA s’en sortent généralement bien pour corriger des erreurs mineures : Internet regorge de développeurs demandant de l’aide sur des erreurs « communes », et les modèles trouvent facilement une solution en s’appuyant sur ces exemples.
Mais lorsqu’une erreur complexe surgit, l’IA patine, et pire encore, elle ne sait pas qu’elle patine. Elle tente alors à tout prix de corriger l’erreur, en ajoutant des couches de complexité inutiles, en pourrissant les racines de l’architecture d’un système, pour contourner un problème au lieu de le comprendre. Seul un développeur peut reconnaître cette dérive, interrompre un carnage, analyser le problème en profondeur et appliquer un correctif pertinent.
Le futur : la symbiose humain-machine
L’IA est un outil formidable, et constitue sans aucun doute un bouleversement majeur dans le quotidien des développeurs et business analysts. Les tâches auparavant répétitives et laborieuses peuvent maintenant être automatisées. Le gain de temps peut parfois être considérable.
Mais le rôle des développeurs et business analyst reste, avant tout, de comprendre le fonctionnement de bout en bout. Faire confiance aveuglément à une IA pour écrire du code, c’est prendre le risque de déployer une application instable ou vulnérable, qui pourrait engendrer des problèmes énormes une fois en production.
La maintenance d’une application commence avant tout par la compréhension de son objectif, de son histoire, de ses enjeux. Une IA pourra donner l’illusion de saisir tout le contexte, mais en réalité il n’en est rien.
L’enjeu est donc avant tout de maîtriser ces outils d’un nouveau genre, d’en comprendre le fonctionnement et les points forts, mais aussi et surtout les limites et les risques. Les développeurs et business analysts doivent pouvoir déterminer quand une tâche peut être déléguée à une IA, et quand elle ne l’est pas. C’est ainsi que l’humain peut tirer le meilleur de l’intelligence artificielle.
Sources
The SPACE of AI: Real-World Lessons on AI’s Impact on Developers
Does It Matter If AI Doesn’t Understand Context?
