26 février 2026
12 min de lecture
Fabrice MIQUET-SAGE
Copilot, Cursor, Claude… L'IA s'est installée dans notre IDE. Elle complète nos lignes, propose des fonctions, répond à nos questions. Plus de 80 % des développeurs l'utilisent ou prévoient de l'utiliser ; la moitié s'en sert quotidiennement. La métaphore du « copilote » suggère une égalité de statut : nous pilotons ensemble. Mais ...
Copilot, Cursor, Claude… L'IA s'est installée dans notre IDE. Elle complète nos lignes, propose des fonctions, répond à nos questions. Plus de 80 % des développeurs l'utilisent ou prévoient de l'utiliser ; la moitié s'en sert quotidiennement. La métaphore du « copilote » suggère une égalité de statut : nous pilotons ensemble. Mais assiste-t-elle vraiment à penser, ou exécute-t-elle ? Simple outil de productivité ou partenaire de conception ? La question mérite qu'on s'y arrête.
Notre relation à l'IA peut prendre plusieurs formes. Trois, pour schématiser.
L'outil : l'IA comme accélérateur. Autocomplete, génération de boilerplate, suggestions contextuelles. Nous restons aux commandes. C'est le marteau électrique face au marteau – plus de puissance, même geste.
L'assistant : l'IA comme pair programmer. Elle propose du code, nous le révisons en temps réel. Les rôles s'inversent : nous devenons navigateur, elle pilote. Comme en pair programming classique, sauf que le « driver » tape à mille mots à la minute. GitHub parle d'une évolution « from pair to peer programmer » : l'IA n'est plus seulement à nos côtés, elle peut travailler en parallèle, en mode agent.
L'alter ego : l'IA comme agent autonome. Planification multi-étapes, exécution en arrière-plan, résolution de problèmes sans supervision continue. Nous définissons l'intention, elle détermine le chemin. Comme un collègue dans une autre pièce, avec son propre poste – nous pouvons passer la tête pour vérifier, ou nous concentrer ailleurs.
Ces postures coexistent. Selon l'outil (copilot vs coding agent), selon la tâche, selon notre humeur du jour. La frontière entre elles est poreuse.
Un modèle utile pour y voir clair : l'Architect-Executioner. L'humain conçoit, l'IA exécute. Les tâches à forte charge cognitive – algorithmes complexes, bugs subtils, nouvelles interfaces – restent du ressort humain. Les tâches mécaniques et répétitives – boilerplate, migrations, refactoring à grande échelle – peuvent être déléguées à l'IA.
En pair programming avec l'IA, nous endossons le rôle de navigateur. Nous planifions, concevons, révisons. L'IA tape le code. Les compétences valorisées évoluent : moins de syntaxe, plus de jugement, de contexte métier, d'architecture.
Et voilà le basculement : la maîtrise et la connaissance du code ne sont plus – ou ne seront plus – l'élément différenciant de la séniorité. Ce qui distinguait un senior – la virtuosité technique, la profondeur sur un langage ou un framework – devient moins discriminant. Tout le monde, avec l'IA, peut produire du code correct. La question est : qui sait quoi en faire ?
Ce qui différencie désormais, c'est la capacité à s'adapter aux nouveaux outils, à les maîtriser, à les intégrer dans le workflow de création. La séniorité se mesure à l'agilité d'adoption, pas à la seule expertise technique.
Et ce n'est pas tout. L'IA ne se contente pas de coder mieux que les meilleurs ingénieurs. Elle sera bientôt en mesure de faire évoluer les codes sources des langages, bibliothèques et frameworks que nous utilisons. Les signaux existent déjà : de nouveaux paradigmes (comme le Meaning-Typed Programming) intègrent les LLM au niveau du langage ; Copilot modifie la façon dont les contributeurs open source travaillent. Le substrat même de notre métier devient mutable – conçu, maintenu et transformé avec l'aide, ou par, l'IA.
Conséquence : on ne peut plus se reposer sur une expertise figée. React 18, Python 3.11… Les fondations bougent. La compétence centrale devient : apprendre à apprendre, intégrer le nouveau, orchestrer des outils en perpétuelle évolution. William Falcon, créateur de PyTorch Lightning, insistait sur l'importance du domaine métier : sans lui, on copie sans comprendre. Avec lui, on peut juger, filtrer, orienter – et c'est précisément ce que l'IA ne fait pas à notre place.
Les développeurs doivent se réinventer. Ce n'est pas une option, c'est une nécessité. S'adapter ou se fossiliser : la formule est brutale, mais elle décrit bien l'enjeu.
Il faut nuancer. L'IA n'est pas – pas encore – un vrai pair. Elle hallucine : elle invente des APIs, des bibliothèques, des méthodes qui n'existent pas. Nous devons vérifier son travail comme un senior vérifie celui d'un junior. L'étude GitClear a montré une corrélation entre la montée des assistants IA et l'augmentation du code « mistake » – copier-coller, churn, corrections dans les deux semaines. Le rapport DORA 2025 rappelle que l'IA agit comme un « amplificateur » : elle magnifie les forces et faiblesses existantes de l'organisation. Ce n'est pas une baguette magique.
Une formule résume bien la répartition des rôles : « It's the AI's job to be fast. It's your job to be good. » (Stack Overflow). L'IA produit vite. Nous, nous assurons la qualité.
Alors, que faire ? Choisir sa posture selon la tâche. Pas tout en mode alter ego, pas tout en mode outil. Poser des garde-fous : prompts précis, revue systématique, tests, contraintes de contexte (certains préconisent une règle des 10 fichiers maximum par tâche IA). La responsabilité reste humaine : comprendre le code qu'on merge, qu'il vienne de l'IA ou d'un collègue.
Maîtriser ces garde-fous, c'est déjà une forme d'adaptation. Celui qui intègre l'IA dans son workflow avec discernement est celui qui évolue. Comme le soulignait Amjad Masad (Replit), le problème des hallucinations n'est pas résolu : « There will always need to be a software engineer that is actually verifying and looking at the code. » Et si demain l'IA devenait vraiment un alter ego ? La question reste ouverte. Qu'est-ce qu'on garde de « nous » dans le dev ?
Ni simple outil, ni partenaire parfait : l'IA est un miroir déformant. Elle nous pousse à clarifier notre intention, à mieux architecturer notre pensée. Le développeur augmenté n'est pas celui qui délègue tout, mais celui qui sait quand piloter, quand naviguer, et quand laisser l'IA exécuter – en gardant toujours la main sur le sens.
Le développeur de demain est celui qui se réinvente. Qui adopte les outils, les maîtrise, les intègre – alors même que les langages et frameworks qu'il utilise évoluent sous ses pieds. La séniorité ne se mesure plus à ce qu'on sait coder, mais à la capacité de s'adapter.
Références : GitHub Blog (From pair to peer programmer), Stack Overflow Blog (Developers with AI assistants need to follow the pair programming model), DEV Community (The Architect-Executioner Model), DORA Report 2025 (State of AI-assisted Software Development), GitClear, Stack Overflow Developer Survey 2025.
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