L’intelligence artificielle générative s’installe progressivement dans les pratiques du développement informatique. Générer une fonction, expliquer une erreur ou proposer une structure de code peut désormais prendre quelques secondes. Mais cette accélération ne change pas une règle essentielle : un code produit par une IA doit être compris, vérifié et testé avant d’être intégré à un projet.
L’IA accélère le développement, sans supprimer la lecture du code
Les outils d’IA peuvent assister les développeurs sur de nombreuses tâches, mais leurs réponses ne sont pas infaillibles. L’enquête 2025 de Stack Overflow, menée auprès de plus de 49 000 développeurs, montre que 84 % des répondants utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA dans leur processus de développement. Dans le même temps, 46 % déclarent se méfier de la précision de leurs résultats, contre 33 % qui leur font confiance.
L’enjeu n’est donc pas seulement de savoir générer du code, mais de savoir l’évaluer. Comprendre les variables, les fonctions et la logique d’un programme reste indispensable pour repérer une erreur et déterminer si la réponse correspond au besoin.
Vérifier, tester et corriger
Un code qui semble fonctionner n’est pas nécessairement fiable. Une fonction peut produire le bon résultat dans un cas simple et se comporter différemment avec d’autres données. Le développeur doit donc confronter le résultat attendu au comportement réel de l’application.
Cette vérification passe par la lecture du code, les tests et le débogage. GitHub recommande de revoir et de tester systématiquement le code généré par ses outils d’IA, pour identifier les erreurs, les problèmes de sécurité ou les incohérences avec l’architecture d’un projet.
L’IA peut proposer une solution, mais le professionnel doit être capable de comprendre pourquoi elle fonctionne, de la modifier et de corriger ce qui doit l’être.
La sécurité reste une compétence essentielle
Un code généré automatiquement peut introduire une vulnérabilité ou une mauvaise pratique adaptée à un autre contexte. Le NIST, organisme de référence en matière de standards technologiques, a publié en 2024 le document SP 800-218A, consacré aux pratiques de développement sécurisé liées à l’IA générative.
Pour un développeur, utiliser l’IA implique donc de conserver les réflexes fondamentaux du métier : comprendre une solution, tester ses comportements et prendre en compte les enjeux de sécurité. Le cadre général du NIST consacré au développement logiciel sécurisé rappelle d’ailleurs l’importance d’intégrer la sécurité tout au long du cycle de développement.
Apprendre à travailler avec l’IA
Ces évolutions ne rendent pas les compétences en programmation moins importantes. Elles font évoluer la manière de les mobiliser. Le développeur peut déléguer certaines tâches à l’IA, mais il doit conserver la capacité à analyser un problème, concevoir une solution et valider le résultat.
C’est notamment ce que permet de développer le BTS Services Informatiques aux Organisations proposé par E2SE Digital IT. L’option SLAM est orientée vers la conception et le développement d’applications, avec des compétences liées à la programmation, à la maintenance, aux données et à la cybersécurité.
À l’heure où l’IA peut produire du code en quelques instants, la valeur du développeur repose aussi sur sa capacité à prendre du recul. Savoir lire, tester, sécuriser et améliorer un code généré par une machine devient une compétence professionnelle à part entière.
