@RLehbib Dans tout les cas il y avais minimum carton jaune pour tout ce qui sont sorti du terrain ….. du coup certains cetais cetaus le 2 eme donc rouge …
Il y a une confusion conceptuelle profonde dans ce raisonnement: assimiler la production de code à la pratique du génie logiciel.
Le coût marginal de l’écriture syntaxique du code tend effectivement vers zéro avec les LLM. Mais ce coût n’a jamais été le cœur de la valeur du métier.
Le génie logiciel n’est pas un problème de génération de texte. C’est un problème de modélisation, de gestion de la complexité, de prise de décisions irréversibles sous incertitude, et surtout de responsabilité dans le temps. Un système réel n’échoue pas parce que “le code est mal écrit”. Il échoue parce que:
– le modèle mental du domaine est faux
– les invariants ne sont pas compris
– les hypothèses implicites ne sont pas explicitées
– les compromis ne sont pas assumés
Aucune IA ne peut aujourd’hui assumer ces choix à ta place. Elle peut les proposer. Elle ne peut ni les porter, ni en répondre.
Il y a aussi un signal faible mais révélateur dans l’idée que “l’IA fait tout”. Lorsque l’IA peut produire l’intégralité d’un système sans résistance intellectuelle, ce n’est généralement pas le signe d’une prouesse technologique, mais celui d’un problème peu profond, peu contraint, ou déjà largement standardisé. Les problèmes réellement intéressants, ceux qui touchent au réel, aux humains, aux organisations, aux contraintes juridiques, physiques ou sociales résistent. Ils forcent à penser, à arbitrer, à revenir en arrière, à douter.
L’analogie avec l’assembleur, les langages compilés et les langages interprétés est trompeuse. Ces transitions ont changé le niveau d’abstraction, pas la nature du travail. Comprendre les contraintes sous-jacentes est resté indispensable.
La “programmation en langage naturel” n’abolit pas la complexité.
Elle la déplace, souvent vers des zones moins visibles, plus dangereuses, et plus coûteuses à corriger.
Former des ingénieurs n’a jamais consisté à leur apprendre à “écrire des lignes”. Il s'agit de leur apprendre à penser des systèmes qui survivront à: la croissance, les pannes, les usages imprévus, le temps, etc.
Les LLM sont des multiplicateurs de productivité extraordinaires. Mais comme tous les multiplicateurs, ils amplifient la compétence… ou l’absence de compétence.
Le futur n’oppose pas “diplômés” et “vibe coders”. Il oppose ceux qui comprennent profondément les systèmes qu’ils construisent
à ceux qui confondent vitesse de génération et maîtrise.
La production de code n’a jamais été le travail. L’ingénierie, si.
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