L'actualité de ces derniers jours nous parle encore une fois d'Intelligence Artificielle. Ce n'est plus un simple buzz, mais une véritable tendance. Les tendances s'accompagnent souvent de nouvelles croyances, et c'est ce qui en fait la beauté. Aujourd'hui, je vais te partager ce que j'ai compris jusqu'à présent. On entend beaucoup parler de la disparition de certains métiers et d'autres bouleversements similaires. Mais ce ne sont que des spéculations, pas des faits établis. Je ne cherche pas à aller à contre-courant ou à raconter des bêtises, je pense simplement que nous sommes encore loin de cette réalité. Je m'explique. J'ai récemment cédé à l'idée qu'une IA pourrait remplacer un développeur, puisqu'elle peut faire des revues de code, écrire du code, créer des cas de tests, et même transformer des besoins en code, entre autres. Les déclarations de NVIDIA et d'autres grands patrons de la tech semblaient confirmer cette pensée. J'ai donc voulu y voir plus clair. J'ai pris un abonnement à Claude et j'ai commencé un projet. Au début, j'étais impressionné par la qualité des réponses et la précision du rendu. Mais au fur et à mesure que j'avançais dans le projet, j'ai découvert plusieurs limitations.
La première limitation que j'ai rencontrée concernait la compréhension du contexte global. L'IA pouvait générer du code syntaxiquement correct, mais elle peinait à comprendre les subtilités de l'architecture existante et les implications à long terme des décisions techniques. De plus, elle nécessitait souvent des clarifications et des ajustements multiples pour produire exactement ce dont j'avais besoin.
La deuxième limitation était liée à la taille du contexte : avec Claude, à partir d'une certaine taille de modèle, tu ne peux plus exécuter de nouvelle requête. Par conséquent, tu es obligé d'exporter l'état de ton modèle pour recommencer dans une nouvelle interface.
La troisième limitation concernait sa tendance à entrer dans des boucles de répétition. Pour les cas de tests ou les fonctionnalités spécifiques, elle générait souvent les mêmes sorties en alternance : elle produit une sortie A, on signale une erreur, elle génère B, puis revient à A. Ce problème est particulièrement fréquent avec les tests, notamment dans mon cas avec une application NextJS.
Enfin, et non des moindres, l'IA peut faire perdre un temps considérable dans la gestion des dépendances. Elle ne prend pas en compte la compatibilité entre les versions : elle m'a fait travailler avec NextJS 15 et NextAuth au lieu de Auth, ce qui m'a coûté beaucoup de temps en corrections. Au lieu d'augmenter ma productivité, cela l'a diminuée.
Que pouvons-nous en conclure ?
Dans ce nouveau paradigme de travail basé sur le chat, il est important de comprendre plusieurs points.
Les IA ne sont pas encore « intelligentes » comme leur nom le suggère, mais elles possèdent plutôt une bonne capacité de raisonnement.
Une IA est comparable à un développeur junior têtu dans l'équipe : on peut en tirer le meilleur pour certaines tâches, mais pas pour toutes. C'est à nous de choisir lesquelles lui confier.
L'expérience est la nouvelle monnaie. Dans ce monde en constante évolution, l'expérience devient un atout précieux qui nous permet de naviguer efficacement entre les outils traditionnels et les nouvelles technologies comme l'IA. C'est cette expérience qui nous aide à identifier quand et comment utiliser ces outils pour maximiser notre productivité, tout en évitant les pièges potentiels.
En conclusion, l'IA n'est pas là pour nous remplacer, mais pour nous assister dans notre travail quotidien. À nous de l'utiliser intelligemment, en comprenant ses forces et ses limites, tout comme nous le ferions avec n'importe quel autre outil à notre disposition.
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