IA au service de la DX : bien plus que de la complétion de code

L'IA générative permet d'écrire du code de plus en plus rapidement. Mais se limiter à cette vision, c'est passer à côté de l'essentiel. L'IA peut analyser une base de code de grande ampleur, comprendre une Pull Request en quelques secondes, ou documenter un projet entier en quelques minutes. Et avec l'émergence de l'IA agentique, c'est le métier même de développeur qui est en train de se transformer.

Les 3 niveaux d'usage de l'IA pour les développeurs

Niveau 1 : la complétion de code

C'est l'usage le plus répandu aujourd'hui. Des outils comme GitHub Copilot proposent de l'autocomplétion intelligente directement dans l'éditeur de code. Le développeur commence à écrire une fonction, et l'IA suggère la suite. Nous avons pas mal testé Copilot en équipe et les résultats sont franchement pas mal : on sent qu'un développeur peut facilement gagner 20 à 50% de productivité sur les tâches de rédaction de code pur. Les suggestions sont souvent pertinentes, surtout sur du code standard — implémentation d'une API REST, écriture de tests unitaires, manipulation de données.

Ce n'est clairement pas quelque chose à ignorer et toute équipe technique devrait aujourd'hui avoir accès à ce type d'outil. Mais ce n'est pas non plus un game changer. Le développeur reste celui qui pense l'architecture, qui découpe le problème, qui décide de l'approche. L'IA ne fait qu'accélérer la partie "frappe au clavier" du travail. Or cette partie, même si elle prend du temps, n'est pas celle qui crée le plus de valeur. Un développeur qui tape deux fois plus vite du code mal conçu ne produit pas deux fois plus de valeur — il produit deux fois plus de dette technique. La complétion de code est donc un bon point de départ pour familiariser vos équipes avec l'IA, mais il ne faut pas en attendre une transformation profonde de la productivité. C'est un outil d'hygiène, pas un levier stratégique.

Niveau 2 : l'analyse et la compréhension de code

C'est là que les choses deviennent plus intéressantes. Des outils comme Claude Code sont devenus vraiment excellents pour analyser une base de code existante. Il y a encore quelques mois, il fallait absolument rédiger un fichier de documentation (un CLAUDE.md par exemple) le plus clair possible pour que le modèle arrive à se retrouver dans le projet. C'était un investissement initial non négligeable, et la qualité du résultat dépendait directement de la qualité de cette documentation.

Aujourd'hui, c'est le modèle lui-même qui initialise cette documentation en analysant le projet. Il parcourt la structure des fichiers, identifie les patterns utilisés, comprend les dépendances et génère une description cohérente du projet. Aux développeurs qui connaissent ce projet, il ne reste que la relecture de ce fichier et, éventuellement, de le compléter avec des éléments que la machine n'aurait pas identifiés par elle-même — des conventions d'équipe, des choix d'architecture non évidents, des contraintes business qui ne sont pas dans le code.

À l'heure où la rédaction de code va se faire de plus en plus de manière assistée par les modèles de langage, la relecture et la compréhension de ce code vont devenir les nouveaux enjeux forts de vos équipes techniques. Utiliser une IA pour générer des descriptions claires de votre base de code ou de vos modifications — un résumé de PR, une documentation d'API, un guide d'architecture — va devenir un must have absolu pour que vos équipes techniques continuent à accélérer sans perdre en qualité.

Niveau 3 : l'IA agentique — le vrai game changer

C'est le niveau qui change réellement la donne. L'IA agentique — des outils comme Claude Code en mode agent, Gemini CLI ou Google Jules — ne se contente pas de compléter du code ou d'analyser un fichier. Elle exécute des tâches complètes de manière autonome : créer une fonctionnalité, corriger un bug, refactorer un module entier, monter une infrastructure. Le développeur décrit ce qu'il veut, l'agent le réalise.

Avec ces outils, on peut quasiment parler de développeurs qui vont 5 à 10 fois plus vite une fois qu'ils maîtrisent l'outil. C'est un ordre de grandeur complètement différent de la complétion de code. Et c'est logique : au lieu d'accélérer la frappe, l'IA agentique prend en charge la réalisation entière pendant que le développeur se concentre sur la direction à donner. Son métier évolue alors vers quelque chose qui ressemble à un Product Owner technique : il pilote une équipe d'agents qui réalisent le code pour lui, en leur donnant le bon contexte, en validant les résultats, en réorientant quand c'est nécessaire.

C'est ce que j'utilise moi-même depuis plusieurs mois, et le résultat est saisissant. Un exemple concret : je suis en train de réaliser un POC pour monter un cluster Kubernetes de 3 machines avec Talos comme OS et ArgoCD pour le déploiement automatisé. Je ne suis pas SRE de formation, mais en m'appuyant sur l'IA agentique, j'ai pu avancer en 2 à 3 jours sur un sujet qui m'aurait pris plusieurs semaines en autonomie complète. Ce n'est pas de la magie — il faut avoir des bases techniques pour piloter l'agent et valider ses choix — mais la capacité d'accélération est considérable.

Le dev de demain : plus de relecture, moins de frappe

La tendance est claire : écrire du code va devenir une commodité. Ce qui va différencier les bons développeurs, c'est leur capacité à comprendre, relire et valider du code — qu'il soit écrit par un humain ou par un agent. Les compétences d'architecture, de design de systèmes et de compréhension business vont prendre encore plus de valeur. Un développeur qui sait poser le bon problème et évaluer la qualité d'une solution sera bien plus précieux qu'un développeur qui tape vite.

Pour les entreprises, l'enjeu est double. D'abord, équiper leurs équipes avec ces outils et leur laisser le temps de les maîtriser — ce n'est pas instantané et il faut accepter une courbe d'apprentissage. Ensuite, faire évoluer leurs critères de recrutement : les tests techniques qui évaluent la capacité à écrire du code de mémoire vont perdre de leur pertinence. Ce qu'il faudra évaluer, c'est la capacité à piloter un agent, à relire du code généré et à identifier les problèmes avant qu'ils n'arrivent en production.

En résumé

L'IA ne sert pas qu'à écrire du code plus vite. Elle transforme profondément la manière dont les développeurs travaillent, de la complétion basique à l'IA agentique qui change l'échelle de productivité. Les équipes qui adoptent ces outils progressivement — en commençant par la complétion, puis l'analyse, puis l'agentique — vont prendre une avance significative. Celles qui attendent vont se retrouver à recruter plus cher pour aller moins vite. C'est le prochain grand sujet pour beaucoup d'entreprises, et il est temps de s'y préparer sérieusement.