Le codage traditionnel est-il mort ? C’est la question que de nombreux développeurs se posent cette semaine suite à la sortie de nouveaux modèles de codage puissants d’OpenAI et d’Anthropic.
La semaine dernière, OpenAI et Anthropic ont abandonné leurs modèles de codage respectifs (GPT-5.3-Codex et Claude Opus 4.6), qui représentaient tous deux des avancées significatives dans les capacités de codage de l’IA. GPT-5.3-Codex a montré des performances nettement supérieures dans les tests de codage par rapport aux modèles précédents, tandis que l’Opus 4.6 a introduit une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de déployer des équipes autonomes d’agents IA capables de s’attaquer simultanément à différents aspects de projets complexes. Les deux modèles peuvent écrire, tester et déboguer du code avec une intervention humaine minimale, voire même itérer sur leur propre travail et affiner les fonctionnalités avant de présenter les résultats aux développeurs.
Les versions, en particulier GPT-5.3-Codex, ont provoqué une sorte de crise existentielle en ligne parmi les ingénieurs logiciels. Au centre se trouvait un essai viral écrit par Matt Shumer, PDG d’AutresideAI. Shumer a déclaré que « quelque chose a cliqué » après la sortie du modèle et a décrit des modèles d’IA qui gèrent désormais l’ensemble du cycle de développement de manière autonome : ils écrivent des dizaines de milliers de lignes de code, ouvrent des applications, testent des fonctionnalités et itèrent jusqu’à ce qu’ils soient satisfaits, tandis que les développeurs décrivent simplement les résultats souhaités et s’en vont. Il a proposé que les progrès signifiaient que l’IA pourrait perturber les emplois plus gravement que la pandémie de COVID-19.
Le test a suscité des réactions mitigées. Certains leaders technologiques étaient d’accord, notamment le co-fondateur de Reddit, Alexis Ohanian, mais d’autres, dont le professeur de l’Université de New York, Gary Marcus, l’ont critiqué comme une « exagération militarisée ». (Marcus a noté que Shumer n’a pas fourni de données pour étayer les affirmations selon lesquelles l’IA peut écrire des applications complexes sans erreurs.) Jeremy Kahn de Fortune a également fait valoir que ce sont les caractéristiques uniques du codage, telles que les tests automatisés, qui facilitent l’automatisation complète, tandis que l’automatisation d’autres domaines de connaissances et de travail peut être plus insaisissable.
Les ingénieurs logiciels, premiers à adopter
Pour de nombreux ingénieurs, certains avertissements de Shumer reflètent simplement leur réalité actuelle. De nombreux ingénieurs déclarent qu’ils ont complètement arrêté de coder et qu’ils s’appuient plutôt sur l’intelligence artificielle pour écrire du code selon leurs instructions.
Bien que les nouvelles versions représentent des améliorations significatives, les développeurs ont également déclaré que l’industrie avait subi une lente transformation au cours de l’année écoulée, les modèles étant devenus suffisamment capables de gérer de manière autonome des tâches de plus en plus complexes. Alors que les développeurs des grandes entreprises technologiques ont largement arrêté d’écrire du code ligne par ligne, ils n’ont pas arrêté de créer des logiciels : ils sont devenus des gestionnaires de systèmes d’IA qui écrivent pour eux. La compétence est passée de l’écriture de code à la conception de solutions et au pilotage d’outils d’intelligence artificielle. Certains soutiennent que les nouveaux modèles « font éclater la bulle » autour du codage de l’IA en sensibilisant les personnes extérieures au codage à une tendance que les ingénieurs connaissent depuis des mois.
Lors de la conférence téléphonique sur les résultats cette semaine, le co-PDG de Spotify, Gustav Söderström, a déclaré que les principaux développeurs de la société “n’avaient pas écrit une seule ligne de code depuis décembre”. Le système interne du géant du streaming utilise Claude Code pour le déploiement à distance, permettant aux ingénieurs de demander à l’IA de corriger des bugs ou d’ajouter des fonctionnalités via Slack sur leurs téléphones pendant leur voyage, puis de fusionner le travail terminé en production avant d’arriver au bureau. Söderström a déclaré que Spotify avait lancé plus de 50 nouvelles fonctionnalités en 2025 en utilisant ces flux de travail.
Même au sein d’Anthropic, les ingénieurs s’appuient largement sur leurs propres outils pour écrire du nouveau code. Boris Cherny, directeur de Claude Code, a déclaré plus tôt ce mois-ci qu’il n’avait pas écrit de code depuis plus de deux mois. Anthropic avait précédemment déclaré à Fortune qu’entre 70 % et 90 % du code de l’entreprise était désormais généré avec l’IA.
Les modèles eux-mêmes ont également franchi une étape récursive : ils contribuent désormais matériellement à construire des itérations plus avancées d’eux-mêmes. OpenAI a déclaré que GPT-5.3-Codex “est notre premier modèle qui a joué un rôle déterminant dans sa création”, un changement important dans le fonctionnement du développement de l’IA. De même, Cherny d’Anthropic a déclaré que son équipe avait créé Claude Cowork, une version non technique de Claude Code pour la gestion de fichiers, en une semaine et demie environ, en utilisant en grande partie Claude Code lui-même. Même pour Claude Code, Cherny a déclaré qu’environ 90 % de son propre code est désormais écrit par Claude Code.
Malgré les gains de productivité, certains développeurs préviennent également que les nouveaux outils pourraient conduire au burn-out. Steve Yegge, un ingénieur chevronné, a déclaré que les outils d’IA épuisaient les développeurs en raison du surmenage.
Dans un article de blog largement partagé, Yegge a décrit s’être endormi soudainement après de longues sessions de programmation et que ses collègues envisageaient d’installer des modules de sommeil dans son bureau. Il affirme que la nature addictive des outils de codage de l’IA pousse les développeurs à assumer des charges de travail insoutenables. “Avec une multiplication par 10, si vous donnez Claude Code à un ingénieur, une fois qu’il le maîtrise, son flux de travail produira la valeur de neuf ingénieurs supplémentaires”, a-t-il écrit. Mais « construire des choses avec l’IA nécessite beaucoup d’énergie humaine ».
