(Image de fichier volumineux)
Comme la plupart des leaders technologiques, j’ai passé l’année dernière à nager dans le battage médiatique : l’IA remplacera les développeurs. N’importe qui peut créer une application avec l’IA. L’expédition des produits devrait prendre des semaines, et non des mois.
La pression pour utiliser l’IA pour expédier rapidement des produits et des fonctionnalités est réelle. Je ne compte plus le nombre de fois où on m’a demandé quelque chose comme : « Ne pouvez-vous pas simplement le construire avec l’IA ? » Mais la réalité sur le terrain est bien différente.
L’IA ne remplace pas les ingénieurs. Cela remplace une ingénierie lente.
Chez Replify, nous avons construit notre produit avec une petite équipe d’ingénieurs exceptionnels utilisant l’IA comme co-pilote. Cela a transformé la façon dont nous planifions, concevons, concevons et construisons, mais tout cela est beaucoup plus nuancé que ne le suggère le récit.
Dans quels domaines l’IA est-elle excellente aujourd’hui
Vous pouvez transformer certains délais inacceptables en une publication le jour même. L’un de nos ingénieurs a estimé qu’une modification de notre orchestrateur d’IA vocale prendrait trois jours. J’ai vérifié l’idée avec ChatGPT, lui ai fait générer un message Cursor, et Cursor a implémenté le changement correctement du premier coup. Nous expédions tout en une heure : définition, code, révision, test et déploiement.
Il est rare de réussir du premier coup, mais ce genre de vitesse est désormais souvent possible.
Il est meilleur que les humains pour le débogage difficile et à l’échelle du référentiel. Nous avons eu un bug compliqué signalé par des utilisateurs et qu’un de nos développeurs a passé deux jours à rechercher. Avec un message mal orthographié, Cursor a trouvé le coupable en quelques minutes et a généré la solution. Nous mettons en œuvre une solution rapide pour l’activer en moins de 30 minutes.
Les décisions architecturales sont plus rapides et meilleures. Ce qui prenait autrefois des mois et des réunions interminables dans un environnement professionnel nécessite désormais quelques heures de concentration. Nous parlerons des exigences commerciales dans un LLM, vous demanderons de tester des idées, de co-écrire de la documentation et de parcourir les options architecturales avec les avantages, les inconvénients et les points d’échec. Il montre instantanément des scénarios et des idées auxquels nous n’avions pas pensé et produit des artefacts propres pour l’équipe.
Le jugement et la plupart des idées nous appartiennent toujours, mais la rapidité et l’intégrité de la pensée se situent à un tout autre niveau.
Une interface utilisateur et une documentation suffisamment bonnes sont gratuites. Lorsque vous n’avez pas besoin d’un prix de design, l’IA peut rapidement générer une interface utilisateur claire et de qualité. Il en va de même pour la documentation : des notes incohérentes entrent, une documentation soignée sort.
La vitesse des prototypes est désormais une marchandise. Au début, l’IA permettait d’arriver à « quelque chose qui fonctionne » avec une rapidité surprenante. La technologie n’est presque plus le fossé concurrentiel, mais présente plutôt des aspects tels que la distribution, les clients et l’excellence opérationnelle.
Là où l’IA échoue toujours
Donne avec confiance de mauvaises réponses. Nous avons passé une journée entière à essayer de convaincre ChatGPT et Gemini de résoudre les besoins complexes de redirection d’AWS Amplify. Ils ont tous deux insisté sur le fait qu’ils avaient une solution. Ils avaient absolument tort tous les deux. Lire les articles et les résoudre « à l’ancienne » a pris deux heures et a révélé que les approches LLM n’étaient même pas possibles.
Deux ingénieurs perdus, une journée perdue.
Vous devez toujours donner un préavis attentif et tout revoir. L’IA est spectaculaire pour introduire des régressions subtiles si vous n’êtes pas explicite sur les contraintes et les tests. Il réécrira également parfaitement le code si vous lui dites que quelque chose est cassé (et vous vous trompez).
Accélère le bon jugement technique. Cela accélère également les erreurs d’orientation.
L’infrastructure, la sécurité et la mise à l’échelle nécessitent une réelle expérience. Les modèles parlent peut-être d’architecture et d’infrastructure, mais les assistants de codage ont encore du mal à produire une infrastructure en tant que code sécurisée et évolutive. Ils ne voient pas toujours les conséquences en aval, telles que l’augmentation des coûts ou les risques d’exposition, sans avertissement éclairé.
Les experts déterminent toujours quelle est la meilleure solution robuste.
La vitesse déplace les goulots d’étranglement. L’ingénierie évolue plus rapidement avec l’IA, donc le produit, l’UI/UX, l’architecture, l’assurance qualité et la version doivent également évoluer plus rapidement.
Une victoire supplémentaire sans IA qui nous aide ici : les vidéos Loom pour la création instantanée de tickets (par opposition à une documentation laborieuse des exigences) entraînent des transferts plus rapides, moins de malentendus, des résultats plus précis et une meilleure vitesse asynchrone.
Alors qu’est-ce que cela signifie pour les startups ? L’IA permet aux grands ingénieurs de devenir surhumains : les petites équipes peuvent désormais travailler à des vitesses qui nécessitaient auparavant des départements entiers. La barre pour les ingénieurs est haute, pas abaissée : moins de monde, mais ils doivent être excellents. La technologie à elle seule ne constitue plus un fossé fiable : tout le monde possède l’IA. Votre défense concerne des éléments tels que la distribution, le réseau, la marque et l’excellence opérationnelle. L’IA ne multipliera pas tout par 10 : certaines pièces voleront. D’autres dépendent encore du temps, des personnes et du jugement. Les dirigeants doivent maîtriser l’IA et la stratégie technique : sans cela, l’IA ne fera qu’introduire de nouveaux goulots d’étranglement et problèmes. Le test de la réalité
L’IA ne remplace pas les ingénieurs. Il remplace les lentes boucles de rétroaction, le travail fastidieux et les obstacles à l’exécution.
Nous ne vivons pas dans un monde où l’IA écrit, déploie et met (encore) à l’échelle l’intégralité de votre produit. Mais nous vivons dans un monde où une équipe de trois personnes peut rivaliser avec une équipe de 30 personnes, si elles savent bien gérer l’IA.
