Dans un article percutant publié sur Codemanship, Jason Gorman, développeur chevronné avec 43 ans d’expérience, revient sur les cycles technologiques qui, depuis des décennies, annoncent régulièrement la fin des programmeurs. Des langages 4GL aux outils no-code, en passant par les assistants basés sur l’IA, chaque vague technologique a été présentée comme la solution ultime pour remplacer les développeurs. Pourtant, la réalité est tout autre : non seulement les développeurs n’ont pas disparu, mais leur nombre a augmenté, tout comme la quantité de logiciels produits. Un phénomène que l’auteur qualifie de paradoxe de Jevons appliqué à l’industrie tech.
Les promesses non tenues des technologies "révolutionnaires"
Gorman rappelle que chaque génération a cru détenir la clé pour automatiser le développement logiciel. Dans les années 1970-80, les langages 4GL et 5GL devaient rendre les développeurs obsolètes. Plus tard, les outils visuels comme Visual Basic ou les macros Excel ont été salués comme des solutions miracles. Aujourd’hui, ce sont les grands modèles de langage (LLM) qui alimentent cette illusion.
Pourtant, l’histoire montre que ces technologies, bien qu’utiles, n’ont jamais supprimé le besoin en développeurs. Au contraire, elles ont souvent créé plus de complexité et de demande. Gorman souligne un point crucial : "Le défi du développement logiciel ne réside pas dans l’écriture du code, mais dans la traduction de la pensée humaine – ambiguë et contradictoire – en une logique computationnelle précise." Cette capacité à formaliser des idées en instructions claires et sans ambiguïté reste le cœur du métier, et elle exige une intelligence générale que les outils actuels ne possèdent pas.
L’auteur cite Edgar Dijkstra, qui, dès les années 1970, affirmait que les langages naturels (comme l’anglais ou le français) ne pourraient jamais être assez précis pour programmer. Les ambiguïtés sémantiques et l’entropie linguistique rendent cette ambition irréalisable. Ainsi, malgré les avancées technologiques, le besoin en développeurs compétents et rigoureux persiste – voire s’amplifie.
L’IA : un outil, pas une révolution
Gorman tempère l’enthousiasme autour des LLM en soulignant leurs limites pratiques. Contrairement aux compilateurs ou générateurs de code des décennies passées, les assistants basés sur l’IA produisent des résultats imprévisibles et souvent imparfaits. "Un même prompt ne génère pas systématiquement le même code," précise-t-il, ce qui pose des problèmes majeurs de fiabilité et de maintenance.
De plus, les coûts exorbitants de développement et d’exploitation des modèles hyper-puissants (comme ceux d’OpenAI ou de Google) remettent en question leur viabilité à long terme. Gorman compare ces projets aux missions Apollo : impressionnants, mais peut-être trop coûteux pour être durables. Il envisage plutôt un avenir où l’IA jouerait un rôle modeste, comme assistant pour prototyper ou compléter du code, sans jamais remplacer l’expertise humaine.
L’auteur conclut en invitant les employeurs à anticiper la pénurie de talents qui pourrait survenir après cette "fièvre" technologique. "Si j’étais vous, je commencerais à embaucher dès maintenant pour éviter la ruée lorsque tout le monde se réveillera de ce rêve," lance-t-il, rappelant que les compétences humaines resteront indispensables pour garantir la qualité et la fiabilité des logiciels.
L’article de Jason Gorman offre une perspective rafraîchissante et réaliste sur l’avenir du développement logiciel. Malgré les promesses des nouvelles technologies, le rôle des développeurs reste central. Leur capacité à transformer des idées floues en solutions logiques et précises ne peut être remplacée par des outils, aussi avancés soient-ils. Plutôt que de craindre l’obsolescence, les développeurs et les entreprises feraient mieux de se concentrer sur l’amélioration de leurs pratiques techniques – un investissement bien plus sûr que les mirages technologiques.
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