Au-delà de la hype : quand le code assisté par IA mérite d’être publié (et quand il ne l’est pas)

Si vous suivez l’évolution des outils de développement assistés par IA depuis un an, vous avez probablement ressenti ce malaise. Ces outils accélèrent tout. Mais ils posent aussi une vraie question : jusqu’où peut-on leur faire confiance quand le code finit en production ?

Le vrai problème n’est pas la capacité de l’IA à produire du code. C’est le manque de repères clairs pour distinguer ce qui est fait pour soi et ce qui est destiné à d’autres.

Une distinction simple : jig ou produit ?

Empruntons une image au monde du travail manuel. Dans l’atelier, il y a les outils de fortune et les objets finis.

Un jig est un dispositif que vous fabriquez pour vous-même. Il est rapide à construire, adapté à un besoin précis et personne d’autre ne s’en sert. S’il casse, seul vous en subissez les conséquences. Un produit, en revanche, est conçu pour être utilisé par quelqu’un d’autre. Il exige de la robustesse, de la documentation et surtout de la confiance.

La plupart des projets web ne rentrent pas clairement dans une seule catégorie avant qu’on s’y mette.

Quand l’IA change vraiment la donne : le jig

Prenons un petit utilitaire en ligne de commande qui analyse vos logs de déploiement. Il répond à un besoin interne très spécifique. Il ne sera jamais distribué ni maintenu sur le long terme. Il est juste là pour vous faire gagner du temps.

Ce projet est un jig.

Dans ce cas, l’IA est parfaite. Vous pouvez dire à un modèle : « Écris-moi un CLI qui lit mes résultats Terraform et en fait un rapport ». Vous avez quelque chose qui fonctionne en quelques heures. Il ne gère pas toutes les limites possibles. Il ne va pas résister à une croissance massive. Et c’est très bien comme ça.

Such AI-assisted development est exactement ce oùfür il était conçu : accélern la réalisation des tâches routinières et