Si vous écrivez encore du code ligne par ligne en 2026, vous avez déjà un train de retard. Je sais que c'est brutal, mais après plus d'un an sans écrire une seule ligne de code moi-même, j'en suis convaincu.
Ceci n'est pas un énième post marketing sur l'IA. J'ai eu d'innombrables échanges avec des développeurs autour de moi, y compris des ingénieurs seniors, qui me disent avoir testé l'IA pour coder et que « ça n'apporte pas grand-chose ». Je pense qu'ils font une erreur majeure.
J'écris ces lignes en construisant Agely, une startup d'IA conversationnelle vocale pour les seniors. Chaque jour, j'applique ce que je m'apprête à décrire. Ce n'est pas de la théorie. C'est notre quotidien.
Un peu de contexte. Je code depuis mes 8 ans. Je n'ai jamais arrêté, et j'adore ça. Mais il m'a fallu des années pour comprendre une chose : ma passion n'a jamais été d'écrire des lignes de code. Ma passion a toujours été de créer des produits. Le code est un moyen de construire quelque chose d'utile aux autres. C'est ça qui me motive. Pas la découverte d'un nouveau framework ou le perfectionnement de design patterns.
Avec cet état d'esprit, l'IA générative a bouleversé ce que signifie être fondateur technique.
La transition s'est faite par étapes
Au départ, les modèles se contentaient de compléter les lignes suivantes. Puis ils ont progressé. On commençait un fichier, on écrivait 3 ou 4 lignes de description, et l'IA produisait exactement ce qu'on avait en tête. Elle nommait les variables à notre façon, organisait les membres comme on le préfère, dans le langage de notre choix. Pour moi, c'était TypeScript, et le code ressemblait trait pour trait à ce que j'aurais écrit.
Au début, il y avait des erreurs. Le code ne compilait pas, rien ne marchait. Mais aujourd'hui ? On décrit ce qu'on veut, on choisit ses technologies, et l'IA produit l'ensemble des fichiers. Le projet complet. Et le code est lisible. Il respecte les bonnes pratiques du langage et du framework. Il est bien structuré, commenté au niveau demandé. Exactement comme je le souhaite.
Le prompting demande un vrai travail. Quand je prompte un projet, je n'écris pas 4 lignes mais 300, 400, parfois 500. C'est une spécification complète. Comme rédiger un cahier des charges détaillé. Et à mesure que les modèles progressent, on peut rester de plus en plus abstrait. On dit « suis les bonnes pratiques Go » ou « suis les bonnes pratiques Rust » et il s'exécute.
Et le plus remarquable : l'IA itère. Elle ne s'arrête pas tant que ça ne fonctionne pas.
Autour de moi, j'entends « ça ne marche pas, ça ne marchera jamais, j'ai essayé un peu. » Sauf qu'on ne peut pas juger en 10 minutes. L'analogie qui me vient : c'est un peu comme les ouvriers face à l'arrivée des robots. 90 % disaient « ça ne remplacera jamais nos emplois. » 10 % ont appris à piloter et entretenir les machines. On connaît la suite.
Concrètement, qu'est-ce que ça change ?
Quand l'IA a commencé à compléter mon code, j'ai arrêté Stack Overflow. J'ai gagné environ 30 % de mon temps. Fini de chercher comment implémenter tel pattern ou résoudre tel problème.
Puis j'ai commencé à générer des projets entiers, parfois dans des langages où je ne suis pas expert. Je sais lire du Go, je comprends l'architecture d'un projet Go, je connais les patterns. Je ne suis pas spécialiste, mais je sais juger le résultat. Quand l'IA a commencé à générer mes projets Go, j'ai mis 10 fois moins de temps à les produire. De 30 % de gain, je suis passé à 90 %.
Le vrai tournant : résoudre des problèmes complexes
On demande à l'IA de rédiger un rapport de recherche. Pas à partir de 10 ou 20 sources, mais de 300, 400, parfois 1 500 sources. Ça prend une heure ou plus, mais on obtient une synthèse à l'état de l'art sur le sujet exploré. Et la barrière de la langue disparaît. On peut vérifier les citations, consulter les articles originaux. L'IA digère papiers, tableaux, schémas.
Ensuite, on injecte ce rapport dans son prompt et on dit « construis-moi ce composant ». Ce qui aurait pris des mois de recherche se fait en 8 heures. Des réalisations qui semblaient réservées à Google ou Microsoft deviennent accessibles à un développeur seul. Il suffit de savoir prompter.
Le prompting est un art. Il ne s'agit pas simplement d'écrire une consigne. C'est apprendre à découper un projet complexe en bons incréments. Si le découpage est mauvais, le résultat l'est aussi. S'il est bon, un projet d'un mois se fait en une journée. Et en cas d'échec ? On a perdu 4 à 8 heures, pas 3 mois avec une équipe. On recommence le lendemain.
Des gains de productivité de 10x à 30x
Quand on réalise que l'IA produit du code propre, fidèle à ce qu'on aurait écrit, conforme aux linters, qui passe les tests end-to-end, on comprend que la façon de construire une startup a radicalement changé.
Chez Agely, ça change tout. Pas besoin de lever des millions avant de livrer un produit. Pas besoin d'une équipe de 15 ingénieurs pour produire quelque chose de sophistiqué. Ce qui aurait demandé des mois et une équipe complète peut désormais être réalisé par un fondateur technique en quelques semaines, dans le respect total des exigences de sécurité et de qualité.
C'est notre approche chez Agely. Nous adoptons ce nouveau paradigme dès le premier jour. Non pas comme une expérience, mais comme le socle de notre façon de construire.
Il m'a fallu un an pour intégrer pleinement cette réalité. C'est sans doute le temps nécessaire au cerveau humain pour passer de « l'IA est un gadget pratique de temps en temps » à « l'IA va transformer mon métier ». Ne restez pas sur la défensive. Testez. Adoptez.
Le point essentiel : ne jamais perdre son jugement
Sur certains problèmes très complexes, l'IA ne peut pas s'en sortir seule. Si vous avez perdu la capacité de comprendre comment les pièces s'emboîtent, vous ne pourrez pas la guider vers la solution. C'est le rôle d'un principal engineer. C'est le rôle d'un CTO. Garder cette vision d'ensemble. Et ça, ça n'a pas changé.
L'IA ne doit pas nous rendre plus bêtes.
C'est formidable que l'IA code à notre place. Mais il faut rester capable de lire ce code. De comprendre son fonctionnement. De porter un jugement dessus. Cela exige de l'expertise. Lire le code, chercher à le comprendre, questionner l'IA, savoir pourquoi quelque chose fonctionne ou non.
L'erreur serait de vibe coder sans jamais regarder sous le capot.
C'est précisément ce qui pousse beaucoup de gens à rejeter le vibe coding comme « un simple gadget ». Ils pensent que l'IA ne gère que des projets simples. L'erreur est là. Si on laisse l'IA générer le code pendant que l'on orchestre l'assemblage des pièces, on peut construire des systèmes bien plus complexes que ce qu'on aurait pu faire seul, voire avec une équipe.
C'est tout l'art de la chose. Garder son expertise. Maintenir son jugement. Utiliser l'IA comme un accélérateur, pas comme un substitut à la réflexion.
Le paradigme est en train de basculer. Le vibe coding n'est pas un gadget. C'est un changement profond dans notre façon de créer des logiciels et de bâtir des startups. La question n'est plus de savoir s'il faut s'adapter, mais à quelle vitesse vous êtes prêt à apprendre.