Est-ce que l’IA fait vraiment gagner du temps ?
La réponse : oui… mais seulement sur des petits morceaux.
Utilisée pour générer de petits bouts de code ciblés, de la documentation ou du boilerplate, l’IA est efficace. Sur ces tâches-là, le gain de temps est réel et assumable.
En revanche, dès qu’on sort des frameworks ultra-classiques sur lesquels elle est massivement entraînée, les limites apparaissent très vite. Elle perd le contexte, comprend mal les modèles spécifiques, et compense en produisant des réponses « plausibles ». Les hallucinations varient d’un prompt à l’autre, d’un jour à l’autre, et rendent le résultat instable.
Sur des blocs de code plus larges, le gain de temps devient franchement discutable. Ce qui est gagné à l’écriture est largement reperdu en relecture, correction, tests et itérations. À ce stade, l’IA ne fait plus gagner du temps, elle le déplace.
Pire : déboguer du code généré par une IA est souvent plus difficile que déboguer son propre code. On passe facilement à côté de subtilités critiques :
- appels de méthodes inexistantes
- clés de tableaux incorrectes
- conventions inventées
Le code « a l’air » juste, mais il ne l’est pas forcément.
Dans les faits, l’IA est très bonne pour produire du code précis et localisé. Elle devient contre-productive quand on lui confie des pans entiers d’un projet, surtout dans des contextes réels : frameworks maison, contraintes métier, dette technique, choix architecturaux assumés.
Verdict
Mieux vaut y aller tranquillement.
Plus elle génère de code dans des contextes complexes ou spécifiques, plus le risque de contre-productivité augmente.
L'IA et ses hallucinations sont imprévisibles et dangereuses.
Le gain de productivité promis n’est pas au rendez-vous dans les contextes où nous intervenons réellement.
La vitesse apparente ne compense pas la perte de maîtrise.