Codage par ambiance et ingénierie agentique : une fusion troublante

Une discussion révélatrice sur le codage assisté par IA

Dans l'épisode #9 du podcast High Leverage de Heavybit, intitulé "Le changement de paradigme du codage IA avec Simon Willison", une conversation captivante a eu lieu entre Joseph Ruscio et Simon Willison. Ils ont discuté des outils de codage assistés par intelligence artificielle, mettant en lumière une convergence inattendue entre deux concepts distincts : le codage par ambiance et l'ingénierie agentique. Cette découverte a poussé Willison à réfléchir profondément sur l'évolution de son propre travail.

Les podcasts, selon Willison, offrent une opportunité unique de verbaliser des idées qui, autrement, resteraient floues. C'est dans ce contexte qu'il a pris conscience de la manière dont ces deux approches du codage, autrefois distinctes, commencent à s'entremêler dans sa pratique professionnelle. Cette réflexion a été catalysée par l'échange d'idées avec Joseph Ruscio, qui a permis à Willison de formuler des pensées qu'il n'avait pas encore articulées.

Quand le codage par ambiance et l'ingénierie agentique se rejoignent

Peu après l'apparition du terme codage par ambiance, Willison a publié un article intitulé Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks). Dans cet écrit, il soulignait la différence entre cette méthode et l'utilisation responsable de l'IA pour coder, qu'il qualifiait d'ingénierie agentique. Il voyait ces deux méthodes comme fondamentalement distinctes, chacune ayant ses propres applications et implications.

Cependant, au cours de sa discussion avec Ruscio, Willison a réalisé que la frontière entre ces deux concepts s'estompe. Cette prise de conscience l'a quelque peu perturbé, car il avait toujours perçu le codage par ambiance comme une approche où le code n'est pas examiné en détail. Cette méthode permettait même à des non-programmeurs de produire du code sans se soucier de sa qualité intrinsèque. Le codage par ambiance était vu comme une solution rapide, où l'on peut obtenir des résultats sans nécessairement comprendre le processus sous-jacent.

Pour Willison, le codage par ambiance est acceptable tant qu'il est utilisé à titre personnel, où les erreurs n'affectent que l'utilisateur. En revanche, lorsqu'il s'agit de développer des logiciels destinés à d'autres, cette approche devient irresponsable, car elle peut entraîner des conséquences pour les utilisateurs finaux. Les erreurs dans le code peuvent avoir des répercussions importantes, et il est crucial de maintenir un niveau de responsabilité élevé.

En opposition, l'ingénierie agentique est pratiquée par des ingénieurs logiciels professionnels qui maîtrisent les aspects de sécurité, de maintenabilité et de performance. Ces professionnels utilisent les outils IA pour maximiser leur efficacité, tout en s'appuyant sur des années d'expérience. Willison, fort de ses 25 ans d'expérience en tant qu'ingénieur logiciel, constate que ces outils élargissent considérablement l'éventail des défis qu'il peut relever. Il est capable de s'attaquer à des problèmes plus complexes grâce à l'assistance de ces technologies avancées.

L'objectif : des systèmes de production de haute qualité

Willison aspire à créer des systèmes de haute qualité plus rapidement. Il estime que produire des logiciels de moindre qualité, même à un rythme accéléré, est contre-productif. Son ambition est de voir chaque projet surpasser les précédents en termes de qualité. Il veut s'assurer que tout ce qu'il développe est supérieur à ce qui a été fait auparavant, en termes de performance et de fiabilité.

Cependant, avec l'amélioration des agents de codage, Willison se retrouve à ne plus vérifier chaque ligne de code générée, même pour des projets de production. Il sait que des outils comme Claude Code peuvent exécuter des tâches complexes sans erreur apparente, mais cette confiance soulève une question de responsabilité : est-il prudent d'utiliser du code non vérifié en production ? Cette interrogation reflète une inquiétude sur la dépendance croissante envers les outils automatisés.

Un nouveau défi : évaluer la qualité logicielle

Autrefois, un dépôt GitHub bien documenté et avec de nombreux commits était un gage de sérieux et de soin. Aujourd'hui, grâce aux outils IA, il est possible de créer un dépôt similaire en très peu de temps, ce qui complique l'évaluation de la qualité réelle d'un projet. La rapidité de création ne garantit pas la qualité, et cela pose un défi pour ceux qui cherchent à évaluer la fiabilité d'un logiciel.

Pour Willison, la véritable valeur d'un logiciel réside dans son utilisation pratique. Un projet utilisé quotidiennement pendant plusieurs semaines a plus de valeur qu'un projet simplement généré et peu testé. Il a réalisé que ce qu'il valorise plus que la qualité des tests et de la documentation, c'est l'utilisation pratique du logiciel. L'expérience utilisateur est un indicateur clé de la robustesse et de l'efficacité d'un programme.

Les goulets d'étranglement du développement logiciel

La capacité de produire des milliers de lignes de code par jour modifie profondément le cycle de développement logiciel. Traditionnellement, ce cycle était basé sur la production de quelques centaines de lignes par jour. Cette accélération remet en question les processus de conception, qui étaient conçus pour éviter des erreurs coûteuses. Les méthodes traditionnelles doivent être réévaluées à la lumière de ces nouvelles capacités.

Jenny Wen, responsable design chez Anthropic, a souligné que les processus de conception actuels sont basés sur la nécessité d'obtenir des designs parfaits pour éviter des erreurs coûteuses. Mais si le développement est rapide et peu coûteux, ces processus pourraient être allégés. L'agilité et la flexibilité deviennent des atouts majeurs dans ce nouveau contexte.

La pérennité de la carrière d'ingénieur logiciel

Malgré ces évolutions, Willison ne craint pas pour sa carrière. Il considère que les outils IA amplifient l'expérience existante plutôt que de la remplacer. La création de logiciels reste une tâche complexe, et même avec les meilleurs outils IA, elle demeure un défi. Willison a mentionné que produire des logiciels est une tâche extrêmement difficile, même avec les outils IA. Cette complexité inhérente au développement logiciel assure la nécessité continue de compétences humaines.

Matthew Yglesias, commentateur politique, a récemment tweeté qu'il préfère que des entreprises professionnelles utilisent l'IA pour créer des logiciels de meilleure qualité à moindre coût. Willison partage ce point de vue, préférant faire appel à des professionnels pour des tâches complexes, tout comme il engagerait un plombier pour des travaux de plomberie. Cette analogie souligne l'importance de l'expertise et de l'expérience dans la production de solutions fiables.

Concernant les solutions SaaS, Willison insiste sur l'importance de l'expérience utilisateur. Il ne souhaite utiliser un CRM que si d'autres grandes entreprises l'ont déjà testé avec succès pendant plusieurs mois. Cette approche garantit une certaine fiabilité avant de prendre des risques avec de nouvelles solutions. L'assurance de la qualité et de la performance est cruciale pour adopter de nouvelles technologies en toute confiance.