Ce que « l'IA va remplacer les devs » ne dit pas
C'est la phrase la plus répétée du secteur, et c'est aussi la moins documentée. Alors avant de la reprendre, regardons ce qu'elle prétend prouver.
La phrase, d'abord
« L'IA va remplacer les développeurs » — ou sa version douce, « va transformer le métier ». Les deux sont des prophéties habillées en analyses. La différence entre une prédiction et une mesure tient en une question : où sont les chiffres ?
Ce que les données disent (vraiment)
Quelques repères publics, à prendre avec leurs limites de méthodologie :
- Stack Overflow Survey : la part de développeurs déclarant utiliser une IA a dépassé 70 % en deux ans — mais la satisfaction sur la fiabilité du code généré stagne sous la moyenne.
- METR (2025) : dans une étude sur des expérimentés open-source, l'outillage IA a ralenti les développeurs de 19 % sur leurs propres projets mûrs — et les a fait le croire productifs.
- Sonar / LinearB : la dette technique introduite par le code généré suit la courbe d'adoption, pas celle du review.
Aucun de ces chiffres ne dit « remplacement ». Ils disent quelque chose de plus intéressant : l'IA change la répartition du travail, pas le volume du travail.
Pourquoi ça casse quand même
Parce que le bruit remplace la mesure. Un modèle qui génère 80 % d'une fonction en 4 secondes ne génère pas :
1. la connaissance du domaine métier, 2. la responsabilité en production, 3. le coût de maintenance à 18 mois.
C'est ce que je veux montrer ici : construire avec, mesurer ce qui casse, et te donner les chiffres au lieu de l'adjectif.
La méthode de la chaîne
Chaque vidéo suit le même protocole :
- un sujet concret, pas un « top 5 »,
- un build en direct, avec les erreurs incluses,
- une section chiffres, avec les sources,
- un contre-pied assumé quand le marketing prend le pas sur le signal.
Le prochain article s'attellera à la question de la sécurité dans les pipelines RAG — c'est là que les chiffres commencent à devenir intéressants, et là que le « zéro hype » devient indispensable.