IA générative : menace ou alliée des devs Craft ?
L’IA ne remplace pas les devs Craft, elle teste leur rigueur
Tu as peut-être déjà entendu : “Copilot va tuer le métier de développeur.”
Spoiler : non. L’IA ne “comprend” pas ton code. Elle le prédit.
Un modèle génératif (LLM) comme GPT, Copilot ou Tabnine apprend sur des millions de lignes de code publiques. Il génère des patterns probables, pas des décisions pertinentes.
La nuance est énorme : il ne conçoit rien, il complète ce qu’il croit que tu veux écrire.
Et c’est là que le craft entre en jeu. Parce que le code craft, c’est pas juste “ça marche”. C’est lisible, testé, maintenable.
Un prompt IA peut t’écrire une fonction en 2 secondes, mais il ne garantit jamais :
- la cohérence d’architecture,
- la valeur métier derrière la logique,
- ni la qualité à long terme.
Bref, l’IA code vite. Toi, tu codes bien. Et c’est pour ça qu’on a encore besoin de toi.
Ce que l’IA fait bien (et ce que tu dois lui laisser faire)
L’IA est excellente pour tout ce qui est répétitif et faiblement contextuel.
En clair : les tâches que tu ferais en pilote automatique.
Exemples concrets :
- Générer un squelette de test unitaire.
- Écrire un regex à partir d’une phrase en anglais.
- Documenter une fonction via docstring.
- Créer un mock d’API ou un dataset de test.
En pratique, ça veut dire que ton job n’est pas menacé, mais ton temps est mieux utilisé. Tu passes moins de temps sur la plomberie, plus sur la conception.
Moins sur le code boilerplate, plus sur la valeur.
Exemple :
# Mauvais réflexe : tout générer sans relire
def handler(event, context):
# code généré par IA, jamais testé
pass
# Bon réflexe craft
def handler(event, context):
"""Process business rules with predictable outcomes."""
data = parse_event(event)
result = process_logic(data)
assert_valid(result)
return result
La différence ? Le premier “marche”. Le second “tient”.
Et c’est précisément ce que les outils d’IA ne savent pas encore produire : l’intention du code.
Là où les devs Craft vont exploser leur productivité
Les devs Craft ne doivent pas “craindre” l’IA.
Ils doivent l’intégrer dans leur discipline.
Exemples concrets de leviers à utiliser :
- Copilot + TDD : génération automatique de tests à partir d’une fonction.
- ChatGPT + refactoring : demander “explique-moi ce code et propose une version plus idiomatique”.
- LLM local + CI/CD : génération de rapport de code smell à chaque merge request.
- Prompt engineering avancé : documenter des microservices ou créer des schémas UML à la volée.
Le crafts, c’est pas refuser les outils. C’est les maîtriser sans leur déléguer la pensée. Ton rôle évolue : tu passes de producteur de code à chef d’orchestre de qualité logicielle.
Le vrai risque : la paresse cognitive
Le danger, ce n’est pas l’IA.
C’est de l’utiliser sans recul.
Quand tout devient généré, la curiosité s’éteint.
Tu ne cherches plus à comprendre pourquoi ton code fonctionne — tu vérifies juste qu’il passe les tests.
Or, le craft repose sur l’exact inverse : le doute constructif.
C’est ce qui te pousse à lire les RFC, à questionner l’architecture, à challenger les choix du framework.
Si tu laisses l’IA penser à ta place, tu redeviens un exécutant. Et dans ce cas, oui, tu peux être remplacé.
La solution ?
Garder la main sur la réflexion, utiliser l’IA comme miroir, pas comme cerveau.
IA et numérique responsable : une cohérence à garder
Chez GoMind, on parle souvent de Numérique Responsable.
Or, entraîner un modèle LLM de 175 milliards de paramètres, c’est l’équivalent CO₂ d’un vol Paris–New York… 300 fois.
Un crafts developer, c’est aussi quelqu’un qui fait attention à son empreinte technique. Tu peux intégrer l’IA de manière responsable :
- privilégier des modèles légers (Claude, CodeLlama, Mistral 7B) en local,
- réduire la génération inutile,
- documenter les prompts pour réutiliser les outputs,
- sensibiliser les équipes sur la consommation énergétique des appels API.
Utiliser l’IA avec rigueur, c’est du craft. Utiliser l’IA sans conscience, c’est de la dette.
Le ROI d’un développeur Craft augmenté par l’IA
Un dev Craft + IA, c’est un levier économique massif.
Pourquoi ? Parce qu’il combine :
- la rapidité de l’IA,
- la rigueur du craft,
- et la vision business.
Résultat :
- moins de bugs en prod,
- moins de refacto,
- plus de vélocité réelle, pas artificielle.
Les entreprises qui intégreront cette approche mixte auront un avantage concurrentiel fort : elles livreront plus vite, mieux, plus durablement.
Et dans un monde où la dette technique plombe les marges, ça change tout.
Ne crains pas l’IA, crains la médiocrité
L’IA ne tuera pas ton métier.
Elle va juste mettre en lumière ceux qui l’exercent sans méthode.
Un développeur craft reste irremplaçable, parce qu’il pense, structure et assume son code. Et s’il sait s’appuyer sur l’IA pour automatiser la routine, il devient imbattable.
Tu veux savoir qui doit craindre l’IA ? Ceux qui ont arrêté de progresser.