Malgré l'essor fulgurant des IA comme Copilot ou ChatGPT dans le développement logiciel, le PDG de GitHub affirme que savoir coder manuellement reste une compétence irremplaçable

À l’heure où les outils d’intelligence artificielle révolutionnent le développement logiciel, le PDG de GitHub, Thomas Dohmke, prend le contre-pied d’un enthousiasme parfois excessif. Dans une série d’interventions récentes, notamment lors d’un passage dans le podcast The Mad, il a martelé un message simple mais crucial : l’IA ne remplace pas la programmation manuelle. Selon lui, savoir coder reste une compétence indispensable à long terme, même dans un monde où GitHub Copilot ou ChatGPT peuvent générer du code à la volée. Ce positionnement soulève un débat plus large : faut-il encore apprendre à coder à la main quand l’IA peut le faire à notre place ? Pour Thomas Dohmke, la réponse est clairement oui. Et il le justifie avec des arguments qui méritent un examen attentif.

Depuis l’introduction de GitHub Copilot en 2021, le développement assisté par IA a connu une progression fulgurante. En quelques lignes de commande ou requêtes en langage naturel, les développeurs peuvent générer des fonctions, corriger des bugs ou même créer des applications entières. Cette assistance a permis :

• Une réduction significative du temps de développement.
• Une accélération du prototypage.
• Une meilleure accessibilité au code pour les débutants et les profils non techniques.

Cependant, Dohmke met en garde contre une forme de paresse cognitive qui pourrait se développer. Utiliser uniquement l’IA sans comprendre le code généré est risqué, car cela revient à manipuler des mécanismes dont on ignore les fondements. Il cite notamment le phénomène du « vibe coding » (coder par intuition via IA sans réelle compréhension) comme une tendance dangereuse pour la qualité des logiciels.

Les avantages du codage manuel à l’ère de l’IA

Thomas Dohmke insiste sur le fait que l’apprentissage du code reste la clé pour bien utiliser l’IA. Selon lui, l'IA ne doit pas être vue comme une béquille, mais comme une extension des compétences humaines. Voici pourquoi le codage manuel reste crucial :

• Compréhension profonde des systèmes : écrire soi-même du code permet de saisir les subtilités des langages, des algorithmes, de la logique métier et des architectures logicielles.
• Capacité d’adaptation : aucun outil d’IA ne peut encore anticiper tous les contextes d’utilisation, les besoins métier spécifiques ou les imprévus techniques. L’humain reste maître de l’adaptation et de la personnalisation.
• Contrôle qualité : les IA peuvent générer du code erroné, inefficace ou vulnérable. Savoir lire, corriger et optimiser ce code est indispensable pour garantir la sécurité et la performance.
• Créativité et innovation : l’IA suggère, mais ne crée pas. Les idées nouvelles, les approches inédites, les expérimentations techniques viennent toujours de l’humain.

Les limites de l’IA : entre illusion d’autonomie et dépendance accrue

Bien que l’IA ait démontré sa puissance, ses limites sont encore nombreuses :

• Manque de contexte : une IA ne comprend pas toujours l’objectif global d’un projet. Elle peut générer un code fonctionnel localement, mais inadéquat dans l’ensemble du système.
• Biais dans les suggestions : les modèles sont formés sur du code existant, parfois obsolète ou non optimal. Cela peut renforcer de mauvaises pratiques.
• Sécurité insuffisante : le code généré peut introduire des failles si l’utilisateur ne le vérifie pas attentivement.
• Risques de désapprentissage : chez les développeurs débutants, l’usage intensif de l’IA peut entraver l’apprentissage des bases essentielles (structures de données, complexité algorithmique, etc.).

Dohmke insiste donc : même dans une startup où l’IA permet de développer un MVP rapidement, il faut à terme des développeurs expérimentés pour soutenir l’évolution du produit, assurer sa stabilité et répondre aux attentes des investisseurs.


Faut-il alors bannir l’IA du développement ?

Absolument pas. Thomas Dohmke est le premier à reconnaître l’apport immense de l’IA au développement logiciel. En tant que PDG de GitHub, il est bien placé pour défendre son efficacité. Mais il souhaite instaurer une culture de complémentarité entre humain et machine. Pour lui, l’IA doit rester un assistant, pas un remplaçant. Elle booste la productivité, facilite les tâches répétitives, suggère des idées, mais elle ne comprend pas les objectifs métier, ne pense pas en termes d’expérience utilisateur, et ne porte pas de vision produit.

En clair, l'assertion de...