Andrej Karpathy, cofondateur d'OpenAI, n'est pas d'accord avec l'idée que les ingénieurs logiciels devraient cesser complètement de coder, ce qui contraste avec la vision du PDG de Nvidia, Jensen Huang

Andrej Karpathy, cofondateur d'OpenAI, n'est pas d'accord avec l'idée que les ingénieurs logiciels devraient cesser complètement de coder, ce qui contraste avec la vision du PDG de Nvidia, Jensen Huang

Andrej Karpathy s'est opposé à l'idée selon laquelle les ingénieurs logiciels devraient cesser complètement de coder, ce qui contraste fortement avec la vision d'avenir défendue par Jensen Huang, PDG de Nvidia. Karpathy a admis qu'il ne s'était « jamais senti aussi dépassé en tant que programmeur », mais s'est abstenu d'approuver la position radicale de Huang. Alors que Huang souhaite que les ingénieurs de Nvidia consacrent « zéro pour cent de leur temps à la syntaxe » et « cent pour cent de leur temps à la découverte de problèmes », l'expérience de Karpathy raconte une autre histoire.

L’intelligence artificielle menace-t-elle les postes de développeurs informatiques humains dans les années à venir ? Le chatbot ChatGPT d’OpenAI a par exemple réussi l’édition 2022 de l’examen d’informatique pour élèves du secondaire désireux d’obtenir des crédits universitaires US. C’est un accomplissement parmi d’autres à mettre sur le compte de cette technologie qui ravive le débat sur la possible disparition du métier de développeur du fait de sa montée en puissance. Le PDG de Nvidia va dans le même sens dans une déclaration de 2024 : « Apprendre à programmer sera inutile à l’avenir. »

Pourtant, Andrej Karpathy s'est opposé à l'idée selon laquelle les ingénieurs logiciels devraient cesser complètement de coder, ce qui contraste fortement avec la vision d'avenir défendue par Jensen Huang, PDG de Nvidia. Andrej Karpathy, né le 23 octobre 1986, est membre fondateur du groupe de recherche sur l'intelligence artificielle OpenAI, où il est chercheur scientifique de 2015 à 2017. En juin 2017, il devient le directeur de l'IA de Tesla. Après avoir pris un congé sabbatique de plusieurs mois chez Tesla, il annonce qu'il quitte l'entreprise en juillet 2022. En février 2023, Karpathy annonce qu'il revient chez OpenAI, et il quitte à nouveau l'entreprise un an plus tard, courant février 2024. Quelques mois plus tard, en juillet, il annonce développer "Eureka Labs", un nouveau type d’école autour de l’IA.


Dans un récent article publié sur X, Karpathy a admis qu'il ne s'était « jamais senti aussi dépassé en tant que programmeur », mais s'est abstenu d'approuver la position radicale de Huang. Alors que Huang souhaite que les ingénieurs de Nvidia consacrent « zéro pour cent de leur temps à la syntaxe » et « cent pour cent de leur temps à la découverte de problèmes », l'expérience de Karpathy raconte une autre histoire. Lors de la création de son dernier projet, Nanochat, il a tout écrit à la main, car les agents IA « ne fonctionnaient tout simplement pas assez bien et n'étaient d'aucune utilité ». Le désaccord met en évidence un fossé grandissant dans la Silicon Valley quant à la mesure dans laquelle les ingénieurs devraient réellement s'appuyer sur les outils de codage IA.

Huang s'est exprimé ouvertement sur son cadre « Purpose vs Task » (objectif vs tâche), affirmant que le codage n'est qu'une tâche, tandis que la découverte et la résolution de problèmes constituent le véritable objectif d'un ingénieur. Chez Nvidia, tous les ingénieurs utilisent l'assistant de codage IA Cursor « toute la journée ». Dans un podcast, Huang a déclaré : « Rien ne me ferait plus plaisir que si aucun de nos ingénieurs ne codait du tout. »

Mais Karpathy considère que la transition est beaucoup plus compliquée. Il a décrit la nécessité de construire un modèle mental pour « des entités fondamentalement stochastiques, faillibles, incompréhensibles et changeantes qui se mêlent soudainement à ce qui était autrefois une bonne vieille ingénierie ». Son message ressemblait davantage à un avertissement qu'à un soutien : « Retroussez vos manches pour ne pas prendre de retard. »

Michael Truell, PDG de Cursor, l'outil même que Huang défend, a également fait part de ses inquiétudes. Il a déclaré que les développeurs qui font aveuglément confiance à l'IA pour écrire du code « construisent sur des bases instables ». Son analogie : construire une maison sans comprendre la plomberie. « À mesure que vous ajoutez un étage, les choses commencent à s'effondrer. »

Les promesses en matière de productivité ne se sont pas non plus concrétisées. Une étude a révélé que les assistants IA réduisaient en fait la productivité des développeurs expérimentés de 19 %, alors que les participants s'attendaient à une augmentation de 20 %. Un autre rapport a montré que la programmation affichait des économies « insignifiantes » malgré le fait qu'elle ait été l'un des premiers domaines à adopter l'IA générative.

I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and between. I have a sense that I could be 10X more powerful if I just properly string together what has become…

— Andrej Karpathy (@karpathy) December 26, 2025

Pourtant, le PDG de Google, Sundar Pichai, et le PDG d'Anthropic, Dario Amodei, ont vanté des chiffres impressionnants : l'IA écrit 30 % et 90 % du code dans leurs entreprises respectives. En effet, les agents de codage tels que Claude Code, GitHub Copilot et Cursor permettent aux utilisateurs de générer du code à partir de simples instructions en langage naturel. Cependant, malgré le battage médiatique, aucun de ces outils n'a, jusqu'à présent, été crédité comme créateur d'un logiciel prêt à l'emploi. Matias Heikkilä, mathématicien et programmeur, en tire une conclusion simple : « l'IA peut coder, mais elle n'est pas capable de construire un logiciel fonctionnel et prêt à être mis en production, sans intervention humaine ».

Même Boris Cherny, créateur du Claude Code d'Anthropic, reconnaît cet écart. Il a déclaré que le « vibe coding » fonctionne pour les « codes jetables et les prototypes », mais échoue lorsque les développeurs ont besoin d'un « code maintenable » où ils doivent « réfléchir à chaque ligne ». L'expérience de Karpathy suggère également que l'écart entre l'IA prête à être présentée et le code prêt à être produit reste plus important que ne le laisse entendre le battage médiatique.

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