La réalité du codage agentic : Hype vs. Preuves tangibles

La promesse vs. La pratique

Le monde de la technologie est en ébullition avec des promesses de codage agentic — des systèmes IA capables d'écrire, de déboguer et de livrer des logiciels de manière autonome. Le discours en ligne peint un tableau d'efficacité révolutionnaire, où les développeurs guident simplement l'IA et regardent le code prêt pour la production se matérialiser. Pourtant, un nombre croissant de praticiens remettent en question le décalage entre ce récit et leur réalité quotidienne.

Le compte rendu détaillé d'un développeur tentant de construire une application iOS fonctionnelle à partir de zéro révèle un parcours complexe et souvent frustrant. La question centrale ne concerne pas seulement la capacité, mais la valeur durable : le code généré par l'IA crée-t-il plus de bénéfices que de dette technique ? Cette exploration va au-delà du hype pour examiner les implications pratiques, architecturales et qualitatives de la dépendance à l'IA pour le développement logiciel.

Ambitions architecturales

L'expérience a commencé par une approche structurée et réfléchie. L'objectif était de créer une application iOS pour les rappels d'alimentation des animaux de compagnie en utilisant SwiftUI, un framework Apple moderne. Plutôt que de plonger directement dans le code, le développeur a d'abord confié à l'IA une responsabilité de haut niveau : rechercher et proposer un plan architectural complet. Cette phase initiale visait à établir une base solide, garantissant que la structure du projet était saine avant le début de toute implémentation.

Selon le plan, le développeur a collaboré avec l'IA pour rédiger une spécification détaillée. Ce document décrivait précisément les fonctionnalités à implémenter et leur fonctionnement. Le premier passage de codage, guidé par cette préparation méticuleuse, a donné des résultats étonnamment bons. La logique centrale semblait fonctionnelle, bien qu'elle ne soit pas sans défauts. Ce succès précoce a établi un précédent encourageant, suggérant qu'un flux de travail discipliné assisté par l'IA pouvait effectivement produire des résultats de qualité.

La descente dans le débogage

Malgré un départ prometteur, la trajectoire du projet a changé de manière spectaculaire. Les bugs initiaux, bien que gérables, n'étaient que le début. La phase de développement suivante est devenue un cycle incessant de correction. Le développeur a passé le reste du week-end dans une boucle : demander à l'IA de corriger des bugs, seulement pour découvrir que de nouveaux problèmes subtils étaient introduits. Les tentatives de l'IA pour résoudre les problèmes se sont souvent faites au détriment de la clarté du code ou ont introduit des duplications.

Une partie importante du temps n'a pas été consacrée à la construction de nouvelles fonctionnalités, mais à forcer l'IA à rechercher et appliquer de véritables bonnes pratiques au lieu d'en inventer ses propres. Pour lutter contre cela, le développeur a mis en place un système de directives et de garde-fous enregistrés — un ensemble de règles que l'IA devait suivre. Cependant, même ce mécanisme de feedback structuré n'a pas réussi à stabiliser le processus. Le flux de travail s'est transformé d'une collaboration créative en une lutte défensive contre les incohérences de l'outil.

Le dilemme de la revue de code

Un débat industriel plus large forme l'arrière-plan de cette lutte individuelle. Une poussée notable émerge pour passer de la validation de l'architecture traditionnelle à la simple validation du comportement. En pratique, cette philosophie prône des revues de code minimales ou inexistantes. L'argument est que si les tests automatisés passent et que le pipeline d'intégration continue (CI) est vert, le code est prêt à être livré.

Le développeur exprime un profond scepticisme à l'égard de cette approche, la considérant comme une recette pour un désastre à long terme. La préoccupation est que cette méthode produit du code spaghetti — du code qui fonctionne sur le "chemin heureux" mais accumule des échecs cachés et difficiles à déboguer au fil du temps. L'expérience avec l'application iOS a renforcé cette conviction. Le code généré par l'IA, bien que fonctionnel en partie, manquait de l'intégrité structurelle requise pour qu'un architecte puisse le valider en toute confiance. Le développeur a énoncé un principe fondamental :

Je ne peux personnellement pas accepter de livrer du code non révisé. Cela semble incorrect. Le produit doit fonctionner, mais le code doit également être de haute qualité.

Un verdict personnel

L'expérience a abouti à une conclusion définitive. Après avoir investi un week-end entier et documenté méticuleusement les garde-fous, le développeur a finalement abandonné le projet. La dissonance entre le potentiel de l'outil et son rendement pratique s'est avérée trop grande. Le temps passé à corriger des erreurs subtiles et à gérer le comportement de l'IA dépassait de loin tout gain en vitesse de développement.

Cette étude de cas personnelle met en lumière un écart critique dans le paysage actuel du codage agentic. Bien que les outils puissent générer des brouillons initiaux impressionnants, ils peinent avec le processus itératif et nuancé de construction de logiciels robustes et maintenables. L'expérience souligne que la qualité du code et la solidité architecturale sont non négociables pour un développement responsable, surtout pour ceux chargés de superviser la santé à long terme d'un projet.

Principaux enseignements

Ce parcours à travers le développement assisté par l'IA offre une perspective sobre sur l'état actuel du codage agentic. Il démontre que, bien que la technologie progresse rapidement, elle n'est pas encore un substitut à la supervision humaine et aux normes d'ingénierie rigoureuses. L'attrait de la vitesse doit être équilibré par l'impératif de la qualité.

Pour les équipes envisageant une voie similaire, la leçon est claire : procéder avec prudence et un œil critique. La promesse du codage autonome est convaincante, mais la réalité exige une validation minutieuse, des tests robustes et un engagement à maintenir un code qui n'est pas seulement fonctionnel, mais aussi propre, compréhensible et construit pour durer.