J'utilise l'IA tous les jours. Voici ce que ça change vraiment.
L'IA me fait gagner du temps. C'est vrai, et c'est aussi la réponse la moins intéressante à donner.
Ce qui est plus utile : comment elle a changé ma façon de travailler, ce qu'elle ne remplace pas, et ce que sa présence révèle sur le métier.
Ce que j'utilise au quotidien
Je travaille avec Claude Code depuis plusieurs mois, à la fois dans mon poste chez BSA Web et sur mes projets freelance. L'outil s'intègre directement dans le terminal, dans le flux de travail normal. Ce n'est pas un chatbot où on colle du code : c'est quelque chose qu'on garde ouvert en permanence, comme un IDE.
BSA Web a construit un marketplace de plugins Claude Code internes : des agents spécialisés pour chaque tâche. Un agent analyse le diff et propose un message de commit conventionnel. Un autre orchestre une revue de code sur plusieurs angles — backend, frontend, sécurité — avant chaque merge. D'autres encore pour les tickets de support, la gestion de projet.
Ces conventions ont été pensées pour une équipe. Ce que j'ai découvert en les appliquant aussi sur mes projets perso : elles fonctionnent encore mieux quand on est seul. Je ne merge rien sans un regard externe sur le diff. Ce regard vient maintenant d'un agent, mais c'est un regard structuré et systématique quand même. Je code avec une rigueur qui relevait du travail en équipe. En restant solo.
Ce que je ne délègue pas
L'agent produit, je relis. Vraiment.
Ce que l'IA rate régulièrement : le contexte que je n'ai pas mis dans le prompt. Elle produit du code correct pour le cas générique. Elle ne sait pas que ce formulaire sera rempli par quelqu'un qui ne distingue pas un champ requis d'un champ suggéré. Elle ne sait pas que le prestataire logistique de la boutique a une API dont les timeouts doivent être gérés avec soin. Elle ne sait pas non plus ce que j'ai appris sur des projets précédents et qui n'est écrit nulle part.
Ce n'est pas un reproche. Juste une limite réelle à garder en tête : le contexte que l'IA n'a pas, personne ne peut l'inventer à sa place.
L'IA amplifie ce que tu es déjà
GitHub le documente dans son Octoverse 2025 : l'IA abaisse les barrières, mais amplifie les mauvais patterns.
Un dev rigoureux — attentif à la sécurité, à l'échappement des données, aux permissions — progresse plus vite dans cette direction. Un dev qui produit du code "qui marche" sans chercher le pourquoi produit ce code plus vite lui aussi, avec une syntaxe impeccable en prime. Le résultat sera propre. La dette technique sera là quand même.
L'IA n'a pas d'avis sur ce qui est bien construit. Elle a un avis sur ce qui est cohérent avec ce qu'on lui demande. Exactement comme Git : il ne vous empêche pas de pusher du code cassé. Il vous permet d'aller vite dans la direction que vous choisissez.
Ce qui m'inquiète
Je ne suis pas directement menacé — 11 ans de pratique, à mon compte, avec une façon de travailler construite sur des projets réels. Mais la situation des développeurs juniors me préoccupe.
Les grandes entreprises tech ont réduit leurs embauches de jeunes diplômés de 50 % en trois ans. En France, deux employeurs sur trois prévoient de continuer dans ce sens d'ici 2028. La raison n'est pas mystérieuse : les tâches structurées, répétitives — tests automatisés, corrections de bugs simples, boilerplate, documentation — c'était ce qu'on confiait aux juniors. C'est aussi exactement la zone de confort des LLM.
Ces tâches n'étaient pas seulement du travail. Elles étaient le mécanisme d'apprentissage.
La valeur d'un senior vient des années à faire de mauvais choix d'architecture, à voir ce que ça donne en production, à recommencer autrement. Un article de Siècle Digital formulait ça bien : "l'IA ne supprime pas le travail des juniors, mais leur droit d'apprendre." Si on retire la marche basse par laquelle les seniors d'aujourd'hui sont passés, comment forme-t-on les experts de demain ?
Pour les clients
Pas grand-chose dans ce que vous achetez.
Ce que vous achetez : une lecture de votre besoin réel, un choix technique adapté à votre contexte, un projet que je peux défendre et maintenir. L'IA peut m'aider à aller plus vite sur certaines parties. Elle ne remplace pas la conversation de cadrage. Elle ne remplace pas non plus la vérification que ce qu'elle a produit correspond à votre situation et pas au cas générique dont elle s'est inspirée.
Sur certains projets, le temps de production est plus court. J'en tiens compte dans mes estimations.
Ce qui ne change pas : si quelque chose ne fonctionne pas, c'est moi qui réponds. Si un choix s'avère mauvais à l'usage, c'est moi qui comprends pourquoi et qui corrige.
Pourquoi ça résonne particulièrement
Il y a une raison plus personnelle à l'attachement à cet outil. Je suis diagnostiqué TDAH — ma pensée fonctionne en arborescence, le passage de l'idée à l'action demande un effort de structuration que d'autres font naturellement. L'IA compense ces frictions : je pose ma pensée telle qu'elle arrive, désordonnée et ramifiée, et l'outil la met en ordre. Elle ne simplifie pas — elle structure.
Les profils neurodivergents sont surreprésentés parmi les utilisateurs quotidiens d'IA — non comme phénomène de mode, mais parce que l'outil répond à des frictions réelles dans le passage à l'acte : structuration, priorisation, mise en ordre.
J'en parle plus en détail dans l'article sur le TDAH et le travail — le diagnostic tardif, les cinq agences en sept ans, et pourquoi trouver le bon cadre change tout.