Bon
On en a parlé il y a deux semaines, mais l'IA révolutionne pas mal le boulot dans tous les sens du terme.
On avait prévu d'en discuter ailleurs que dans le chat, du coup, c'est parti !

Contexte perso
Je suis de base refractaire aux IA.
tout le contexte de nouvelle hype portée par les TechBro me révulse. C'est le nouvel eldorado après les cryptos, les nfts et autres révolutions qui n'en sont pas.
On y rajoute un pillage généralisé d'internet, une exploitation de travailleurs pauvres dans le monde entier, une spoliation du travail des artistes... y'a tout pour plaire !
Je me suis du coup tenu écarté de toute la hype IA et conspue en général allègrement ceux qui ne jurent que par les LLM, la génération d'image IA etc.

Sauf que... ça bouleverse malgré tout le boulot

Contexte actuel
Du coup, je suis passé pas mal à côté des récentes évolutions des agents de codage.
D'autant plus que j'ai vu passer pas mal d'exemple de trucs développés par des noms développeurs qui du coup ont pété version atomique et tout explosé avec eux. Donc moyen motivé.
On a eu une démonstration au boulot un midi. J'ai pas mal grincé des dents vu que mon bullshitomètre s'est affolé vu la manière dont il vendait son truc.

Mais, ça a malgré tout déclenché un truc : ça a l'air puissant comme outil.
Du coup, la boite est passé en mode : GOGOGOGO on fonce. Le genre de truc que je déteste mais que je sentais venir depuis un moment.
J'ai du coup commencé à tester en vitesse claude code.
Ayant été durant 2 jours à la conférence symfony live dans la foulée, je me suis rendu compte du "retard" que j'avais sur l'utilisation de IA de codage vu à quel point cela semble désormais implanté. Quand je vois les tops devs de Symfony ne faire plus que ça quasiment, en même temps j'ai mal à mon petit coeur et en même temps je me dis qu'il va falloir s'y mettre vraiment et ne pas être laissé sur le côté.

Impacte au boulot
Premier impacte : devoir rattraper son retard, y'a du retard de mon côté et vu que c'est un milieu que je n'aime pas, je n'y vais clairement pas avec entrain. Bon, reste que l'utilisation de Claude Code m'a permis de me débloquer sur des petits trucs chiants et qui me bloquaient. Donc ça a clairement son utilité.
Mais le gros impacte que je vois : le fait que ce soit aussi utilisé par les non développeurs. Le vibe coding, c'est bien joli, mais ça va rapidement être une horreur. Je vois l'utilité des agents de codage pour des développeurs expérimentés, mais pour tout un chacun, ça va je pense rapidement foutre la merde.
Du coup on est en cours de cadrage pour que :
- Les données ne sortent pas, on a plusieurs certifications à respecter, ce n'est pas pour filer les données privées ...
- Que les technos utilisées pour les apps des divers autres services soient connues en interne
- Que je fournisse un projet clé en main à partir duquel ils vont construire leurs apps.
- Qu'on gère des droits pour les apps afin de gérer finement ce qui est fait et logger tout ça.

Moi qui avait déjà un planning chargé (et intéressant) pour les prochains mois ...

Premières réflexions

Le déluge de code : J'ai déjà lu mes premiers retours sur le sujet, des boites qui ferment des repos publics, des communautés open source qui croulent sous les PR faites pas IA et n'arrivent plus à gérer etc ...
Fabien Potencier, le créateur de Symfony, disait pendant la conf qu'il a jeté 90% de ce qu'il a produit par IA (et il ne fait que ça pour développer désormais). Et c'est assez crucial, entre le fait que ça rende la génération de code facile, que ça laisse malgré tout de la merde, il faut à mon sens être développeur un minimum expérimenté pour utiliser à bon escient l'outil IA. On va se prendre un flot ininterrompu de code qu'on ne saura plus gérer ...

La difficulté à maintenir : Maintenir du code en prod et le faire évoluer, c'est déjà assez compliqué comme ça, et il y a souvent des sections de code utilisées mais non connues parce que en fonction depuis des années et que les devs qui l'ont fait ne sont plus là depuis longtemps.
C'est un peu mon combat quotidien. Alors du coup, quand en plus on va se prendre une avalanche de code peu connu / testé sur la tronche, ça risque de faire mal.
On m'a déjà répondu plusieurs fois :
- Demande à l'IA de t'expliquer le code
- L'IA pourra corriger les problèmes pour toi.
Mais je trouve vraiment que ces raccourcis n'apportent pas de réponse claire et ça ne me rend pas serein.


Et vous ?
Vos sentiments sur le sujet ? Vos expériences perso etc ?

Je fais assez court: on a accès dans notre boîte à un ChatGPT privé, il est déconnecté d'internet et ne sauvegarde pas les données envoyées. Donc on peut l'utiliser pour tout ce qu'on veut, aussi bien pour du confidentiel que non. C'est Microsoft qui vend ça.

Je m'en sers pour les petites choses qu'on fait 1x/an: genre générer un dockerfile, écrire une requête SQL complexe (sinon c'est du Entity-Framework ou du SQLAlchemy). Des trucs qu'on oublie systématiquement, qui sont pas vraiment complexe mais c'est plus rapide de demander à l'IA que chercher la documentation.

Je m'en sers pour toutes les traductions du frontend, ça marche très bien.

Et je m'en sers pour écrire la documentation Python de mes fonctions, si la doc produite correspond à ce que fait la fonction, c'est que mon code est plutôt clair (et puis générer des test unitaires en python quand j'ai trop la flemme)

On peut débattre si les tests sont du code productif ou non, mais pour l'instant on ne laisse pas produire notre code productif par l'IA, mais ça risque d'évoluer, surtout quand on pourra connecter les agents à VS Code, Pycharm, VisualStudio etc. (et c'est pas encore le cas)

Dans Pycharm, la génération via IA local de code est désactivée, parce que ça ne fait généralement que copier la ligne qui est au dessus en changeant le nom d'une variable et c'est juste inusable, et la touche TAB valide la production IA au lieu de valider l'autocompletion choisie. C'est débile.

Je n'ai pas encore utilisé l'IA pour générer du code "à l'échelle", mais pour le peu que j'ai tenté, ça n'a jamais été très efficace : le temps de relecture et de vérification est largement supérieur au temps nécessaire pour écrire le code. Je n'ai eu l'impression ni de gagner en temps, ni en qualité.

Par contre, j'apprécie de plus en plus les suggestions "auto-complete" quand j'écris des papiers (en anglais). Pas vraiment pour le "contenu", mais parce que l'IA arrive, grosso-modo, à "comprendre" de quoi parle le texte et ce que j'envisage de mettre derrière, et donc le vocabulaire est directement visible dans l'auto-complete, ça me permet de me concentrer sur le contenu plutôt que sur la forme

Et je m'en sers pour écrire la documentation Python de mes fonctions, si la doc produite correspond à ce que fait la fonction, c'est que mon code est plutôt clair (et puis générer des test unitaires en python quand j'ai trop la flemme)

C'est sans doute mon coté "académique", mais quand je code, je commence d'abord par écrire la documentation des fonctions, puis quelques tests, et ensuite je fais le code de la fonction Donc exactement l'ordre inverse

J'essaie de travailler ainsi (test first development) quand l'environement ou ce qu'il faut faire le permet:

Actuellement les environments qui me le permettent sont uniquement Visual Studio. PyCharm (pour python) et VSCode (pour Angular) ne sont vraiment pas efficaces pour écrire le test et l'executer rapidement. Visual Studio (pour C#) si.

Si j'ai un bugfix à faire, je suis très tenté d'écrire le test qui correspond au bug et adapter la fonction en face pour que ça passe (ainsi que les autres tests).

Quand c'est une nouvelle fonctionnalité, vu qu'elle peut être mouvante et adaptée un peu dans tous les sens au fur et à mesure du développement, je suis plutôt tenté d'écrire les test à la fin, quand la fonctionnalité est quasi terminée. Pareil pour la documentation 🤣

Un article intéressant dans Libération sur les IA au boulot:
www.liberation.fr/econom…

Témoignages «L’IA m’a grillé le cerveau» : l’intelligence artificielle est-elle une machine à burn-out ?

Ils et elles sont designers, développeurs ou ingénieurs informatiques, et décrivent un brouillard mental, une fatigue cognitive ou une intensification du travail liée à l’intégration des outils d’intelligence artificielle, qui peut, dans certains cas favoriser les risques d’épuisement professionnel.

Ainsi va la vie d’un ingénieur informatique en l’an 2026. Ce 28 avril, Simon (le prénom a été modifié à la demande du témoin, ainsi que tous les suivants), 39 ans, spécialisé dans les robots humanoïdes, s’est mis au boulot à 5 heures du matin. «J’ai fait une insomnie, je pensais au travail.» Du matin au soir, il jongle entre les projets, les fenêtres et les agents IA, ces assistants qui effectuent des tâches à sa place.

«Pendant que l’agent code à ma place, je passe en revue ce qui a été codé par un autre agent, ou par mes collègues qui se mettent eux-mêmes à utiliser des agents, détaille-t-il. Au bout d’un moment, t’es dans le brouillard et tu ne sais plus trop où tu vas. Tu sais quels sont tes projets, mais le quotidien, c’est un flottement.»

En fin de journée, le cerveau se met à chauffer. «Ces derniers mois, j’ai commencé à ressentir une migraine…»

Récemment, ce genre de mal a même été nommé : AI Brain Fry, soit le «cerveau frit par l’intelligence artificielle», défini dans une étude du Boston Consulting Group comme «une fatigue mentale liée à l’usage excessif et à la surveillance d’outils d’IA au-delà des capacités cognitives de l’individu».

En première ligne, les développeurs sonnent l’alerte au sujet de l’IA fatigue. Dès février 2026, l’ingénieur indien Siddhant Khare brisait le tabou dans un texte intitulé : «L’IA fatigue est réelle et personne n’en parle» : «Je veux en parler franchement. Pas la version “L’IA, c’est génial, et voici mon processus de travail”. La version réelle. Celle où, à 23 heures, on fixe son écran, entouré de code généré par l’IA qu’il faut encore relire, en se demandant pourquoi l’outil qui était censé nous faire gagner du temps nous a en fait pris toute la journée.» «Depuis la publication, j’ai reçu plus de 300 commentaires de partout dans le monde», précise-t-il à Libération.
Libérer du temps ou «surcharge cognitive»…

Ce phénomène également observé par Anne Bouverot, ancienne envoyée spéciale du président de la République pour le Sommet sur l’IA en Inde début 2026. La dirigeante d’entreprise et chercheuse en intelligence artificielle rentre d’un voyage à San Francisco où elle a pu rencontrer des ingénieurs et entrepreneurs de la Tech.

«Quand on les interroge sur les suppressions d’emplois, ils répondent que leur problème n’est pas vraiment celui-là. Leur sujet, c’est qu’ils sont en train de faire beaucoup plus, beaucoup plus vite, avec plusieurs agents, rapporte-t-elle. Lors d’un dîner, l’un d’eux m’a dit, en riant, qu’il avait hésité à venir parce que ses agents étaient en train de travailler, et il aurait voulu voir où ils en étaient. Ils parlent de surcharge cognitive. Le mot burn-out a été prononcé.» Conclusion : «C’est quelque chose qui devient intense.»

A l’heure où les entreprises incitent leurs employés à s’emparer des outils d’IA générative, plusieurs études signalent que leur déploiement massif et non raisonné, loin de libérer du temps, entraînerait une «surcharge cognitive», une «intensification du travail», une «augmentation des erreurs» des employés, une «fatigue décisionnelle» ou «une intention de démissionner» et pourrait, dans certains cas, augmenter les risques d’épuisement professionnel.

Même s’il convient de le préciser : sur la question du burn-out, la littérature scientifique est divisée. Ici, une étude publiée en 2024 alertait même sur les risques de burn-out du côté des radiologues. Là, une autre indique que l’IA «peut servir à alléger le burn-out chez les médecins».

Selon l’équipe du Boston Consulting Group, si l’IA crée une nouvelle fatigue cognitive, elle ne mènerait pas automatiquement au burn-out et permettrait même, dans certaines circonstances, d’en diminuer les risques. A condition d’éviter quelques erreurs, que voici.
La peur de manquer quelque chose

Il y a quelques mois, Camille, 28 ans, UX designer (designer d’interface numérique) a quitté une grosse entreprise pour rejoindre une start-up du secteur de la santé. «J’ai senti une énorme différence, resitue-t-elle. Dans ma boîte précédente, il y avait un usage raisonné de l’IA, très réfléchi, avec un enjeu de sécurité. Là, on pousse tous les curseurs au maximum.»

Le premier problème, selon elle, réside dans la peur de rater le train, et cette course impossible dans un tunnel dont la sortie s’éloigne sans cesse. «C’est fatigant, il faut tout le temps revoir les process, apprendre, se familiariser avec les nouveaux outils.»

Vous avez aimé Figma Make ? Essayez un peu Midjourney, mais V7. Ou Framer AI, ou bien Relume AI, ou non, Canva AI 2.0, plutôt. Et attendez de voir ce que vous réserve Claude Design. Sans parler des GPT-5.5, Claude 4.7, DeepSeek V4, dispo en deux versions, Flash et Pro.

Un lundi matin, Camille arrive au bureau quand l’un de ses supérieurs lui demande ce qu’elle a pensé de Claude Design, sorti trois jours plus tôt. «Pour lui, c’était évident que j’avais passé mon week-end dessus», dit-elle.

Ses dirigeants se lèvent IA, écoutent des podcasts sur l’IA et inondent les salariés de documents générés à l’IA. Au risque de les noyer. «On est bombardés toute la journée, on a beaucoup plus de choses à digérer, mais c’est beaucoup moins digeste, décrit-elle. On reçoit un brief de cinq pages, mais comme le brief est généré par une IA, c’est moins clair, donc personne n’est d’accord sur le brief.»

Utilisée pour tout et n’importe quoi, l’IA devient vite un boulet. «Faire un dessin, ça me prend cinq minutes, mais on me pousse à le faire avec l’IA, alors que je vais mettre une heure à lui expliquer ce que je veux exactement.»

L’une des clés, selon le Boston Consulting Group, serait de limiter le nombre d’outils déployés pour ne pas les submerger. «Lorsque les employés passent de l’utilisation d’un seul outil d’IA à deux outils simultanément, ils constatent une augmentation significative de leur productivité, détaille l’étude. Lorsqu’ils intègrent un troisième outil, la productivité augmente à nouveau, mais à un rythme moins soutenu. Au-delà de trois outils, cependant, les scores de productivité ont baissé.»
Un effet de «toute-puissance»

Deuxième observation : comme tout est censément plus facile avec l’IA, les salariés auraient tendance à sortir de leur champ de compétences pour marcher sur les plates-bandes des collègues. «N’importe qui peut sortir un truc qui n’a pas une énorme valeur ajoutée, évalue Hélène, 38 ans, UX designer dans une start-up à Bordeaux. Un jour, un développeur a sorti un design fait à l’IA et les autres ont trouvé ça pas mal. Ça m’a un peu surprise, il ne pensait pas à mal, mais au final, tu te demandes si t’es vraiment légitime.»

Quand il s’agit d’un collègue, c’est une chose, mais quand il s’agit d’un n + 1, c’en est une autre. «Il y a quelqu’un d’assez haut dans la hiérarchie qui s’est amusé à vibe coder [écrire du code avec l’intelligence artificielle, ndlr] l’interface d’un nouveau site tout seul, entre Noël et le nouvel an, avant de l’imposer aux équipes comme le futur nouveau site, raconte Xavier, 30 ans, développeur dans une entreprise de 3 000 salariés. Cela revient à mettre à la poubelle le travail d’une cinquantaine de personnes, alors que le nouveau site est plein de bugs, pas du tout prêt à fonctionner… ça va nous prendre un an pour tout refaire. Ma hiérarchie cherche à contourner mon temps de travail pour créer des bugs qu’on doit gérer derrière.»
Jongler sans arrêt entre les projets

En février, Harvard Business Review publiait une étude intitulée : «L’IA ne réduit pas le travail, elle l’intensifie». Après avoir suivi les deux cents salariés d’une entreprise de la Tech où l’adoption de l’IA se faisait de manière volontaire, les chercheuses ont constaté «une augmentation insidieuse de la charge de travail» avec une montée en puissance du multitasking, le fait de gérer plusieurs tâches simultanément. Autre manière de qualifier le phénomène : le context switching, le fait de jongler sans arrêt entre les projets.

Au printemps 2026, Olivier Dupont, 36 ans, développeur indépendant chez Deveosys, du côté de Saint-Etienne, supervise entre cinq et vingt agents IA en simultané en fonction des projets. «A la fin de la journée, une grosse partie du boulot est livrée, mais je n’ai pas l’impression de l’avoir fait, décrit-il. Je suis sans arrêt en train de switcher entre différents projets et différents agents : ce switch, c’est épuisant.»
«Il y a un risque d’atrophie cérébrale»

En parallèle de la multiplication des tâches, la nature même du travail change. Les développeurs ne codent plus, mais supervisent le travail des intelligences artificielles. Sauf que relire le code d’un humain, ce n’est pas la même chose que d’évaluer le code généré par une machine.

«Quand on code avec des humains, je sais qui l’a fait, je connais les patterns, explique Loïc, 28 ans, ingénieur en machine learning. Mais quand c’est un LLM [est un modèle d’apprentissage automatique capable de comprendre et générer des textes en langage humain, ndlr], c’est du code plus générique, ça demande plus de concentration, plus de temps et il y en a beaucoup plus.»

Autrement dit, les gains de productivité ne sont pas automatiques. «Un projet qui prend cinq jours, on nous dit de le faire avec l’IA en cinq minutes, continue-t-il. Mais quand j’ai passé deux heures à bosser avec des agents, j’ai le cerveau grillé, sans me rendre compte de pourquoi je suis aussi fatigué.»

Simon abonde : «Tu lances le robot, t’as un résultat en deux secondes, donc t’as l’impression d’un gain de temps immédiat. Mais quand tu te rends compte que c’est pas bon, tu vas devoir corriger derrière, tu vas aller fouiller pour débugger, et le debugging, ça prend plus de temps, surtout quand tu n’as pas codé.»

Parfois, c’est encore plus compliqué. «Le pire, c’est quand tu vois un bout qui ne va pas, tu vas parler à un collègue, et le vrai humain derrière te dit : “Ah je sais pas, c’est le LLM qui a répondu ça”, raconte-t-il. Il y a aussi un risque d’atrophie cérébrale, comme tu pratiques moins, les savoirs s’effritent.»

Ceci posé, il convient de le préciser : l’IA ne mène pas tout le monde dans le mur. Pas automatiquement, en tout cas. L’étude du Boston Consulting Group indique que l’IA pourrait même réduire les risques d’épuisement professionnel.

«Nous avons constaté que lorsque les participants utilisaient l’IA pour réduire considérablement le temps consacré aux tâches routinières ou répétitives, ils affichaient des scores d’épuisement professionnel nettement inférieurs - de 15 % par rapport à ceux qui n’utilisaient pas l’IA de cette manière.»

Sur ce point, Simon a un doute : «C’est ambivalent, dit-il. D’un côté, tu n’as plus ce truc chiant à faire, mais tu te rends compte que c’était aussi ta sieste mentale.»

Pour réduire la pression, l’étude préconise de clarifier les objectifs de l’IA au sein de l’entreprise et l’évolution de la charge de travail, de répondre aux salariés sur le rôle de l’IA, d’offrir des formations ou encore «d’équilibrer les messages sur les gains d’efficacité liés à l’IA avec de la communication sur la santé mentale des travailleurs».

De son côté, Loïc propose de faire preuve de bon sens : «Il faut garder une hygiène individuelle, faire des pauses régulières et faire comprendre à la direction que c’est pas parce qu’elle a estimé qu’un projet prendrait peu de temps avec l’IA que c’est forcément le cas.»

Quand la migraine affleure, Simon avale un Doliprane. «C’est aussi la déshydratation…» A l’approche de l’été, on ne le répétera jamais assez : pensez à vous hydrater, avec ou sans IA.

Merci pour ce partage !

C'est inquiétant. Je me souviens avoir déjà lu il y a quelques mois un article similaire. Je compatis pleinement : sans certaines tâches "connes" pour décompresser tout en travaillant, le boulot serait parfois vraiment pénible...