Dans mon précédent article sur le vibe coding, je défendais une idée assez simple : l’IA rend le développement beaucoup plus accessible, mais elle ne fait pas disparaître la complexité du Web.
On peut aller beaucoup plus vite, essayer plus de choses, contourner certains premiers obstacles et apprendre en construisant.
Mais réussir à produire quelque chose et comprendre réellement ce que l’on produit restent deux choses différentes.
Depuis, j’ai eu l’occasion de pousser cette réflexion un peu plus loin dans mon propre travail. J’ai notamment réalisé une landing page en grande partie avec du vibe coding.
Et ce qui m’a intéressé cette fois, ce n’est pas seulement l’expérience nécessaire derrière l’outil (quoi que toujours aussi surpris) mais le temps.
Ou plus précisément : qu’est-ce qu’on fait de ce temps quand l’exécution devient beaucoup plus rapide ?
Parce qu’en effet, ça va vite.
Une structure peut être générée en quelques minutes, le HTML et le CSS suivent, certaines interactions peuvent être ajoutées presque immédiatement et les corrections prennent parfois beaucoup moins de temps qu’avant.
Mais je me rends compte que le gain ne se trouve pas uniquement dans le développement.
L’IA me permet aussi de créer rapidement un prototype, un wireframe ou une première version suffisamment crédible pour montrer quelque chose au client. Et parfois, je trouve que c’est presque là que le gain est le plus intéressant.
Au lieu de passer beaucoup de temps à expliquer une idée, à préparer une maquette détaillée ou à essayer de faire comprendre une direction avec des mots, on peut simplement montrer quelque chose.
- Est-ce qu’on va dans la bonne direction ?
- Est-ce que la structure fonctionne ?
- Est-ce que le client comprend l’idée ?
Même une version imparfaite permet souvent d’avoir ces réponses beaucoup plus tôt. Et plus on valide tôt, moins on perd de temps à produire quelque chose qui devra être repris ensuite.
Mon expertise se déplace
Pendant longtemps, une partie importante du coût d’un projet Web venait simplement du temps nécessaire pour produire : Intégrer la structure, écrire le code, ajuster les styles, vérifier le responsive, corriger les bugs, reprendre certaines sections.
Aujourd’hui, une partie de ce travail peut être absorbée par l’IA.
Dans mon précédent article, j’expliquais déjà que ça ne supprimait pas le besoin de comprendre le Web…et je le pense toujours.
Mais je remarque maintenant autre chose : cette compréhension permet surtout de superviser beaucoup plus de choses qu’avant.
Je passe progressivement moins de temps à produire certaines tâches moi-même et davantage de temps à cadrer, orienter, tester, corriger et décider.
Mon travail ne disparaît pas il change de place. Ce déplacement peut sembler assez banal quand on le regarde tâche par tâche.
Ainsi à l’échelle d’un projet, ou d’une équipe, il peut devenir beaucoup plus important.
La QA reste encore une grosse partie du travail
Pour l’instant, utiliser l’IA efficacement demande encore beaucoup de vérification.
Elle peut oublier une contrainte, mal comprendre une demande, produire quelque chose qui fonctionne techniquement mais qui n’est pas adapté au projet, ou proposer une solution très convaincante en apparence mais finalement assez bancale.
Il faut donc encore savoir ce que l’on regarde.
Et surtout savoir reconnaître qu’une solution est mauvaise même lorsqu’elle semble fonctionner.
C’est là que l’expérience dont je parlais dans mon précédent article reprend tout son sens.
(Naturellement , je me pose la question de la suite.)
Si les modèles deviennent meilleurs pour comprendre un projet existant, respecter ses standards, tester leur propre travail et repérer leurs erreurs, alors le temps consacré au contrôle va lui aussi diminuer.
Et là, la question devient beaucoup plus intéressante.
Si l’exécution prend moins de temps et que la validation en prend progressivement moins également, combien de travail une même personne pourra-t-elle absorber ?
Peut-être que ce ne sont pas les métiers qui disparaissent
On parle beaucoup de l’IA comme si elle allait remplacer des métiers entiers.
Je ne suis pas certain que ce soit toujours ce que l’on est en train de voir.
Dans mon quotidien, j’ai plutôt l’impression que certaines étapes du travail se compressent.
- Une tâche qui prenait plusieurs heures peut parfois devenir quelques prompts, quelques décisions et une validation.
- Une idée peut être prototypée avant même qu’un projet soit réellement lancé.
- Une direction peut être montrée à un client, testée et corrigée avant qu’on ait investi trop de temps dessus.
Et forcément, les frontières entre certains rôles deviennent aussi un peu moins nettes.
- Un programmeur peut toucher davantage au design.
- Un chargé de projet peut prototyper une idée.
- Un designer peut tester certaines interactions sans attendre qu’un développeur soit disponible.
Ça ne veut pas dire que tout le monde devient expert dans le métier des autres.
C’est justement là que je fais le lien avec mon précédent article : l’IA accélère l’accès au savoir, mais pas forcément au jugement.
Par contre, quelqu’un qui possède déjà ce jugement peut maintenant aller beaucoup plus loin et beaucoup plus vite.
Et je pense que c’est là que le changement devient vraiment intéressant.
La valeur se déplace encore
Si l’exécution devient progressivement moins coûteuse, la valeur va forcément se déplacer ailleurs.
- Comprendre le besoin.
- Savoir quoi produire.
- Savoir ce qu’il faut vérifier.
- Savoir quand une solution est mauvaise même si « C’est quand même bien ».
Et surtout, savoir prendre la bonne décision avec moins de temps.
Mais il y a aussi l’autre côté de cette évolution.
Si une personne peut produire davantage, tester plus d’idées, couvrir plus de disciplines et contrôler plus rapidement ce qui sort, alors il faudra peut-être aussi moins d’interventions pour arriver au même résultat.
Je ne pense pas forcément qu’une personne remplacera trois personnes.
Je pense plutôt qu’une personne pourra progressivement absorber une partie du travail qui était autrefois répartie entre plusieurs étapes, voire plusieurs rôles.
Ma landing page réalisée avec l’IA m’a donc confirmé ce que je pensais déjà du vibe coding : réussir à produire quelque chose ne veut pas dire que l’on comprend réellement ce que l’on fait.
Mais elle m’a surtout fait réaliser autre chose.
Le vrai changement ne vient peut-être pas seulement du fait que davantage de personnes peuvent produire.
Il vient peut-être surtout du fait que ceux qui savent déjà produire vont pouvoir tester, valider et produire beaucoup plus.
Et à terme, c’est probablement ça qui me semble le plus important :
que devient l’organisation du travail lorsque l’exécution n’est plus la partie la plus coûteuse du travail ?
