Je ne suis pas un développeur. Enfin, pas vraiment. J’ai suivi un cursus d’ingénieur qui m’a amené à coder, mais le développement n’a jamais été une passion au point d’en faire mon métier. J’ai préféré la gouvernance, la stratégie, des domaines dans lesquels j’évolue actuellement. Mais de temps en temps, quand l’occasion se présente, par curiosité, je ne dis pas non à mettre les mains dans le cambouis.
C’est dans cet état d’esprit que j’ai décidé, il y a peu, de concrétiser une idée dérivée du travail sur le projet socialiste : une application web pour accompagner la collaboration démocratique sur toutes sortes de textes. J’installe les outils, je mets en place l’environnement de développement, et je découvre que l’IA y est désormais embarquée par défaut. Je savais que cet outil avait pris une place prépondérante, mais je ne l’avais jamais vu par moi-même. J’essaie, sans grande conviction au départ, et là je prends une claque.
Le code produit par l’IA est intelligible, commenté, structuré, logique. Pas parfait, mais il fait le travail. Et surtout, il est débogable, y compris par quelqu’un comme moi qui était un peu rouillé. En quelques heures, j’avais abattu ce qui m’aurait pris plusieurs semaines de développement à temps plein. Le gain de temps est proprement vertigineux, et c’est là que la dimension politique commence à s’imposer.
Une bonne nouvelle pour qui, exactement ?
Pour moi, dans mon cas précis, c’est formidable. Je peux réaliser des projets qui auraient nécessité soit des mois de travail personnel, soit de payer des prestataires. L’IA devient un levier d’émancipation technologique pour ceux qui ont les bases : les anciens étudiants en informatique, les ingénieurs reconvertis, les bricoleurs curieux.
Mais derrière cette bonne nouvelle individuelle se dessine un problème collectif sérieux. Pour les développeurs seniors, ceux qui maîtrisent vraiment leur métier, l’IA fonctionne comme un accélérateur. Ils comprennent le code généré, ils en voient les limites, ils savent le corriger, le refactoriser, l’intégrer dans une architecture complexe. Ils vont plus vite, livrent davantage, et leur valeur sur le marché ne faiblit pas. L’IA est leur alliée.
Pour les développeurs juniors, ceux qui apprennent et qui entrent sur le marché, la situation est très différente. Pourquoi embaucher un junior à 35 000 euros par an pour des tâches que l’IA pourrait produire en quelques secondes ? La valeur traditionnelle du junior, qui consiste à faire tourner du code simple tout en montant progressivement en compétences, est directement menacée. Et sans juniors aujourd’hui, il n’y a pas de seniors demain.
La question n’est pas de savoir si l’IA va ou non transformer le développement logiciel, parce qu’elle le fait déjà . La question est de savoir à qui profite ce gain de productivité phénoménal. Aux entreprises qui réduisent leurs effectifs tout en maintenant leur volume de production ? Aux actionnaires des grandes plateformes d’IA, concentrées dans quelques mains et dans quelques pays ? Ou peut-on imaginer un partage plus large, en termes de temps de travail, de revenus, de reconversion ?
L’histoire de la mécanisation industrielle nous a déjà appris que le progrès technique n’est jamais neutre politiquement. Les gains existent, mais leur répartition est une question de rapport de force, de régulation, et de choix collectif. La révolution des métiers à tisser n’a pas profité spontanément aux tisserands.
Face à cette mutation, plusieurs questions s’imposent.
La première est celle de la formation. Si les tâches d’entrée de gamme disparaissent, comment forme-t-on les développeurs confirmés de demain ? Il faut repenser les cursus, valoriser la compréhension profonde plutôt que la capacité à produire du code répétitif.
La deuxième est celle de la régulation du marché du travail. Une IA qui multiplie par dix la productivité d’un développeur senior, c’est aussi potentiellement neuf développeurs juniors de moins. Cela appelle des mécanismes de redistribution : réduction du temps de travail, cotisations assises sur les gains de productivité, financement de la reconversion professionnelle.
La troisième est celle de la souveraineté numérique. Les outils d’IA sur lesquels repose désormais une part croissante de notre économie numérique sont quasi-exclusivement américains, ce qui représente une dépendance stratégique que la gauche ne peut pas se permettre d’ignorer.
La quatrième, enfin, est celle de l’accès universel. L’IA peut être un outil d’émancipation, mais seulement si elle reste accessible. Si son coût s’envole à mesure que son utilité se confirme, elle risque de creuser les inégalités plutôt que de les réduire.
Je ne suis pas nostalgique du code que je ne veux plus écrire à la main, et je ne pense pas que l’IA soit intrinsèquement mauvaise pour le secteur du développement. Mais ce que j’ai vécu ces dernières semaines me conforte dans une conviction ancienne : les gains technologiques ne se redistribueront pas d’eux-mêmes. Le rôle de la politique est précisément de s’assurer qu’ils profitent au plus grand nombre, et pas seulement à ceux qui avaient déjà le plus. Ce débat commence maintenant, et il serait dommage que nous y participions trop tard.
Sébastien GIRARDOT, Délégué fédéral à la communication – Suivi technique, datas et IA