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La révolution du codage Spark OpenAI et Anthropic alors que les développeurs abandonnent la programmation traditionnelle

February 14, 2026
in Finances
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Home Finances
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Le codage traditionnel est-il mort ? C’est la query que de nombreux développeurs se posent cette semaine suite au lancement de nouveaux modèles de codage puissants d’OpenAI et d’Anthropic.

La semaine dernière, OpenAI et Anthropic ont abandonné leurs modèles de codage respectifs (GPT-5.3-Codex et Claude Opus 4.6), qui représentaient tous deux des progrès significatifs dans les capacités de codage de l’IA. GPT-5.3-Codex a montré des performances nettement supérieures aux exams de codage par rapport aux modèles précédents, tandis que l’Opus 4.6 a introduit une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs de déployer des équipes d’brokers IA autonomes capables de s’attaquer simultanément à différents points de projets complexes. Les deux modèles peuvent écrire, tester et déboguer du code avec une intervention humaine minimale, voire même itérer sur leur propre travail et affiner les fonctionnalités avant de présenter les résultats aux développeurs.

Les variations, en particulier GPT-5.3-Codex, ont déclenché une sorte de crise existentielle en ligne parmi les ingénieurs logiciels. Au cœur de celui-ci se trouvait un essai viral écrit par Matt Shumer, PDG d’AutresideAI. Shumer a déclaré que « quelque selected a cliqué » après la sortie du modèle et a décrit les modèles d’IA gérant désormais l’ensemble du cycle de développement de manière autonome : écrire des dizaines de milliers de lignes de code, ouvrir des purposes, tester des fonctionnalités et itérer jusqu’à ce qu’ils soient satisfaits, les développeurs décrivant simplement les résultats souhaités et s’en allant. Il a proposé que ces avancées signifient que l’IA pourrait perturber l’emploi plus gravement que la pandémie de COVID-19.

L’essai a suscité des réactions mitigées. Certains leaders technologiques étaient d’accord, notamment le co-fondateur de Reddit, Alexis Ohanian, mais d’autres, dont le professeur de NYU Gary Marcus, l’ont critiqué comme étant un « battage médiatique militarisé ». (Marcus a noté que Shumer n’a fourni aucune donnée confirmant que l’IA peut écrire des purposes complexes sans erreurs.) Jeremy Kahn de Fortune a également fait valoir que ce sont les caractéristiques uniques du codage, comme les exams automatisés, qui facilitent l’automatisation complète, tandis que l’automatisation d’autres domaines de travail de connaissances peut être plus insaisissable.

Les ingénieurs logiciels, premiers à adopter

Pour de nombreux ingénieurs, certains avertissements de Shumer ne font que refléter leur réalité actuelle. De nombreux ingénieurs déclarent qu’ils ont complètement arrêté de coder et qu’ils s’appuient plutôt sur l’IA pour écrire du code selon leurs directions.

Bien que les nouvelles variations représentent des améliorations significatives, les développeurs ont également déclaré que l’industrie avait subi une lente transformation au cours de l’année écoulée, les modèles étant devenus suffisamment capables pour gérer de manière autonome des tâches de plus en plus complexes. Même si les développeurs des plus grandes entreprises technologiques ont largement arrêté d’écrire du code ligne par ligne, ils n’ont pas arrêté de créer des logiciels : ils sont devenus directeurs de systèmes d’IA qui font la saisie à leur place. La compétence est passée de l’écriture de code à l’structure de options et au guidage d’outils d’IA. Selon certains, les nouveaux modèles « font éclater la bulle » autour du codage de l’IA en sensibilisant les personnes extérieures au codage à une tendance que les ingénieurs connaissent depuis des mois.

Lors de la conférence téléphonique sur les résultats cette semaine, le co-PDG de Spotify, Gustav Söderström, a déclaré que les meilleurs développeurs de l’entreprise “n’avaient pas écrit une seule ligne de code depuis décembre”. Le système interne du géant du streaming utilise Claude Code pour le déploiement à distance, permettant aux ingénieurs de demander à l’IA de corriger des bugs ou d’ajouter des fonctionnalités through Slack sur leurs téléphones pendant leur trajet, puis de fusionner le travail terminé avec la manufacturing avant d’atteindre le bureau. Söderström a déclaré que Spotify avait livré plus de 50 nouvelles fonctionnalités en 2025 en utilisant ces flux de travail.

Même au sein d’Anthropic, les ingénieurs s’appuient largement sur leurs propres outils pour écrire du nouveau code. Boris Cherny, responsable de Claude Code, a déclaré plus tôt ce mois-ci qu’il n’avait pas écrit de code depuis plus de deux mois. Anthropic avait précédemment déclaré à Fortune que 70 à 90 % du code de l’entreprise était désormais généré par l’IA.

Les modèles eux-mêmes ont également franchi une étape récursive : ils contribuent désormais matériellement à construire des itérations plus avancées d’eux-mêmes. OpenAI a déclaré que GPT-5.3-Codex « est notre premier modèle qui a joué un rôle déterminant dans sa création », un changement significatif dans le fonctionnement du développement de l’IA. De même, Cherny d’Anthropic a déclaré que son équipe avait construit Claude Cowork, une model non approach de Claude Code pour la gestion de fichiers, en une semaine et demie environ, en utilisant en grande partie Claude Code lui-même. Même pour Claude Code, Cherny a déclaré qu’environ 90 % de son propre code est désormais écrit par Claude Code.

Malgré les good points de productivité, certains développeurs préviennent également que les nouveaux outils pourraient entraîner un épuisement professionnel. Steve Yegge, un ingénieur chevronné, a déclaré que les outils d’IA épuisaient les développeurs à trigger du surmenage.

Dans un article de weblog largement partagé, Yegge a décrit s’être endormi soudainement après de longues séances de codage et ses collègues envisageaient d’installer des modules de sieste dans leur bureau. Selon lui, la nature addictive des outils de codage de l’IA pousse les développeurs à assumer des expenses de travail insoutenables. “Avec un increase de 10x, si vous donnez Claude Code à un ingénieur, une fois qu’il le maîtrise, son flux de travail produira la valeur de neuf ingénieurs supplémentaires”, a-t-il écrit. Mais « construire des choses avec l’IA demande beaucoup d’énergie humaine ».



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Tags: abandonnentalorsAnthropiccodagedéveloppeurslesOpenAIprogrammationrévolutionSparktraditionnelle
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