Codex d'OpenAI et Claude d'Anthropic déclenchent une révolution dans la programmation alors que les développeurs déclarent avoir abandonné la programmation traditionnelle

La programmation traditionnelle est-elle morte ? Telle est la question que de nombreux développeurs se posent cette semaine suite au lancement de nouveaux modèles de codage puissants d’OpenAI et d’Anthropic.

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La semaine dernière, OpenAI et Anthropic ont dévoilé leurs modèles de codage respectifs — GPT-5.3-Codex et Claude Opus 4.6 — qui représentent tous deux des avancées significatives dans les capacités de codage par IA. GPT-5.3-Codex a montré des performances nettement supérieures sur les benchmarks de codage par rapport aux modèles précédents, tandis qu’Opus 4.6 a introduit une fonctionnalité permettant aux utilisateurs de déployer des équipes d’agents IA autonomes capables de gérer simultanément différents aspects de projets complexes. Les deux modèles peuvent écrire, tester et déboguer du code avec peu d’intervention humaine — en itérant sur leur propre travail et en affinant les fonctionnalités avant de présenter les résultats aux développeurs.

Ces sorties — en particulier GPT-5.3-Codex — ont suscité une sorte de crise existentielle en ligne chez les ingénieurs logiciels. Au cœur de cette polémique se trouvait un essai viral écrit par Matt Shumer, PDG d’OthersideAI. Shumer a déclaré qu’un « déclic » s’était produit après les sorties des modèles et décrivait des modèles d’IA gérant désormais tout le cycle de développement de manière autonome — écrivant des dizaines de milliers de lignes de code, ouvrant des applications, testant des fonctionnalités et itérant jusqu’à satisfaction, avec les développeurs se contentant de décrire les résultats souhaités et de s’éloigner. Il a avancé que ces avancées signifiaient que l’IA pourrait perturber les emplois plus gravement que la pandémie de COVID-19.

L’essai a suscité des réactions mitigées. Certains leaders technologiques ont été d’accord, notamment Alexis Ohanian, co-fondateur de Reddit, mais d’autres, comme le professeur de NYU Gary Marcus, l’ont critiqué comme étant une « hype instrumentalisée ». (Marcus a noté que Shumer n’avait fourni aucune donnée soutenant ses affirmations selon lesquelles l’IA peut écrire des applications complexes sans erreurs.) Jeremy Kahn de Fortune a également soutenu que ce sont les caractéristiques uniques du codage — comme les tests automatisés — qui facilitent une automatisation complète, alors que l’automatisation d’autres domaines du travail intellectuel pourrait être plus difficile à réaliser.

Les ingénieurs comme premiers utilisateurs

Pour beaucoup d’ingénieurs, certaines des mises en garde de Shumer reflètent simplement leur réalité actuelle. Beaucoup déclarent avoir arrêté de coder complètement, se reposant désormais sur l’IA pour écrire du code selon leurs instructions.

Bien que ces nouvelles versions représentent des améliorations significatives, les développeurs ont aussi indiqué que l’industrie subit une transformation lente depuis un an, à mesure que les modèles deviennent capables de gérer des tâches de plus en plus complexes de manière autonome. Si, dans les grandes entreprises technologiques, la majorité des développeurs ont cessé d’écrire du code ligne par ligne, ils n’ont pas arrêté de construire des logiciels — ils sont devenus des directeurs de systèmes d’IA qui se chargent de la saisie. La compétence a évolué, passant de l’écriture de code à l’architecture de solutions et à la supervision des outils IA. Certains soutiennent que ces nouveaux modèles « éclatent la bulle » autour du codage par IA en rendant visibles à l’extérieur une tendance que les ingénieurs vivent depuis des mois.

Lors de sa conférence sur les résultats cette semaine, le co-CEO de Spotify, Gustav Söderström, a déclaré que les meilleurs développeurs de l’entreprise « n’ont 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 d’instruire l’IA pour corriger des bugs ou ajouter des fonctionnalités via Slack sur leur téléphone pendant leur trajet, puis de fusionner le travail terminé en production avant d’arriver au bureau. Söderström a indiqué que Spotify a lancé plus de 50 nouvelles fonctionnalités en 2025 en utilisant ces flux de travail.

Même chez Anthropic, les ingénieurs s’appuient fortement 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 a précédemment indiqué à Fortune que 70 % à 90 % du code de l’entreprise est désormais généré par l’IA.

Les modèles eux-mêmes ont également atteint une étape récursive : ils contribuent désormais concrètement à la création de versions plus avancées d’eux-mêmes. OpenAI a déclaré que GPT-5.3-Codex « est notre premier modèle qui a été instrumental dans sa propre création », un changement significatif dans la façon dont fonctionne le développement de l’IA. De même, Cherny d’Anthropic a indiqué que son équipe a construit Claude Cowork — une version non technique de Claude Code pour la gestion de fichiers — en environ une semaine et demie, en utilisant principalement Claude Code lui-même. Même pour Claude Code, Cherny a précisé qu’environ 90 % de son propre code est désormais écrit par Claude Code.

Malgré ces gains de productivité, certains développeurs mettent en garde contre le risque d’épuisement. Steve Yegge, ingénieur vétéran, a déclaré que les outils d’IA épuisent les développeurs en raison de leur surcharge de travail.

Dans un article de blog largement partagé, Yegge a raconté s’être endormi soudainement après de longues sessions de codage et que ses collègues envisageaient d’installer des pods de sieste dans leurs bureaux. Selon lui, la nature addictive des outils de codage IA pousse les développeurs à accepter des charges de travail insoutenables. « Avec un boost de 10x, si vous donnez à un ingénieur Claude Code, une fois qu’il maîtrise, son flux de travail produira la valeur de neuf autres ingénieurs », a-t-il écrit. Mais « construire des choses avec l’IA demande beaucoup d’énergie humaine. »

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