Simon Højberg, ingénieur frontend, a publié sur son blog un texte qui est plus qu'une simple critique de l'utilisation de l'IA dans le développement de logiciels : il ne se plaint pas parce que l'IA « vient nous enlever nos emplois », mais parce que – selon lui – elle efface l'identité culturelle même du programmeur.
La programmation, dit-il, a toujours été un acte de précision, de savoir-faire et de pensée logique. Aujourd’hui, avec les outils d’intelligence artificielle générative, elle est en train de muter vers quelque chose de complètement contraire à cette idée : ce qu’on appelle codage d'ambiance (rappelez-vous qu'une traduction littérale possible pourrait être « programme par sensations »).
Des artisans aux « opérateurs »
Pendant des décennies, les programmeurs se sont définis comme des artisans de la pensée formelle. Leur tâche n’était pas seulement de créer des logiciels, mais aussi de comprendre en profondeur les systèmes : comment ils fonctionnent, comment ils échouent et comment ils se transforment.
Dans son essai, Højberg se souvient de ses journées de programmation devant Vimvotre éditeur de texte. Là, dit-il, il a trouvé le plaisir de la création pure : résoudre un puzzle logique avec ses mains et son esprit synchronisés. Mais ce monde – selon lui – est en train de s’évaporer :
« Aujourd'hui, on nous demande d'écrire des spécifications en Markdown au lieu du code. Nous n'explorons plus les recoins du système ni ne résolvons des énigmes (…) Nous exploitons désormais un nuage d'agents qui réfléchissent à notre place. »
Il codage d'ambiance remplace le travail par une sorte de direction d'orchestreoù le programmeur dicte les ordres en langage naturel et l'IA les exécute. Le problème, dit Højberg, est que cela déconnecte l'être humain de son propre outil. Nous ne sommes plus des créateurs, mais des superviseurs : et le pire, c'est que nous prenons l'habitude de ne pas comprendre ce que nous produisons.
Le retour au chaos
Pour Højberg, le cœur du problème n’est pas l’IA elle-même, mais le langage avec lequel nous programmons lorsque nous l’utilisons : le langage naturel. Le nôtre, wow.
« Les LLM (modèles linguistiques) sont imprécis par nature. Tant dans leurs propriétés que dans la manière dont nous les instruisons : avec des langages naturels qui peuvent être mal interprétés. »
« Il est curieux que nous ayons choisi cette approche de l'informatique, compte tenu à quel point le non-déterminisme nous met mal à l'aise, nous les programmeurs. Nous préférons la prévisibilité (mais) le code généré par les LLM représente le contraire de cela : un chaos incohérent. »
Depuis plus de 70 ans, l’informatique évolue en quête de précision. Les langages de programmation formels, de l'assembleur à Python, ont été spécialement conçus pour éliminer toute ambiguïté, et l'ordinateur devait le faire. exactement ce que l'humain a ordonné. C’était en fait la beauté du code : la capacité de maîtriser le chaos du langage humain grâce à des structures logiques, des règles et des types de données clairs.
Avec l’IA, dit Højberg, cette clarté s’estompe. Le code généré par un modèle de langage peut changer à chaque tentative, même si « l'invite » est la même… tout cela parce qu'il est probabiliste et non déterministe. Et le pire : cela peut paraître correct, même compiler, et néanmoins être profondément brisé.
Dijkstra avait raison
Attention, Højberg n'est pas seul dans sa croisade. En fait, pour justifier sa position, il cite l'un des grands philosophes de l'informatique : Edsger W. Dijkstra, pionnier du génie logiciel et ardent défenseur de la rigueur formelle.
En 1979, Dijkstra écrit un texte court (et désormais visionnaire) intitulé « Sur la folie de la programmation en langage naturel» (« Sur le non-sens de la programmation en langage naturel »). Là, il a prévenu :
« Il faut remettre en question l'idée selon laquelle les langues naturelles simplifient le travail. (…) La vertu des textes formels est que leur manipulation, pour être légitime, doit respecter seulement quelques règles simples. Ils sont, quand on y pense, un outil étonnamment efficace pour exclure toutes sortes d'absurdités qu'il est presque impossible d'éviter dans l'utilisation de nos langues maternelles. »
Près d’un demi-siècle plus tard, Højberg sauve cet avertissement et l’applique aux systèmes d’intelligence artificielle actuels. Son message est clair : le retour au langage naturel est un échec intellectuel.
Là où autrefois nous recherchions la précision, nous acceptons désormais la probabilité. Là où nous cultivions autrefois la pensée logique, nous nous appuyons désormais sur un modèle statistique qui « devine » ce que nous voulons dire.
La perte de rigueur mentale
Programmer, ce n'est pas seulement donner des instructions à un ordinateur : c'est une façon de penser. Lorsqu’un programmeur traduit son idée en code, il force son esprit à formaliser, déboguer et structurer son raisonnement. C’est ce processus qui génère la compréhension… quelque chose qui se perd avec l’IA, et la pensée formelle est remplacée par une consommation passive.
« Il y a quelque chose dans le code généré par l'IA qui me fait émerveiller. Je le lis sans réfléchir, dépassé et ennuyé. J'accepte les erreurs invisibles, tant que le programme se compile. »
Le programmeur n'a plus besoin de construire une « théorie » interne du système, comme le disait l'informaticien danois Peter Naur dans son célèbre texte « La programmation comme construction théorique »: Naur a soutenu que la chose la plus importante dans le processus de programmation n'est pas le logiciel qui en résulte, mais la compréhension que le programmeur développe en le faisant ; sans cette compréhension, le maintien et l’extension d’un système deviennent impossibles.
Il codage d'ambiance Elle détruit précisément cela, le contact direct avec la complexité : l’IA cache le processus et offre des résultats opaques… et, ainsi, le code « fonctionne » – jusqu’à ce qu’il ne fonctionne plus – et personne ne sait vraiment pourquoi.
