IA et développement logiciel : comment les copilotes transforment le métier de développeur

Et si demain, votre collègue de bureau était… une intelligence artificielle ?
Pour de plus en plus de développeurs, c’est déjà une réalité. L’IA ne remplace pas le codeur, mais elle l’accompagne un peu comme un copilote dans un jet. Elle suggère du code, corrige des erreurs, automatise des tests et aide à optimiser les projets.

[IA et développement] Mais comment utiliser l’IA efficacement lorsqu’on est développeur ? Quels sont ses avantages et ses limites ? Et surtout, que doit savoir un futur développeur pour en tirer parti ?

Un copilote IA est un outil qui accompagne le développeur informatique tout au long du processus de programmation. Concrètement, il analyse le contexte d’un projet et propose du code, des corrections ou des explications.

Parmi les modèles les plus utilisés aujourd’hui :

• GitHub Copilot : intégré directement dans Visual Studio Code, pensé spécifiquement pour les développeurs.
• ChatGPT : modèle polyvalent, capable de générer texte et code dans de nombreux langages.
• Claude AI : reconnu pour son raisonnement avancé et sa sécurité.
• Gemini (Google) : multimodal, capable de traiter texte, images et données complexes.
• Mistral / Codestral : une alternative open source performante qui rivalise avec les grands modèles propriétaires.

👉 À lire aussi : La nouvelle loi sur l’IA générative en Union Européenne : quelles implications pour l’avenir ?

Les copilotes IA sont déjà utilisés dans quatre grands domaines :

Les modèles IA peuvent écrire automatiquement des portions de code à partir d’instructions en langage naturel.

Exemple :
Le développeur demande à ChatGPT :
“Écris une fonction en Python qui calcule la factorielle d’un nombre.”

👉 L’IA produit directement un code fonctionnel.

👉 Ici, l’IA repère un “:” manquant et propose la correction à cette erreur de syntaxe.

Les modèles IA peuvent générer automatiquement des tests unitaires, ce qui fait gagner un temps précieux.

Exemple :
“Génère un test unitaire pour la fonction factorielle.”

👉 L’IA crée rapidement des tests unitaires pour valider la fonction, ce qui fait gagner un temps précieux.

Les copilotes IA aident aussi à rendre le code plus lisible, performant et conforme aux bonnes pratiques de programmation.

Exemple
Code initial (sans optimisation) :

Version refactorisée par l’IA :

👉L’IA simplifie et optimise le code pour le rendre plus lisible et plus pythonique.

Un copilote IA n’est pas parfait : la qualité de ses réponses dépend de vos instructions. C’est ce qu’on appelle le prompt engineering.

Bonnes pratiques pour écrire un bon prompt :

• Être spécifique : langage, contraintes, format attendu.
• Donner du contexte : objectif, rôle de la fonction, bibliothèques.
• Demander des preuves : tests unitaires, explications.
• Contrôler le format de sortie : uniquement du code, une liste, un tableau.

Exemples de prompts efficaces pour développeurs :

Génération + tests

Tu es un assistant expert en Python.
Écris une fonction ‘factorielle(n)’ qui :
- prend un entier ≥ 0
- lève une ValueError si n < 0
- renvoie un entier

Donne aussi 3 tests unitaires (pytest).
Fournis uniquement le code (fonction + tests).

Revue de code

Agis comme relecteur de code senior.
Analyse ce script et liste :
1) bugs potentiels (avec ligne)
2) suggestions de performance
3) améliorations de lisibilité
4) tests manquants

Retourne la réponse en listes numérotées.

Refactorisation

Refactorise cette fonction pour la rendre plus claire sans modifier son comportement.  
Explique brièvement les changements apportés.

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Malgré leurs atouts, les copilotes IA présentent des risques :

• Hallucinations : l’IA peut inventer des fonctions ou bibliothèques inexistantes.
• Qualité variable : un même prompt peut donner un code excellent ou maladroit. Il arrive également que le code généré ne soit pas optimisé, entraînant des temps d’exécution plus longs.
• Problèmes de sécurité : risque d’exposer des données sensibles (clés API, infos clients).
• Dépendance : les juniors risquent de moins apprendre en s’appuyant trop sur l’IA.

Pour tirer le meilleur parti d’un copilote IA en tant que développeur, quelques règles s’imposent :

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Au sein de Diginamic, nous formons les développeurs à tirer parti de l’IA tout en gardant leur esprit critique.

L’ensemble de nos programmes de formation de notre filière Développement prépare nos étudiants à exploiter l’IA pour concevoir, développer et tester une application.

De plus, ils apprendront notamment à :

L’IA n’est ni une baguette magique ni une menace pour les développeurs.
C’est un copilote qui accélère la productivité, simplifie l’apprentissage et corrige les erreurs. Mais comme tout copilote, elle ne remplace pas le pilote.

L’avenir du développement sera marqué par cette collaboration homme–machine. Le rôle du développeur restera essentiel : contrôler, valider et améliorer le code.