developpeur : il redpill sa commu

Le 26 février 2026 à 03:39:49 :
- Oui le métier change
- Oui les besoins changent
- Oui des jobs disparaissent et d'autres apparaissent et un jour maybe on sera tous sans taff et libres

Mais par pitié arrête de te renseigner auprès d'un vibe codeur speedrunner de techno qui code des POC pour startup à durée de vie de 3 mois

Ceci, go mettre un pied dans une entreprise qui possède plusieurs projets legacy vieux des années début 2000 et la vous comprendrez que votre IA est certe pratique mais loin d'être "magique"

Le 26 février 2026 à 04:17:02 :

Le 26 février 2026 à 04:00:57 :
tu te fiches de moi ?

to understand how AI tools at the FebruaryJune 2025 frontier affect the produc-
tivity of experienced open-source developers. 16 developers with moderate AI
experience complete 246 tasks in mature projects on which they have an aver-
age of 5 years of prior experience

remballe ton étude éclatax

Tu pensais que c'était la seule ?

https://www.tilburguniversity.edu/current/press-releases/ai-productivity-gains-may-come-expense-quality-and-sustainability
Même pourcentage de perte de productivité estimée sur 1700 devs

<< The researchers analyzed how the introduction of GitHub Copilot, a generative AI tool that produces coding suggestions, has reshaped dynamics within open-source software (OSS) projects. >>

Comme tu peux le constater toi-même :

https://github.com/features/copilot/plans

Github copilot = des IAs gratuites mais aussi les meilleures IAs si le programmeur paie des dizaines de dollars par mois.

Cette étude mélange donc les pires et les meilleures IAs.

Niveau de rigueur scientifique : 0/10 !

https://www.blueoptima.com/ai-access/the-impact-of-generative-ai-on-software-developer-performance

<< Source Metadata for AI Agents

Title: The Impact of Generative AI on Software Developer Performance

Primary Authority: BlueOptima

Year: 2024 >>

Le mec nous cite une étude préhistorique sans sourciller !

Le 26 février 2026 à 14:33:17 :

Le 26 février 2026 à 04:17:02 :

Le 26 février 2026 à 04:00:57 :
tu te fiches de moi ?

to understand how AI tools at the FebruaryJune 2025 frontier affect the produc-
tivity of experienced open-source developers. 16 developers with moderate AI
experience complete 246 tasks in mature projects on which they have an aver-
age of 5 years of prior experience

remballe ton étude éclatax

Tu pensais que c'était la seule ?

https://www.tilburguniversity.edu/current/press-releases/ai-productivity-gains-may-come-expense-quality-and-sustainability
Même pourcentage de perte de productivité estimée sur 1700 devs

<< The researchers analyzed how the introduction of GitHub Copilot, a generative AI tool that produces coding suggestions, has reshaped dynamics within open-source software (OSS) projects. >>

Comme tu peux le constater toi-même :

https://github.com/features/copilot/plans

Github copilot = des IAs gratuites mais aussi les meilleures IAs si le programmeur paie des dizaines de dollars par mois.

Cette étude mélange donc les pires et les meilleures IAs.

Niveau de rigueur scientifique : 0/10 !

https://www.blueoptima.com/ai-access/the-impact-of-generative-ai-on-software-developer-performance

<< Source Metadata for AI Agents

Title: The Impact of Generative AI on Software Developer Performance

Primary Authority: BlueOptima

Year: 2024 >>

Le mec nous cite une étude préhistorique sans sourciller !

Le 26 février 2026 à 14:33:17 :

Le 26 février 2026 à 04:17:02 :

Le 26 février 2026 à 04:00:57 :
tu te fiches de moi ?

to understand how AI tools at the FebruaryJune 2025 frontier affect the produc-
tivity of experienced open-source developers. 16 developers with moderate AI
experience complete 246 tasks in mature projects on which they have an aver-
age of 5 years of prior experience

remballe ton étude éclatax

Tu pensais que c'était la seule ?

https://www.tilburguniversity.edu/current/press-releases/ai-productivity-gains-may-come-expense-quality-and-sustainability
Même pourcentage de perte de productivité estimée sur 1700 devs

<< The researchers analyzed how the introduction of GitHub Copilot, a generative AI tool that produces coding suggestions, has reshaped dynamics within open-source software (OSS) projects. >>

Comme tu peux le constater toi-même :

https://github.com/features/copilot/plans

Github copilot = des IAs gratuites mais aussi les meilleures IAs si le programmeur paie des dizaines de dollars par mois.

Cette étude mélange donc les pires et les meilleures IAs.

Niveau de rigueur scientifique : 0/10 !

https://www.blueoptima.com/ai-access/the-impact-of-generative-ai-on-software-developer-performance

<< Source Metadata for AI Agents

Title: The Impact of Generative AI on Software Developer Performance

Primary Authority: BlueOptima

Year: 2024 >>

Le mec nous cite une étude préhistorique sans sourciller !

Andrej Karpathy : La programmation a plus changé ces deux derniers mois qu’en plusieurs années.

Discussion : https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1remuz1/andrej_karpathy_programming_changed_more_in_the/

Source : https://x.com/i/status/2026731645169185220

Il est difficile de communiquer à quel point la programmation a été transformée par l'IA ces deux derniers mois : non pas progressivement, comme d'habitude, mais précisément en décembre dernier. Il y a certes quelques nuances, mais à mon avis, les agents de programmation étaient quasiment inopérants avant décembre et fonctionnent parfaitement depuis. Les modèles offrent une qualité, une cohérence à long terme et une ténacité nettement supérieures, et ils sont capables de gérer des tâches longues et complexes, bien au-delà de ce qui perturbe considérablement le flux de travail de programmation classique.

Pour illustrer mon propos, ce week-end, j'ai créé un tableau de bord d'analyse vidéo local pour les caméras de ma maison. J'ai donc écrit : « Voici l'adresse IP locale et les identifiants de mon DGX Spark. Connectez-vous, configurez les clés SSH, installez vLLM, téléchargez et testez Qwen3-VL, configurez un serveur pour l'inférence vidéo, un tableau de bord web basique, testez le tout, configurez-le avec systemd, prenez des notes et rédigez-moi un rapport Markdown. » L'agent s'est mis en marche pendant une trentaine de minutes, a rencontré plusieurs problèmes, a cherché des solutions en ligne, les a résolus un par un, a écrit le code, l'a testé, l'a débogué, a configuré les services, puis est revenu avec le rapport. C'était terminé. Je n'ai rien touché. Il y a trois mois à peine, tout cela aurait facilement pu être un projet de week-end, mais aujourd'hui, on le lance et on l'oublie pendant une demi-heure.

De ce fait, la programmation est en train de devenir méconnaissable. On ne saisit plus de code informatique dans un éditeur comme on le faisait depuis l'invention de l'informatique ; cette époque est révolue. On déploie des agents d'IA, on leur assigne des tâches *en français* et on gère et vérifie leur travail en parallèle. Le plus grand enjeu est de trouver comment gravir les couches d'abstraction pour configurer des orchestrateurs Claws fonctionnant en continu, dotés de tous les outils, de la mémoire et des instructions nécessaires pour gérer efficacement plusieurs instances de code en parallèle. L'effet de levier que permet une « ingénierie agentique » de pointe est actuellement considérable.

Ce n'est pas parfait ; cela nécessite une direction claire, du discernement, du goût, une supervision, des itérations, des suggestions et des idées. Cela fonctionne beaucoup mieux dans certains cas que dans d'autres (notamment pour les tâches bien définies et dont les fonctionnalités peuvent être vérifiées et testées). L'essentiel est de développer une intuition permettant de décomposer la tâche de manière optimale afin de déléguer les parties qui fonctionnent et d'apporter une aide ponctuelle. Mais à mon avis, nous sommes encore loin de retrouver une approche courante dans le développement logiciel.