Utilisation de l’IA pour le développement de microservices : Un succès ou un risque caché ?
Récemment, un utilisateur sur les réseaux sociaux a partagé son expérience avec GPT-4, célébrant la création de cinq microservices pour un nouveau produit en seulement trois heures, pour un coût dérisoire de 0,11 dollar. En revanche, un développeur humain, réputé pour ses compétences, avait proposé d’effectuer le même travail pour 5.000 euros et un délai de deux semaines. Cette démonstration a suscité un mélange d’étonnement et d’enthousiasme : assiste-t-on à la fin du développement logiciel traditionnel ?
Cependant, les critiques n’ont pas tardé à émerger. Un autre professionnel a posté une liste exhaustive de plus de 30 questions techniques souvent négligées dans ces comparaisons. Ces interrogations mettent en lumière une réalité inquiétante : le code n’est pas seulement une question de fonctionnalité, mais aussi de sécurité, de contexte, de maintenance et de responsabilité.
Quel est réellement le coût d’un « code gratuit » ?
Dans le monde réel, produire un code qui « fonctionne » ne suffit pas ; c’est seulement le début. Même le microservice le plus simple doit passer par une série de validations pour être à la hauteur des exigences d’un environnement de production sérieux :
- Valide-t-il correctement les entrées ? Ou risque-t-il de bloquer le serveur avec une requête mal formée ?
- Est-il conforme aux réglementations sur la vie privée comme le RGPD ?
- Dispose-t-il de journaux utiles et de configurations d’alerte ? Peut-on le surveiller et le déboguer en cas de problème ?
- Est-il protégé contre les injections (SQL, commandes, etc.) ?
- Quel impact aurait un échec de ce microservice pendant une journée entière ?
- Qui s’en occupera dans six mois ? Existe-t-il une documentation ? Est-il versionné ?
Ces questions ne sont pas réthoriques. Elles distinguent le « code de laboratoire » d’une solution professionnelle qui peut évoluer, être maintenue et résister à l’épreuve du temps.
GPT-4 : un outil, pas un substitut
L’IA générative peut produire du code utile, même de qualité, entre des mains expertes. Mais ce résultat n’est pas gratuit : il nécessite une compréhension approfondie, une validation, des tests, une intégration et un suivi. Le coût ne se limite pas au temps d’écriture, mais englobe tout ce qui suit : la garantie de qualité, la sécurité, la maintenabilité, le respect des obligations légales et la durabilité technique.
Croire que GPT-4 peut remplacer complètement un développeur est aussi naïf que de penser qu’une calculatrice peut remplacer un ingénieur.
La dette technique : le coût caché du raccourci
Adopter des solutions générées par l’IA sans supervision peut sembler une économie à court terme, mais cela ouvre la voie à la dette technique, aux failles de sécurité et à une dépendance risquée vis-à-vis d’un code difficile à comprendre. En production, le code non documenté représente un risque latent. Que se passe-t-il s’il échoue et que personne ne sait comment le corriger ?
Ces situations ne relèvent pas d’hypothèses abstraites : elles se produisent quotidiennement dans des entreprises qui privilégient la rapidité au détriment de la fiabilité.
Conclusion : Automatiser, oui ; abandonner, non
L’automatisation de certaines tâches grâce à l’IA est une opportunité fantastique, mais cela ne doit pas devenir une excuse pour abandonner les principes essentiels du développement professionnel. Un développeur qui utilise GPT-4 pour accélérer les tâches répétitives tout en se concentrant sur des décisions stratégiques agit de manière efficace. En revanche, celui qui copie et colle sans comprendre ce qu’il fait joue avec le feu.
L’intelligence artificielle n’est pas là pour remplacer les professionnels, mais pour les renforcer. Cependant, comme tout outil puissant, elle exige discernement, responsabilité et compréhension technique pour éviter de se retourner contre nous.
Références : LinkedIn
