Des codeurs sont embauchés pour réparer les erreurs commises par l'IA qui provoque leurs licenciements,

Spécialiste en nettoyage de code généré par l'IA est le nouveau titre d'emploi en vogue sur les CV

Beaucoup des clients d’Harsh Kumar, développeur web et d'applications basé en Inde, affirment avoir déjà investi une grande partie de leur budget dans des outils de « vibe coding » qui n'ont pas donné les résultats escomptés. Ils finissent ainsi par se rendre compte que dépenser de l'argent pour un développeur humain en vaut la peine, car cela leur évite les maux de tête liés à la tentative de faire réparer le « code merdique » généré par une intelligence artificielle. Harsh Kumar intervient en tant que spécialiste en nettoyage de code généré par l’intelligence artificielle. C’est un titre d’emploi que l’on rencontre de plus en plus sur les CV en ligne.

Avec l'essor d'outils d'IA tels que ChatGPT, il est désormais possible de décrire un programme en langage naturel (français par exemple) et de demander au modèle d'IA de le traduire en code fonctionnel. Andrej Karpathy, ancien chercheur d'OpenAI, a récemment donné un nom à cette pratique, le « vibe coding », qui gagne du terrain dans les milieux technologiques. Google a même déclaré générer 25 % de son code par IA.

Cette technique, rendue possible par les grands modèles de langage (LLM) d'entreprises comme OpenAI ou Anthropic, attire l'attention parce qu'elle pourrait abaisser la barrière à l'entrée de la création de logiciels. Mais des questions subsistent quant à la capacité de cette approche à produire de manière fiable un code adapté aux applications du monde réel, même si des outils tels que Cursor Composer, GitHub Copilot et Replit Agent rendent le processus de plus en plus accessible aux non-programmeurs.

En effet, Kumar explique que ses clients lui mettent souvent à disposition des sites web ou des applications générées par une intelligence et qui se sont avérés instables ou totalement inutilisables. Son rôle : réparer la casse ou remettre de l’ordre dans le code généré par l’intelligence artificielle afin d’aboutir à un produit logiciel fonctionnel. Harsh Kumar entre ainsi dans la nouvelle catégorie de titre d’emploi dénommée spécialiste en nettoyage de code généré par l’intelligence artificielle.

Recently multiple people are claiming role of "Vibe Coding Cleanup Specialist" on LinkedIn

True engineering isn’t just building.
It’s cleaning up code, reducing entropy, and making it elegant, especially when working in a team. pic.twitter.com/OaHbi3TdNp

— Pranjal Kumar 🦚 (@PranjalKumar__) September 7, 2025

L’humain revient donc au secours de l’intelligence artificielle que les entreprises utilisent de plus en plus comme motif pour le mettre à l’écart

Plus de 150 000 emplois ont été supprimés dans 549 entreprises en 2024. Depuis le début de cette année, plus de 80 000 travailleurs ont été victimes de réductions d'effectifs dans l'industrie. L'embauche de nouveaux talents a ralenti et celui de jeunes diplômés a chuté de 25 % en 2024. L'hécatombe en matière d’emploi se justifie en grande partie en raison de la disponibilité de l’intelligence artificielle qui redéfinit les exigences de l'industrie et modifient les méthodes de travail classiques.

L'essor de l'IA générative permet aux entreprises d'automatiser des tâches et de rationaliser les opérations. Amazon prévoit de réduire son effectif au cours des prochaines années en raison de « l'efficacité accrue » permise par l'IA. Des entreprises comme Shopify et Duolingo ont indiqué que les futures embauches dépendraient de la possibilité d'automatiser les tâches, bien que certaines entreprises font marche arrière dans leur stratégie en matière d'IA.

De nombreuses entreprises s'orientent vers l'utilisation des agents d'IA, c'est-à-dire des robots autonomes capables de prendre des décisions et d'accomplir des tâches à la place des humains, comme payer une facture ou réacheminer des stocks si une catastrophe naturelle perturbe un itinéraire de transport routier. Ainsi, Walmart déploierait de tels agents d'IA afin de réduire jusqu'à 18 semaines le délai de production de ses vêtements en interne.

Le secteur est frappé par ce que les experts appellent la « Grande Hésitation ». Ce phénomène succède à la « Grande Démission » et se caractérise par une prudence accrue des entreprises en matière d'embauche, exacerbée par l'incertitude économique et l'essor de l'IA. Les entreprises prolongent leurs processus d'embauche, font appel à des travailleurs contractuels ou attendent les candidats qui remplissent toutes les conditions, et même plus.

Selon Global Work AI, des « spécialistes qualifiés » recherchent activement des emplois non qualifiés, notamment dans les domaines de la saisie de données, du service client et de l'assistanat, même si 62,75 % des demandeurs d'emploi ont suivi des études supérieures. Ils sont en concurrence avec l'IA pour ces postes.

Les retours d’expérience font état de ce que les outils de codage IA ne sont peut-être pas prêts pour une utilisation généralisée en production

Les entreprises à l'origine de ces outils promettent de rendre la programmation accessible aux non-développeurs grâce au langage naturel, mais elles peuvent échouer de manière catastrophique lorsque leurs modèles internes divergent de la réalité.

Les retours d’expérience actuels démontrent que les outils de codage IA ne sont peut-être pas prêts pour une utilisation généralisée en production. Lemkin conclut par exemple que Replit n'est pas prêt pour le grand public, en particulier pour les utilisateurs non techniques qui tentent de créer des logiciels commerciaux.

Ce sont des illustrations supplémentaires de ce que la vigilance humaine reste importante dans la filière. Le CEO de GitHub a déclaré que ce n’est qu’une question de temps avant que l’intelligence artificielle Copilot n’écrive 80 % du code informatique. Ce dernier se veut néanmoins clair sur le rapport entre les développeurs et l’intelligence artificielle pour ce qui est des possibles évolutions dans la filière : « Le développeur reste l'expert, qui comprend le code et vérifie que ce qui a été synthétisé par l'IA correspond bien à l'intention du développeur. »

Aaron Levie says the future of work has flipped.

We thought AI would fix our mistakes.

Now it makes the first draft. We QA what comes back.

“The human's job is to fix the AI errors, and that's the new way we are going to work.” pic.twitter.com/xj504JPV3k

— vitrupo (@vitrupo) July 15, 2025

« De nos jours, les développeurs ne passent pas la majeure partie de leur temps à coder - entre deux et quatre heures par jour sont consacrées à l'écriture du code. Le reste de la journée, ils font d'autres choses, comme des réunions, des rapports de crash. Avec Copilot, si vous ne disposez que de deux à quatre heures par jour pour coder, vous pouvez mieux utiliser ce temps. Vous pouvez utiliser ce temps pour rester dans le flux, pour faire le travail et prendre plaisir à le faire », ajoute-t-il pour ce qui est de la charge de travail journalière.

Et vous ?

L'IA peut-elle remplacer des développeurs professionnels ?

Qui doit être tenu responsable lorsqu'une IA cause des dégâts : le développeur de l’outil, l’entreprise qui l’a intégré, ou l’utilisateur qui l’a mal supervisée ?

Jusqu'où les entreprises devraient-elles être tenues responsables des « hallucinations » de leurs modèles d'IA, surtout lorsque ces hallucinations ont des conséquences réelles et dommageables pour les utilisateurs ?

Le « vibe coding » est-il une tendance inévitable, ou les développeurs devraient-ils résister à cette approche au profit d'une compréhension plus approfondie du code généré par l'IA ?

Comment peut-on mieux éduquer les utilisateurs et les développeurs sur les limites actuelles des modèles d'IA, et sur les précautions à prendre lors de leur utilisation dans des environnements de production ?

Faut-il interdire l’accès en écriture à la production pour tous les agents IA, quelles que soient leurs permissions ?

Ces incidents sont-ils simplement des « douleurs de croissance » pour une technologie naissante, ou révèlent-ils des problèmes fondamentaux avec la nature même de l'IA générative lorsqu'elle est appliquée à des tâches critiques comme la gestion de données ?