Il y a une dizaine d’années, programmer était un métier d’artisan. Vous conceviez des systèmes, vous résolvez des problèmes complexes, vous preniez des décisions architecturales. On vous payait pour votre jugement, votre expérience, votre capacité à naviguer les contraintes et à imaginer des solutions originales.

Aujourd’hui, vous êtes un exécutant. Un producteur de code. Un numéro dans une vélocité d’équipe.

Et l’IA qui arrive maintenant ne fait que rendre évident ce que l’industrie a silencieusement décidé: puisque vous n’êtes déjà qu’une machine à produire, pourquoi pas une vraie machine ?

Le glissement silencieux: de 2010 à 2020

Au début des années 2010, la profession était encore fragmentée. Il y avait les « vrais » développeurs : ceux qui comprenaient les systèmes d’exploitation, les architectes qui dessinaient l’infrastructure entière, les spécialistes de domaine qui maîtrisaient les bases de données ou les systèmes embarqués. Chacun avait une zone d’expertise authentique.

La rémunération reflétait cette réalité. Un développeur senior avec dix ans d’expérience commandait le respect. On vous consultait avant de prendre des décisions stratégiques. Vous aviez un droit de regard sur l’architecture globale, même si vous ne l’écriviez pas intégralement vous-même.

Puis l’Agile est arrivé. Non pas une version raisonnée de l’Agile, mais sa version corporatiste : l’obsession des sprints, des points de story, de la vélocité. Soudain, le métier ne s’est plus mesuré à « Peut-il résoudre ce problème difficile ? » mais à « Combien de points fait-il par sprint ? ».

Les managers ont découvert une chose intéressante : si vous cassiez le travail en assez petits morceaux, ceux-ci devenaient arbitraires. Presque interchangeables. Une story d’estimation 8 points pouvait être assignée indifféremment à un junior ou un senior. Cela avait un coût : la qualité, la cohérence architecturale, la maintenabilité à long terme. Mais ces coûts ne s’affichaient pas sur un tableau de bord de sprint.

L’industrialisation: 2015-2023

Entre 2015 et 2023, la transformation s’accélère et devient systématique.

Les entreprises découvrent qu’elles peuvent découper le logiciel en tâches suffisamment petites pour qu’elles deviennent des commodités. Une API REST à coder ? C’est une tâche. Ajouter une validation de formulaire ? C’est une tâche. Intégrer un service tiers ? C’est une tâche.

Soudain, peu importe si vous avez 3 ans ou 15 ans d’expérience. Si la tâche est assez petite, vous êtes interchangeable.

Les équipes se gonflent de juniors. Les seniors se voient assigner un rôle de « tech lead » qui ne les libère pas vraiment du code, mais les charge de réunions. Les architectes sont marginalisés. Les décisions structurelles, autrefois le domaine des experts, sont prises par des product managers qui ignorent l’implémentation mais connaissent la roadmap.

La spécialisation devient une forme de luxe qu’on ne peut plus se permettre. Vous êtes développeur ? Vous devez être full-stack, capable de toucher au frontend comme au backend, à DevOps, à la base de données. Maîtriser réellement l’un de ces domaines ? Inefficace. Inefficient pour la vélocité.

Le langage de cette époque le dit clairement : « scaling up » les équipes, « moving fast and breaking things », « move fast », « done is better than perfect ». Autrement dit : produisez du code rapidement, peu importe la qualité interne. Nous reviendrons la nettoyer plus tard. (Nous ne revenons jamais la nettoyer.)

Le salaire reflète aussi cette transformation. En 2010, un senior pouvait négocier une augmentation basée sur son expertise et son impact stratégique. En 2020, les augmentations venaient de la rareté de candidats competitifs, pas de la valeur du savoir-faire. Quand des milliers de « développeurs » sortent de bootcamps de douze semaines chaque mois, votre expertise de dix ans perd de sa valeur marchande. Vous pouvez coder la même chose, donc vous pouvez être payé pareil.

La machine à produire: 2020-2026

Par 2020, l’image était figée. Le développeur n’était plus un professionnel. C’était une ressource. Un producteur de story points. On mesurait sa performance à sa « output », pas à la qualité architecturale de ce qu’il produisait.

Les frameworks JavaScript changeaient tous les deux ans. Vous deviez apprendre React, puis Vue, puis Svelte. Pas parce que chacun avait de vrais avantages sur les autres. Mais parce que l’industrie aimait le bruit, le mouvement, le sentiment de progrès. Et chaque nouveau framework réinitialisait essentiellement votre expérience à zéro. Dix ans de programmation ne vous donnaient aucun avantage sur un junior qui avait appris le dernier framework six mois plus tôt.

La consolidation des grandes tech companies (GAFAM) a accéléré le processus. Quand Google, Meta, Apple, Microsoft et Amazon deviennent les gatekeepers de l’emploi tech, ils imposent leurs critères. Et ces critères privilégient la rapidité à coder plutôt que la compréhension profonde. Des entretiens techniques ridicules basés sur des algorithmes aléatoires. Une obsession pour « leetcode ». Un fetichisme du code rapide plutôt que du code pensé.

L’expérience professionnelle devient quasi-irrelevante. On voit des offres d’emploi Senior à « à partir de 8 ans d’expérience » sans aucune distinction avec les rôles Junior à « 3-5 ans ». C’est juste un titre qui augmente le prix. Même les responsabilités sont identiques : coder des features.

Et le burnout explosif de la profession ? C’est la conséquence attendue d’être traité comme une machine. Une machine qui doit produire en permanence, sous pression, dans l’urgence, avec le sentiment qu’elle est complètement remplaçable.

L’IA: l’aboutissement logique

Maintenant que l’IA arrive, il n’y a rien d’étonnant. C’est même logique.

Si vous avez structurellement dévalorisé les développeurs au point de les réduire à des exécutants de tâches élémentaires, pourquoi serait-il contre-nature de les remplacer par une IA qui fait exactement cela ?

ChatGPT ne peut pas concevoir une architecture système. Il ne comprend pas les vrais trade-offs. Il ne peut pas avoir un jugement sur la complexité à long terme. Mais pour 80% du travail assigné aux développeurs juniors et intermédiaires aujourd’hui, ChatGPT produit du code « assez bon ».

Et « assez bon » ? C’était déjà le standard. Vous aviez déjà accepté que le code serait jeté dans deux ans. Que la maintenabilité n’était pas une priorité. Que la dette technique s’accumulerait parce qu’on n’avait pas le temps de la traiter. Pourquoi chercher mieux avec une machine qu’avec un humain qui accepte déjà le « assez bon » ?

Les entreprises voient maintenant la vraie logique : payer une IA un tiers du prix d’un développeur junior pour produire du code de même qualité. (Ou pire, mais personne ne le mesure vraiment.) Les bugs ? Déjà là. La dette technique ? Déjà intraitable. Le turnover de 30% par an ? Supprimé par l’automatisation.

C’est l’aboutissement parfait d’une décennie de dévaluation. Vous avez fait le choix de transformer le développeur en ouvrier interchangeable. Ne soyez pas surpris si le marché a décidé qu’une vraie machine fait un meilleur ouvrier.

Le vrai coût de cette transformation

Remarquez ce qui s’est perdu:

La responsabilité. Un artisan est responsable de son travail. Un exécutant de tâche l’est beaucoup moins. Les bugs, c’est pas ma faute, c’était juste une story mal estimée. L’architecture qui s’effondre après deux ans ? Je ne suis même plus là.

La transmission du savoir. L’artisanat se transmet. Un junior qui travaille avec un senior internalise des intuitions, des patterns, des manières de penser. Quand vous pulvérisez les équipes en juniors interchangeables managés de loin par un tech lead qui n’a pas le temps pour du mentoring, ce savoir meurt. Chaque génération recommence à zéro.

L’investissement personnel. Vous ne construisez pas quelque chose de durable quand vous savez que vos décisions seront annulées dans un an. Vous faites le job. C’est moins fatigant émotionnellement. Ça paie moins bien, certes, mais ça demande moins de vous. Et c’est exactement ce que l’industrie a communiqué : « Nous ne voulons pas que tu te donnes à fond. On veut juste que tu produises du code vite. »

L’excellence technique. Comment vise-t-on l’excellence quand on est jugé sur la vélocité ? Comment prendre le temps de bien faire les choses quand on est dans un sprint de deux semaines ? Comment développer une expertise profonde quand on doit être polyvalent sur douze technologies différentes ?

L’industrie a choisi la commodité sur l’excellence. Et maintenant, elle s’étonne que l’IA rivalise avec ses développeurs.

Ce qu’il aurait fallu

Une autre trajectoire était possible.

Valoriser la spécialisation. Permettre aux développeurs de s’approfondir dans un domaine. Payer en fonction de la complexité résolue, pas du nombre de story points complétés.

Investir dans le mentoring. Les seniors devraient passer 30% de leur temps à développer les juniors, pas à coder des features.

Concevoir des équipes autour de l’expertise, pas autour de la commodité. Petit groupe stable avec une vraie propriété du code et de l’architecture.

Récompenser la maintenabilité. Mesurer la qualité interne. Donner du temps pour rembourser la dette technique. Accepter que certaines sprints seront moins productives parce que l’équipe refactors.

Arrêter le bullshit managérial. Le Scrum n’a jamais eu aucune preuve scientifique. Les story points sont un contrôle illusoire. Les velocity charts sont un spectacle. Faites confiance aux experts pour organiser leur propre travail.

Mais tout cela coûte. Coûte en prévisibilité à court terme. En contrôle. En capacité à basculer des gens d’un projet à l’autre sans friction.

L’industrie a choisi le chemin plus facile. Traiter les développeurs comme des ressources interchangeables. Et maintenant, elle récolte les fruits : une profession dévalorisée, un métier sans prestige, une communauté défensive et amère, et une IA qui peut, pour la plupart des cas, faire le travail aussi bien.

Conclusion: vous avez créé votre propre remplacement

En transformant le développeur d’artisan en simple exécutant, l’industrie tech a créé les conditions parfaites pour son propre remplacement par l’IA.

Ce n’est pas une tragédie technologique. C’est une conséquence de choix managériaux. Les mêmes choix qui ont détruit l’artisanat dans à peu près chaque industrie: l’assemblage automobile, la construction, la fabrication. Quand vous réduisez le travail à des tâches atomiques, interchangeables, vous le rendez automatisable. C’est normal. C’est prévisible.

Ce qui aurait pu être différent, c’est de valoriser l’expertise, d’investir dans la transmission du savoir, de construire des équipes stables autour d’une vraie responsabilité. De payer en fonction de l’impact, pas du débit. D’accepter que certaines formes d’excellence demandent du temps.

Mais ça coûte. Ça demande du courage managérial. Ça demande d’accepter qu’on ne peut pas « scaler » une équipe de quinze personnes super pointues. Ça demande de dire non à des actionnaires qui demandent plus de growth.

L’industrie a fait son choix. Elle a choisi la croissance sur la qualité. La commodité sur l’excellence. La machine sur l’artisan.

Et maintenant, les machines arrivent.