IA et développement : comment change-t-elle notre rapport aux langages de programmation ?

Pour dire simplement : est-ce qu'on continue à écrire du Java, du PHP, du Go ou du Rust comme avant, avec l'IA en simple assistant ? Ou est-ce que les langages eux-mêmes vont devoir s'adapter à un monde où c'est elle qui tape le code en premier, pendant qu'on se contente de relire ? C’est la grande question qu’on s’est posé dans le dernier épisode du podcast AXOPEN. On vous fait part de certaines de nos réfléxions dans cet article, mais n’hésitez pas à aller jeter un coup d’oeil au format audio (et vidéo!).

30 ans d'évolution des langages de programmation, avant l'arrivée de l'IA

Souvenez-vous (pour les moins jeunes d’entre nous): Il y a 30 ans, les langages de programmation collaient à la machine, donc costauds à apprendre. Puis, petit à petit, ils sont devenus plus lisibles, avec de moins en moins de choses à gérer à la main (la mémoire, par exemple, s'est largement automatisée toute seule). Les frameworks ont débarqué pour alléger le code, et la techno a suivi : du client, on est passé au client-serveur, puis au web, avec des navigateurs capables d'interpréter ces langages directement.

Le fil rouge de toute cette histoire, c'est de rendre les langages de programmation plus expressifs. En clair : faire plus de choses avec le même nombre de lignes. Le temps des développeurs est précieux, autant leur simplifier la vie ! Et oui, on était encore à l'époque où les humains écrivaient et relisaient leur propre code.

Langages de programmation lisibles par l'humain ou optimisés pour l'IA : le vrai dilemme

Et voilà l'IA qui débarque et rebat les cartes. Faut-il encore des langages de programmation faciles à relire pour un humain, alors que le code est de plus en plus généré par l'IA et qu'on passe plus de temps à relire qu'à écrire ? Ou vaut-il mieux privilégier des langages plus concis, quitte à perdre en lisibilité ? Franchement, pas simple à trancher, et même chez nous les avis divergent. Certains, en s'appuyant sur des outils comme Claude Code ou Copilot pour aller vite sur les parties bas niveau, se retrouvent à utiliser des langages avec une syntaxe plus raide, qu'ils n'auraient peut-être pas choisis en écrivant tout à la main.

Un point fait quand même consensus : la lisibilité ne doit pas être totalement sacrifiée, même pour du code plus performant. Pouvoir comprendre et challenger ce que produit l'IA, ça reste la base si on veut éviter d'en devenir complètement dépendant. Le jour où on nous coupe le courant, ça va être compliqué sinon. Et tout repasser en assembleur sous prétexte que "ça marche", ce serait aussi se priver d'outils bien pratiques, comme les librairies, qui font gagner un temps fou.

Pourquoi l'IA pourrait freiner l'invention de nouveaux langages de programmation

Autre effet à surveiller : l'IA excelle surtout sur les langages de programmation qu'elle connaît bien, ceux sur lesquels elle a été le plus entraînée. Rust en est un bon exemple : son essor (il était le langage le plus admiré de 2025!) a coïncidé avec un moment charnière pour l'IA, donc elle s'en sort particulièrement bien avec ce langage. Le souci, c'est que si tout le monde se met à privilégier les langages de programmation où l'IA excelle, on risque de pousser tout le monde vers les mêmes choix, au détriment de la nouveauté.

Et Rust est loin d'être parfait, avec un temps de compilation qui reste un vrai point noir. Go compile mieux, mais reste moins performant. Bref, plus un langage est simple à faire, moins il est rapide. L'IA va-t-elle enfin permettre de sortir de ce dilemme, en rendant possible du rapide et du performant en même temps ? À vos paris!

Quant à imaginer des langages de programmation pensés entièrement pour l'IA plutôt que pour l'humain, c'est plus compliqué qu'il n'y paraît. Les langages existants doivent rester rétrocompatibles, donc difficile de les faire évoluer en profondeur à court terme. Souvenez-vous de la transition de Python 2 à Python 3 qui a pris plus de 10 ans ! Repartir de zéro dans un cadre 100 % IA serait plus simple sur le papier, mais il faudrait alors réentraîner les modèles dessus. Et tout dépend de qui s'y colle : si demain un grand acteur de l'IA se lançait dans la création d'un langage optimisé pour l'IA, on se ferait sans doute moins de souci. Pour l'instant, aucun projet de ce type n'a été lancé à l'échelle industrielle, seulement quelques initiatives isolées.

Coder avec l'IA : perd-on la main sur nos langages de programmation ?

Question qui revient souvent : à force de moins coder soi-même, perd-on la capacité à le faire ? Sur les automatismes et la vitesse d'exécution, clairement oui, aucun suspense là-dessus. Mais sur la capacité à lire du code, le risque semble bien moindre.

Il y a aussi des travers très concrets à l'usage de l'IA en développement. Le principal : elle a souvent tendance à faire de l'overkill, pas besoin de sortir la bazooka pour une petite fonction. Deuxième travers : elle enchaîne les "améliorations" les unes sur les autres, et à force de dire oui, on peut se retrouver avec un résultat qui n'a plus vraiment de sens.

Langages de programmation et IA : vers un vrai changement, ou pas encore ?

Difficile à trancher à court terme. Les langages de programmation évoluent lentement, freinés par la rétrocompatibilité, pendant que l'IA avance à toute vitesse et pourrait bien influencer nos usages avant même de toucher à la syntaxe des langages eux-mêmes. Une chose est sûre : la performance pure ne doit pas être l'argument principal dans ce débat, en tout cas côté backend, où le besoin réel de performance reste souvent difficile à justifier concrètement. Mais avec des IA qui risquent de multiplier les appels APIUne API est un programme permettant à deux applications distinctes de communiquer entre elles et d’échanger des données., ce sujet pourrait bien revenir sur la table plus vite que prévu.

En attendant que la poussière retombe, mieux vaut garder un œil critique sur ce que l'IA produit, et ne pas se laisser porter aveuglément par la promesse d'un langage de programmation "révolutionnaire" pensé pour elle. Le futur des langages de programmation à l'ère de l'IA s'écrit encore, et personne n'a de certitude sur la direction qu'il va prendre.