Je n'utilise pas l'IA pour aller plus vite.
Je l'utilise surtout au début et pendant le développement, quand tout n'est pas encore clair.
Au début, pour poser les bases : comprendre le problème, structurer l'idée, éviter de partir dans une mauvaise direction. Pendant, pour tester la solidité d’une implémentation existante, reformuler une logique ou vérifier que je n'oublie rien.
Une fois le code en place, je reprends la main. J'ajuste, je simplifie, j'optimise.
Le plus important : donner du contexte
Avec l'IA, tout se joue avant la première réponse.
Si je lui demande simplement "fais-moi ça", le résultat est presque toujours moyen. En revanche, si je prends le temps de lui donner tout le contexte, la qualité change complètement.
Je lui explique :
- le type de projet
- l'objectif réel de la fonctionnalité
- les contraintes techniques
- et surtout, mon niveau d'exigence
Quand une réponse ne me convient pas, je considère presque toujours que c'est de ma faute : je n'ai pas été assez précis dans les règles que je lui ai données.
Lui imposer des règles de code
Je ne demande jamais à l'IA de "faire au mieux". Je lui donne des règles claires, par exemple :
- le code doit être lisible avant tout
- chaque complexité doit avoir une vraie justification
- le code doit rester facile à maintenir dans le temps
- privilégier une solution simple et fiable
Ces règles ne sont pas spécifiques à l'IA. Ce sont les mêmes que j'essaie d'appliquer quand je code seul.
L'IA devient alors une extension de ma façon de travailler, pas un générateur de code générique.
Trancher plutôt que proposer dix solutions
Je préfère que l'IA tranche et justifie, plutôt qu'elle me propose plusieurs solutions.
Dans la plupart des cas, il n'existe pas dix bonnes solutions : il y en a une qui est vraiment cohérente avec le contexte, et d'autres qui sont "acceptables".
Si la solution proposée ne me convient pas, on retravaille ensemble jusqu'à arriver à quelque chose de propre. C'est beaucoup plus efficace que de comparer une liste d'options théoriques.
Ce que l'IA m'aide vraiment à faire
Là où elle est la plus utile pour moi :
- structurer une idée
- reformuler une logique complexe
- identifier des cas limites
- analyser une implémentation existante
Je l'utilise souvent comme un miroir : "Est-ce que cette approche est cohérente sur le long terme ?"
Elle m'aide à réfléchir, pas à décider.
Ce que je corrige presque toujours
Même quand une réponse "fonctionne", je passe souvent derrière pour :
- simplifier une logique
- optimiser certaines parties
- enlever ce qui me semble inutile
L'IA ne pense pas toujours comme un développeur qui va maintenir son code pendant des années. Moi, si.
Un code peut fonctionner et rester inacceptable en termes de lisibilité ou de structure. Dans ce cas, je corrige sans hésiter.
L'IA comme assistant, jamais comme pilote
Je vois l'IA comme un outil d'aide à la décision, pas comme un pilote automatique.
Je garde toujours :
- la compréhension complète du code
- la responsabilité des choix
- la version finale
Si je ne comprends pas une ligne, elle ne reste pas. Un code que je ne comprends pas est un code que je ne peux pas maintenir.
Conclusion
J'utilise l'IA surtout au début et pendant le développement, pour mieux réfléchir et mieux cadrer mes choix. Ensuite, je reprends la main, j'ajuste et j'optimise.
L'IA est efficace quand on lui donne des règles claires, du contexte, et une vraie exigence. Elle devient inutile — voire contre-productive — quand on lui délègue la responsabilité.
Tant que je garde la maîtrise, l'IA reste un excellent outil. Mais le code, les choix et la qualité finale restent entièrement de mon côté.