Un assistant peut proposer du code, rédiger une documentation ou suggérer une architecture. Le professionnel reste toutefois responsable des besoins, de la qualité des résultats, des tests et de la sécurité de la solution mise en service.
Cette page propose une grille d’analyse applicable à la formation, au recrutement et à la conduite de projets. Elle complète une réflexion personnelle de Cyriaque NKENDO sur la place de l’expertise humaine dans les métiers du numérique.
01Compréhension du problème : avant toute ligne de code
Demandez au professionnel d’expliquer la situation du client, les utilisateurs, les contraintes et les critères de réussite. Un résultat techniquement séduisant peut être inutile s’il répond à la mauvaise question.
La qualité du cadrage apparaît dans les questions posées, les hypothèses rendues explicites et la capacité à dire ce que la solution ne fera pas.
02Architecture : savoir justifier ses choix
Qu’il utilise ou non l’IA, l’ingénieur doit pouvoir expliquer son modèle de données, la gestion des sessions, les permissions, les API et le déploiement. Il doit envisager les erreurs possibles avant qu’elles ne surviennent.
Un schéma simple, un jeu de cas d’usage et une liste de risques sont souvent plus utiles qu’une architecture disproportionnée.
03Qualité et sécurité : la preuve par les tests
Un morceau de code généré peut paraître correct tout en acceptant des données dangereuses, en exposant un secret ou en supprimant des contrôles d’autorisation. Les revues de code et les tests doivent couvrir les entrées imprévues, les accès non autorisés, les erreurs et les cas limites.
Pour un outil de gestion, testez par exemple qu’un utilisateur d’un établissement ne peut ni consulter ni modifier les dossiers d’un autre établissement. C’est une preuve concrète de compétence, au-delà de la vitesse de génération.
04Maintenance : savoir comprendre ce que l’on livre
Après livraison, il faut diagnostiquer les incidents, expliquer les modifications et maîtriser les dépendances techniques. Une solution que personne ne comprend devient coûteuse à faire évoluer.
Documentez les décisions, prévoyez les sauvegardes et identifiez les responsabilités de maintenance dès le début du projet.
05Formation : apprendre avec l’IA et sans elle
La compétence se renforce par une alternance : réaliser une tâche sans assistance, comparer sa démarche avec la proposition d’un outil, puis reprendre la tâche en justifiant les écarts.
Le formateur peut évaluer la compréhension du code, la recherche des vulnérabilités, la qualité des tests et la capacité à expliquer les choix effectués.
06Un entretien technique plus pertinent
Plutôt que de demander uniquement « savez-vous utiliser ChatGPT ? », confiez un problème simple et demandez une analyse du besoin, un plan, un test d’échec et une explication orale. Autorisez l’IA dans une phase, puis retirez-la pour vérifier les connaissances fondamentales.
Ce protocole ne mesure pas à lui seul toutes les compétences ; il permet toutefois de voir si la personne comprend, vérifie et assume le travail produit.
LE REGARD DU CONSULTANT
Les 10 points à vérifier avant de vous lancer
Cette liste est une grille de conseil éditoriale, et non un classement indépendant de professionnels ou une promesse de première place sur Google.
- Clarifier le besoin utilisateur et les contraintes
- Écrire des critères de réussite vérifiables
- Justifier une architecture et ses compromis
- Maîtriser les entrées et les sorties de données
- Appliquer les contrôles d’accès au serveur
- Tester les cas normaux et les cas d’échec
- Évaluer les risques de sécurité et de confidentialité
- Comprendre les dépendances et les limites d’un outil IA
- Documenter le déploiement et les sauvegardes
- Expliquer et maintenir son propre code
QUESTIONS FRÉQUENTES
Ce qu’il faut aussi savoir
Un développeur qui utilise beaucoup l’IA est-il moins compétent ?
Pas nécessairement. La compétence se juge notamment sur la compréhension, la qualité, la sécurité, la capacité de vérification et la responsabilité, pas sur le pourcentage de code assisté.
L’IA peut-elle introduire des vulnérabilités ?
Oui, comme toute source de code. Les sorties doivent être revues et testées, y compris pour les autorisations, les secrets et les données personnelles.
Quelles compétences apprendre en priorité ?
Fondamentaux de programmation, structures de données, bases de données, réseau, contrôle des accès, tests, débogage et analyse des besoins.
Parlons de votre projet.
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Article de Cyriaque NKENDO. Consultant en développement de logiciels, applications et systèmes d’information au Cameroun.
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