Les agents IA, un pouvoir qui implique des responsabilités

Les agents IA ont débarqué il y a quelques mois dans le monde du développement et sont en train de se préparer dans l’ombre à prendre le pouvoir et prévoient de faire de nous des esclaves regardant des vidéos de chats sur tiktok d’opérer une vraie révolution tant leurs capacités sont épatantes sur tout type de développement et en particulier sur le développement web.

Aujourd’hui c’est presque impossible de ne pas intégrer ces agents comme citoyens à part entière d’un tooling de développement moderne.

Malgré tout, l’utilisation de l’IA pose beaucoup de questions et est loin d’être aussi évidente et bénéfique que ne le laisse penser les premières impressions.

Après une utilisation quotidienne ces derniers mois et de nombreuses réflexions j’ai décidé de faire un retour d’expérience et de parler de mon workflow avec les agents IA, de ses avantages et ses limites.

Questions éthiques

Avant de discuter technique je tiens à aborder certaines questions éthiques entourant l’utilisation de ces outils.

🌳 Impact carbone

L’impact carbone d’un LLM comme Claude Sonnet peut être conséquent mais dépend énormément de l’usage. Aujourd’hui mon usage mensuel tourne autour de 10 millions de tokens soit

• en conso électrique (estimation courante de 0,0005 kWh / 1 000 tokens): 5 kWh, soit 1 à 2 kg équivalent CO2
• En prenant en compte le coût de l’infra (fabrication, maintenance) on peut multiplier par 2 soit potentiellement pas loin de 50 kg de CO2 par an.

En résumé, ce n’est pas une catastrophe mais c’est un coût notable.

Pourquoi c’est acceptable ?

Effet rebond

Tout est une question de mesure et d’impact. Là où l’utilisation de ces LLM peut être éthique c’est si elle vient remplacer le travail d’un dev sans effet rebond notable. Autrement dit, si le développeur profite de ce temps libéré pour générer encore plus de revenus, on entre dans une boucle néfaste ou les coûts et l’impact peuvent exploser.

Ma vision est différente: j’utilise l’IA pour travailler moins et c’est le sens que les innovations techniques doivent avoir. Le fait que tant de personnes (bien payées) continuent de travailler aussi dur à notre époque m’interroge. Personne n’aime son travail à ce point là haha.

Autrement dit, je ne compte pas augmenter mes revenus grâce à l’IA, juste mes revenus horaires ^^. J’espère pouvoir me libérer du temps pour un impact que j’estime encore faible à l’heure actuelle. D’autres actions sont beaucoup plus significatives (comme manger végétarien ou ne pas prendre l’avion).

Une utilisation sobre, pas du vibe coding 🤮

Il est difficile de faire la part du vrai et du faux concernant ce terme de vibe coding censé représenter des développeurs qui ne codent presque plus que par IA. Ce n’est pas ce que j’ai observé autour de moi mais il va de soit que ce serait un usage complètement déplacé de l’IA car il s’agirait d’un code jetable et pas durable, quelque chose à la frontière entre l’escroquerie et l’exploitation à perte d’énergies fossiles.

Il est au contraire important de résister à la tentation de l’utilisation intensive de ces agents qui amène de nombreux problèmes:

• impact environnemental
• code moins durable
• perte de niveau du développeur
• perte de plaisir

Une utilisation sobre des agents

Des agents sans intention

Quel que soit le type d’IA, un sujet qui me frappe malgré l’exactitude et la rapidité des modèles récents est la propension des agents à proposer des réponses ou il n’y a pas d’intention claire et j’oserais presque dire pas d’émotions.

C’est un ressenti évident quand on demande à un LLM de produire du texte à visée artistique ou de la musique. On ne ressent pas de connection émotionnelle et on a l’impression (au mieux) d’assister à un exercice scolaire par un étudiant pressé de partir en vacances. Toute la richesse et la portée des interactions humaines, qu’elles qu’en soient le moyen d’expression repose sur la communication d’une intention qui en fin de compte exprime une forme d’émotion.

Lire un code généré par IA est ennuyeux et lassant. C’est un code sans fantaisie, verbeux et générique.

Que ce soit en termes d’impact ou de résultats, la pratique incite à utiliser les agents de manière contrôlée et segmentée au risque d’appauvrir la code base et ce qu’elle évoquera aux futures développeurs. Je me vois déjà reprendre des codebases dans quelques années et me dire “encore un truc codé par une IA..” 😂

Savoir quand utiliser l’IA

Les agents IA nous fournissent du code sur demande et entrent en concurrence avec de nombreux outils et techniques de code. L’informatique n’a pas attendu les IA pour proposer des solutions qui vont au delà du code manuel ! Certes certaines utilisations d’agents sont uniques car ils sont capables de proposer du code extrêmement spécifique mais le propre des projets informatiques est justement de rarement (un euphémisme) rechercher l’originalité. Les seuls personnes ayant l’impression de faire quelque chose de spécifique sont généralement les développeurs junior et les clients ^^ Apprendre à ne pas réinventer la roue est à la base du travail de développeur et malheureusement les agents ne sont pas excellent à appliquer ce principe. Ils proposent souvent une solution verbeuse, et ne vont pas penser à la solution élégante ou pragmatique (type utiliser une librairie existante ou la dernière directive css) d’eux même.

Connaitre l’écosystème sur le bout des doigt et continuer de se former reste la priorité en tant que développeur.

J’ai envie de donner un exemple, j’ai écris ce document sur google doc et souhaitait le passer en markdown pour le publier sur ce blog. J’ai d’abord pensé à copier coller ce texte dans Claude avant de réaliser qu’une extension gdoc existait déjà et fait le travail mieux de manière algorithmique et beaucoup plus rapidement !

Abordons maintenant mes recommandations techniques sur l’utilisation d’agents.

Un workflow hybride tout en contrôle

La vraie révolution pour le développement web a été l’arrivée d’agents capables de travailler sur une codebase entière.

Les outils se divisent en 2 camps, les IDE IA (comme Cursor) et les agents IA CLI (comme Claude Code).

Je préfère largement la seconde solution qui me permet de garder un contrôle total de mon éditeur (Jetbrains), sans érosion ni de mon plaisir à coder ni de mon screen space.

J’utilise donc Claude Code (Sonnet 4.5) connecté à mon éditeur Jetbrains (via la commande /ide , les fichiers ouverts et la sélection sont intégrés au contexte de Claude Code).

💫 Claude Code, une CLI stellaire

J’avoue ne pas avoir testé d’autres outils CLI comme Codex mais je considère Claude Sonnet comme le meilleur LLM pour le code (c’est celui que j’utilise en version web et il me semble plus précis et utile que ChatGPT).

Par ailleurs l’expérience de CLI de Claude Code est bluffante, Anthropic a produit un travail exceptionnel sur cet aspect là, bravo à eux.

Bonus tips

Claude, comme tous les LLM produit une impression de fini out of the box et n’a pas besoin de configuration supplémentaire pour être très utile.

Par exemple, le plan mode qui a été rajouté récemment me semble inutile et plus adressé à des vibe codeurs qu’à des personnes qui savent ce qu’elles font.

Malgré tout j’ai expérimenté avec succès quelques recommandations d’Anthropic :

• J’utilise un claude.local.md générique pour tous mes projets mettant claude code au parfum de ma manière de développer dès que je commence un nouveau projet (utilisation du Makefile, préférences d’architecture etc..)
• Pour les projets existants, je demande à Claude d’enrichir ce fichier en analysant la codebase. Ce qui permet ensuite d’avoir des modifications intelligentes qui dépassent le contexte des fichiers analysés (ex: utilisation de services ou librairies internes, exécution de commandes de lint..)