Aurélien Debacq
Co-fondateur d'ALLOHOUSTON
NB : dans cet article, nous utilisons le terme générique d’IA mais nous parlons en réalité d’IA générative.
On entend beaucoup dire que "l'IA va remplacer les développeurs" ou que "coder va devenir trivial". En réalité, ce que l'IA transforme, ce n'est pas seulement l'écriture du code. C'est toute la chaîne de valeur de notre métier.
Comprendre un besoin. Concevoir des parcours utilisateurs. Imaginer un fonctionnel cohérent. Faire les bons choix techniques. Prototyper. Développer. Déployer. Maintenir. Analyser. Faire évoluer. Bref : tout.
Chez ALLOHOUSTON, nous avons voulu prendre du recul sur ce dont tout le monde parle — l'IA générative — mais avec notre prisme de consultant-développeur :
Faire de la tech, c'est (et ça devient) de plus en plus simple. Concevoir des services utiles, désirables et durables, ça reste complexe… et c'est précisément là que se situe notre valeur.
À ce stade, l'IA est excellente pour trois choses :
Mais attention : l'IA n'est pas utile de manière égale à chaque étape. Voici notre vision, nourrie par nos presque 10 ans de pratique et d’un an d'expérimentations R&D intensive.
L'IA change la façon dont on explore un problème. Analyse de verbatims, synthèse d'entretiens, mise en perspective de données hétérogènes, exploration rapide de scénarios… Elle permet d'aller plus vite dans la compréhension initiale.
Mais elle ne remplace pas l'essentiel :
Notre expérimentation R&D sur les méthodes de cadrage nous a convaincus d'une chose : la vraie valeur se trouve dans le nombre d'échanges avec les équipes métier, pas dans l'automatisation de ces échanges. L'IA peut nous aider à préparer ces échanges, à synthétiser ce qui en ressort, à identifier des points à creuser. Mais c'est l'humain qui capte les non-dits, les frustrations, les opportunités cachées.
L'IA accélère la phase d'exploration. Elle ne décide pas de ce qui compte vraiment.
Voici notre position, à contre-courant de ce qu'on lit partout : pour la conception, l'IA bride l'imagination. Il faut s'en passer.
Parcours utilisateurs, architecture fonctionnelle, choix techniques, roadmap projet… Sur ces sujets, la valeur ajoutée humaine est l'atout majeur. Pas l'IA.
Tout au plus, l’IA nous aide à réaliser une exploration d’un champ des possibles et de l’existant.
Quand on demande à l'IA de nous aider à concevoir, elle propose des solutions génériques. Des patterns courants. Des architectures "moyennes" qui fonctionnent dans 80% des cas mais qui ne sont pas chirurgicales pour le contexte spécifique du client.
Le problème : on se laisse très vite détourner de l'objectif principal. L'IA suggère des fonctionnalités, des variantes, des alternatives… et on perd en pertinence et en simplicité. On complexifie au lieu de simplifier.
Notre conviction : la réflexion de fond sur les concepts doit rester 100% humaine.
Une fois que la conception est posée, l'IA devient utile pour :
L'IA est un excellent copilote pour la vérification et la préparation. Pas pour la réflexion profonde.
Demander à l'IA de concevoir à notre place. Elle produira quelque chose de cohérent en surface, mais qui manquera la subtilité du contexte métier, les contraintes spécifiques du client, l'historique du projet.
Un bon produit digital n'est pas générique. Il est adapté. Et cette adaptation vient de l'humain qui comprend le métier (et donc d’autres humains).
C'est ici que l'IA commence à montrer sa puissance.
Prototyper n'a jamais été aussi rapide. Maquettes, flows interactifs, POC fonctionnels… L'IA permet de matérialiser une idée très tôt, de tester sans engager trop de coûts, d'aligner les équipes autour d'un objet concret.
Notre travail R&D sur l'automatisation de la génération de code à partir des prototypes Figma nous a montré le potentiel — et les limites.
Ce qui fonctionne :
Ce qui ne fonctionne pas :
Le prototype généré par IA est excellent comme point de départ jetable. Pour valider une idée, tester un parcours, montrer quelque chose au client. Mais le code de production reste une autre histoire.
Le consultant-développeur travaille sur plusieurs projets en parallèle. Son temps est précieux. Chaque heure passée sur une tâche répétitive est une heure volée aux échanges avec le client.
C'est là que l'IA change la donne.
Notre R&D 2025 nous a permis d'identifier ce qui consomme du temps sans créer de valeur :
Ces tâches sont nécessaires, mais elles ne requièrent pas l'expertise du consultant-développeur. L'IA peut les prendre en charge.
Le code arrive propre, automatiquement. Avant même qu'un humain ne le regarde, l'IA a vérifié le formatage, détecté les patterns problématiques, signalé les oublis de gestion d'erreur. Le temps de revue humaine est divisé par trois.
Les bugs simples se résolvent en minutes, pas en heures. Quand le problème est clairement décrit, l'IA analyse le code, propose une correction, l'humain valide. Ce qui prenait une demi-journée prend désormais dix minutes.
Le boilerplate disparaît. Les structures répétitives — formulaires, tableaux, composants standards — sont générées instantanément. Le développeur se concentre sur la logique métier, pas sur le squelette.
L'IA n'améliore pas la qualité du code. Elle supprime les tâches à non valeur ajoutée qui empêchaient le consultant-développeur de se concentrer sur ce qui compte : comprendre le métier, dialoguer avec le client, faire les bons arbitrages.
La relecture humaine reste indispensable. Mais elle porte sur l'essentiel : la logique, l'architecture, la pertinence métier.
Un consultant-développeur ne livre pas un projet puis disparaît. Il accompagne le produit dans la durée. Maintenance, évolutions, support — c'est là que se construit la relation de confiance.
Réactivité accrue. Un bug signalé le matin peut être corrigé dans l'heure. L'IA accélère le diagnostic et la correction. Le client voit un prestataire réactif et fiable.
Transparence totale. Chaque déploiement génère un changelog lisible. Le client sait exactement ce qui a été livré. Cette transparence construit la confiance.
Détection précoce. L'IA peut signaler des anomalies, des patterns dégradés, des comportements inattendus. Le consultant-développeur intervient avant que le problème n'impacte les utilisateurs.
Juger de la pertinence. L'IA peut qualifier un ticket, suggérer une correction. Mais elle ne sait pas si cette correction est prioritaire, si elle risque d'impacter d'autres fonctionnalités, si le client a besoin d'être prévenu.
Comprendre le contexte métier. Une anomalie technique peut être normale du point de vue métier. Un comportement attendu par le client peut sembler aberrant à l'IA. Seul l'humain qui connaît le projet peut trancher.
Piloter la relation. Informer le client, gérer les urgences, arbitrer les priorités — ce sont des actes humains qui ne se délèguent pas.
L'IA automatise le répétitif et l'urgent. Elle libère du temps pour le stratégique et le relationnel. Mais la responsabilité d'un système en production reste humaine. Un produit, ça se pilote.
Analyse des usages, feedbacks utilisateurs, signaux faibles… L'IA peut-elle nous aider à prioriser ?
L'IA ne produira pas d'analyses "magiques" sans effort. La réflexion de fond reste humaine, basée sur les connaissances métier. Les outils d'analytics proposent des fonctionnalités IA, mais leur valeur ajoutée reste limitée comparée à une vraie réflexion.
Ce qui fonctionne vraiment
Les agents IA dans les IDE (outils du développeur, comme Cursor) accélèrent énormément la mise en œuvre de l'analyse :
C'est un assistant à la réflexion qui fait gagner beaucoup de temps sur l'exécution. Pas sur la conduite de l'analyse, ni sur les conclusions.
L'IA nous aide à manipuler la donnée plus vite. Elle ne nous dit pas quoi en faire.
C'est là que tout se joue. Un bon produit n'est jamais "fini".
L'IA permet d'accélérer les cycles : générer du code plus vite, tester plus vite, déployer plus vite. Mais la vision produit, la cohérence globale et l'utilité réelle restent des sujets profondément humains.
Tout le temps gagné grâce à l'IA — sur les revues de code, la résolution de bugs, la génération de boilerplate — nous le réinvestissons dans ce qui crée vraiment de la valeur :
L'IA ne définit pas la direction du produit. Elle nous permet d'y aller plus vite, en libérant du temps pour la réflexion stratégique.
Ce n'est pas de produire plus de code. C'est de produire le bon code — celui qui répond aux vrais besoins, qui sera adopté par les utilisateurs, qui créera de la valeur pour le client.
L'IA accélère l'exécution. L'humain garantit la pertinence.
Ce que nous observons s'inscrit dans un mouvement que nous décrivons depuis plusieurs années : l'apparition de nouvelles couches d'abstraction qui permettent de faire mieux et plus vite ce qui était auparavant long, complexe ou coûteux.
L'IA est une couche de plus. Une couche extrêmement puissante. Structurante.
Mais voici ce que notre année d'expérimentation R&D nous a appris :
Le périmètre de certaines tâches confiées aux IAs va bien entendu évoluer dans le futur avec l’amélioration de leurs capacités techniques et des systèmes qui les orchestrent (contexte plus important, agents spécialisés…), mais cette vision devrait peu évoluer. C’est en tous cas elle qui guidera nos efforts de R&D cette année !
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L'IA nous aide à créer du software B2B mieux et plus rapidement. Mais c'est l'humain qui comprend le métier qui transforme cette puissance en valeur pour le client.
Cet article est le premier d’une série sur le métier de consultant-développeur.
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