Dans l'avion, je me suis retrouvé sans Internet pendant un bon moment.
Puis la connexion est revenue.
J'ai jeté un œil à mon PC à la maison : le développement avait continué, tranquillement.
Moi, j'étais dans les airs. Le PC, chez moi. Pendant ce temps, une IA rangeait les documents et le plan, et une autre IA modifiait le code pour de vrai. Chacune dans son coin, sans faire de bruit.
« Attends… on n'a plus besoin de moi, en fait ? »
Cette pensée vient toute seule.
Mais pour être précis, l'humain n'a pas disparu. Ce qui disparaît, c'est une partie de la façon de travailler : rester toute la journée devant l'écran à taper chaque étape à la main, sinon rien n'avance.
1. Pourquoi c'est si satisfaisant
Avant, développer seul, c'était assez simple.
On s'assoit devant le PC. On écrit du code. On cherche des infos. On corrige. On teste. On corrige encore.
Si on se lève, le travail s'arrête presque toujours avec nous.
Mais dès qu'on peut confier des tâches à une IA, ce lien se casse.
On est en déplacement. Parfois sans Internet. Et ce qu'on a déjà confié continue d'avancer ailleurs.
Au moment où on se reconnecte et qu'on vérifie, on voit qu'« il y a plus de travail fait qu'au départ, sans qu'on ait rien regardé ».
Ça fait un sacré effet.
On n'a pas gagné d'heures en plus. Simplement, notre temps à nous et le temps de travail n'ont plus besoin de coïncider.
2. « On n'a plus besoin de moi », c'est à moitié vrai
Ce qui devient vraiment inutile en premier, c'est « moi, scotché à l'écran en permanence ».
Par exemple, on peut confier à une IA des choses comme :
- trouver d'où vient un bug
- corriger le code
- lancer les tests
- mettre de l'ordre dans la documentation
- faire avancer plusieurs tâches sans lien entre elles en même temps
Le Codex actuel d'OpenAI est justement pensé pour ça : plusieurs tâches en parallèle, et du travail qui continue en arrière-plan.
Donc « le développement avance même quand je ne tape rien », ce n'est plus une astuce bizarre.
Mais notre travail n'est pas tombé à zéro pour autant.
Qu'est-ce qu'on fait ? Qu'est-ce qu'on corrige ? Jusqu'où l'IA peut-elle toucher à des choses toute seule ? Est-ce qu'on garde cette modification ?
Ça, c'est encore à un humain de trancher.
Bref, le « moi qui tape » rétrécit, le « moi qui supervise » reste.
Promotion ou rétrogradation ? Difficile à dire. En tout cas, moins de temps à marteler le clavier.
3. Notre travail passe de « taper » à « décider »
Le développement automatisé ne rend pas seulement le code plus rapide à écrire.
Il change la nature du travail.
Avant, une seule personne faisait tout dans l'ordre :
réfléchir → écrire → chercher → réécrire → tester
Quand on confie le travail à l'IA, ça ressemble plutôt à :
fixer l'objectif → découper le travail → le confier → regarder les résultats → garder, corriger ou jeter
L'endroit où ça coince change aussi.
Ce ne sont plus « les mains qui écrivent le code », mais « la tête qui décide ce qui compte comme juste ».
Du coup, plus l'IA va vite, plus il faut savoir décider quoi lui demander.
4. Une tâche sur le PC de la maison et une tâche dans le cloud, ce n'est pas pareil
Mieux vaut ne pas mélanger les deux.
Une tâche qui tourne sur le PC de la maison continue tant que ce PC est allumé et que les connexions et réglages dont elle a besoin fonctionnent.
Codex Cloud, lui, travaille sur des ordinateurs gérés par OpenAI. D'après l'aide officielle d'OpenAI, les tâches dans le cloud peuvent continuer même quand votre ordinateur est en veille.
Et OpenAI présente l'accès à distance aux tâches qui tournent sur votre propre PC et Codex Cloud comme deux façons de travailler différentes.
Autrement dit,
« mon PC à la maison travaillait » et « la tâche dans le cloud travaillait »
se ressemblent, mais ne fonctionnent pas pareil en dessous.
Ce qui est drôle, c'est la même chose dans les deux cas : le travail avance même quand on n'est pas là.
5. Mais laisser faire ne veut pas dire que tout va bien se passer
Si on saute de là à « parfait, laissons-la tout faire toute seule », ça devient dangereux.
L'IA va vite.
Elle va vite aussi dans la mauvaise direction.
Si elle comprend mal l'objectif et modifie une tonne de fichiers, on se retrouve avec une quantité de travail impressionnante… qui règle le mauvais problème.
Si plusieurs tâches touchent la même partie du code en même temps, les modifications peuvent se percuter.
Et les tests peuvent tous passer alors que le résultat « n'a rien à voir avec ce que je voulais faire ». Ça arrive tout le temps.
Plus on se rapproche du pilote automatique, moins on a besoin de surveiller chaque seconde, et plus il faut un système où une erreur ne peut pas faire tache d'huile.
6. Les garde-fous dont le développement automatisé a besoin
Au minimum, ce genre de limites rend les choses gérables :
- découper chaque tâche en petits morceaux
- faire les modifications dans des espaces de travail séparés
- lancer des tests automatiques
- ne pas donner plus d'infos secrètes que nécessaire
- vérifier à part avant de mettre en ligne pour de vrai
- garder un historique des modifications
- pouvoir tout arrêter si quelque chose cloche
- à la fin, regarder ce qui a changé et les résultats des tests
Ce n'est pas une question de foi du genre « je fais confiance à l'IA ou pas ».
Là où une erreur se rattrape facilement, on confie vite. Là où une erreur coûterait cher, on ajoute une vérification.
Rien qu'avec ça, ça devient assez réaliste.
OpenAI recommande d'ailleurs de vérifier les modifications et les résultats des tests avant d'utiliser le travail de Codex Cloud.
7. Ce qui change vraiment, ce n'est pas le PC, c'est notre façon d'utiliser le temps
Le fond de l'histoire, ce n'est pas « une IA a écrit du code ».
Une IA qui code, ce n'est plus une nouveauté.
Ce qui a vraiment changé, c'est que
« le temps où je ne suis pas là » n'est plus « du temps où rien n'avance ».
On voyage. On mange. On dort. On pense à autre chose.
Pendant ce temps, le travail déjà découpé continue d'avancer.
Au retour, la question n'est plus tellement « qu'est-ce que je tape maintenant ? » mais « quel résultat je garde ? ».
Pour quelqu'un qui développe seul, c'est énorme.
Avant, on ne pouvait avancer qu'au rythme d'une seule personne ; maintenant, on peut y accrocher plusieurs assistants en même temps.
Moi : dans l'avion. Le PC : à la maison. Le développement : ouvert comme d'habitude.
Une fois qu'on a vu ça, l'idée que « temps devant l'écran = temps de développement » s'effondre pas mal.
8. En résumé
« De retour en ligne dans l'avion, et le développement avançait sur mon PC à la maison. »
C'est tout ce qui s'est passé, mais ça en dit long.
Ce que l'IA ajoute, ce n'est pas juste de la vitesse de frappe.
C'est du temps où le travail avance sans qu'un humain reste collé dessus.
Donc « on n'a plus besoin de moi », ce n'est pas tout à fait juste.
Plus exactement :
« Le moi qui tape sans arrêt sert de moins en moins. Le moi qui décide quoi faire faire sert encore. »
D'exécutant à superviseur.
Et le superviseur est dans un avion.
Aujourd'hui, le seul à avoir pointé au boulot, c'est le PC de la maison.
Références (2)
- OpenAI, "Using Codex Cloud," consulté le 2026-10-04
https://help.openai.com/en/articles/20001545-using-codex-cloud - OpenAI, "Codex," consulté le 2026-10-04
https://openai.com/codex/
