Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, de plus en plus de développeurs s'appuient sur l'IA pour générer du code. Cette tendance est particulièrement visible chez les nouvelles entreprises de la dernière promotion de Y Combinator (YC), un accélérateur de startups réputé de la Silicon Valley. Jared Friedman, associé directeur de YC, a révélé dans une récente conversation sur YouTube que le quart des startups de la promotion hiver 2025 (W25) ont généré 95 % de leur code grâce à l'intelligence artificielle.
Friedman a précisé que ce chiffre étonnant de 95 % ne comprend pas les codes importés de bibliothèques, mais se réfère spécifiquement à la quantité de code centralisée créée conjointement par les humains et l'IA. Il a souligné : « Nous ne finançons pas des fondateurs qui ne connaissent rien à la technologie. Ce sont des personnes hautement qualifiées, parfaitement capables de construire un produit de zéro. Il y a un an, elles l'auraient fait, mais aujourd'hui, 95 % du code produit est réalisé par l'IA. »
Dans une vidéo intitulée « Le codage atmosphérique est l'avenir », Friedman a discuté de cette tendance avec Garry Tan, PDG de YC, Harj Taggar, associé exécutif, et Diana Hu, associée. Ils ont mentionné que les développeurs utilisent de plus en plus le langage naturel et l'intuition pour écrire du code, plutôt que la méthode traditionnelle de codage ligne par ligne. Le mois dernier, Andrej Karpathy, ancien responsable de l'IA chez Tesla et ancien chercheur chez OpenAI, a utilisé le terme « codage atmosphérique » pour décrire cette nouvelle façon de coder basée sur les grands modèles linguistiques (LLM), où les développeurs se concentrent davantage sur l'intention que sur les détails du code.
Cependant, le code généré par l'IA n'est pas exempt de défauts. De nombreuses études et rapports indiquent que le code généré par l'intelligence artificielle peut introduire des failles de sécurité, entraînant des pannes d'applications ou des erreurs fréquentes, obligeant les développeurs à passer beaucoup de temps à déboguer ou à modifier le code. Hu a souligné dans la discussion que même si le produit dépend fortement de l'IA, les développeurs doivent posséder une compétence essentielle : lire le code et identifier les erreurs. « Il faut avoir du goût, être suffisamment formé pour juger si la sortie du LLM est bonne ou mauvaise. Pour bien faire du « codage atmosphérique », il faut toujours des connaissances et du discernement pour distinguer le bon du mauvais », a-t-elle déclaré.
Garry Tan a approuvé cette déclaration et a ajouté que les fondateurs doivent toujours suivre une formation classique en codage pour garantir la stabilité du produit à long terme. « Supposons qu'une startup dont 95 % du code est généré par l'IA soit introduite en bourse et ait 100 millions d'utilisateurs un ou deux ans plus tard. Va-t-elle s'effondrer ? Les modèles d'inférence actuels ne sont pas assez puissants pour le débogage. Par conséquent, les fondateurs doivent comprendre le produit en profondeur », a-t-il conseillé.
L'engouement pour le codage par IA a suscité un vif intérêt de la part des sociétés de capital-risque et des développeurs. Au cours des 12 derniers mois, des startups spécialisées dans le codage par IA, telles que Bolt.new, Codeium, Cursor, Lovable et Magic, ont levé des centaines de millions de dollars. Tan a commenté : « Ce n'est pas une mode passagère, mais un mode de codage dominant. Si vous ne suivez pas le mouvement, vous risquez d'être laissé pour compte. »
Avec l'application de plus en plus poussée des modèles d'IA dans le domaine du codage, le « codage atmosphérique » modifie non seulement la façon dont les développeurs travaillent, mais offre également de nouvelles possibilités aux entreprises technologiques. Cependant, trouver un équilibre entre efficacité et qualité reste un défi majeur pour les développeurs qui travaillent avec l'IA.