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Le cahier des charges devient exécutable : une transformation silencieuse mais radicale
Au cœur du développement logiciel traditionnel, le cahier des charges fonctionnel et le cahier des charges technique servent de passerelles entre le métier et l’équipe de programmation. Ils devaient être lus, interprétés et traduits manuellement en structures logicielles, en modules, en classes ou en scripts.
L’arrivée de Claude Code change cette grammaire.
L’IA est désormais capable de :
- lire et interpréter les échanges dans Slack,
- comprendre un besoin et le traduire en spécification fonctionnelle,
- produire automatiquement le code correspondant,
- générer la documentation technique,
- corriger les anomalies et ouvrir une pull request.
Le cahier des charges n’est plus un document d’intention, il devient un objet opératoire, presque auto-exécutable. L’humain, lui, reste garant de la cohérence, du sens et de la gouvernance.
L’arrivée de Claude Code change cette grammaire.
L’IA est désormais capable de :
- lire et interpréter les échanges dans Slack,
- comprendre un besoin et le traduire en spécification fonctionnelle,
- produire automatiquement le code correspondant,
- générer la documentation technique,
- corriger les anomalies et ouvrir une pull request.
Le cahier des charges n’est plus un document d’intention, il devient un objet opératoire, presque auto-exécutable. L’humain, lui, reste garant de la cohérence, du sens et de la gouvernance.
Le chef de projet devient concepteur et superviseur des chaînes de traitement IA
Autrefois, le chef de projet découpait, planifiait, synchronisait. Il coordonnait développeurs, analystes et ingénieurs systèmes. Aujourd’hui, une mutation profonde s’opère.
Avec Claude Code, le chef de projet :
- structure les besoins dans Slack,
- génère ou déclenche les workflows IA,
- supervise les chaînes de traitement automatiques,
- valide la cohérence fonctionnelle et technique,
- orchestre l’interaction entre équipes humaines et IA.
L’IA exécute. Le chef de projet gouverne.
Nous entrons dans une logique où le pilotage ne porte plus sur des tâches humaines, mais sur des processus hybrides humains–IA, parfaitement alignés avec une vision systémique de la gouvernance numérique.
Le programmateur cède une partie de son geste technique à la machine. Le changement le plus symbolique est ici.
Le programmateur n’est plus celui qui :
- écrit toutes les lignes de code,
- corrige minutieusement les bugs,
- optimise manuellement les structures,
- garantit chaque détail de l’implémentation.
Aujourd’hui, Claude Code :
- lit l’erreur,
- identifie la source du bug,
- propose un correctif,
- modifie le fichier,
- génère les tests,
- documente les modifications.
Le métier bascule d’un rôle d’exécution vers un rôle de supervision, d’architecture et de décision. Le contrôle qualitatif remplace la production manuelle.
Avec Claude Code, le chef de projet :
- structure les besoins dans Slack,
- génère ou déclenche les workflows IA,
- supervise les chaînes de traitement automatiques,
- valide la cohérence fonctionnelle et technique,
- orchestre l’interaction entre équipes humaines et IA.
L’IA exécute. Le chef de projet gouverne.
Nous entrons dans une logique où le pilotage ne porte plus sur des tâches humaines, mais sur des processus hybrides humains–IA, parfaitement alignés avec une vision systémique de la gouvernance numérique.
Le programmateur cède une partie de son geste technique à la machine. Le changement le plus symbolique est ici.
Le programmateur n’est plus celui qui :
- écrit toutes les lignes de code,
- corrige minutieusement les bugs,
- optimise manuellement les structures,
- garantit chaque détail de l’implémentation.
Aujourd’hui, Claude Code :
- lit l’erreur,
- identifie la source du bug,
- propose un correctif,
- modifie le fichier,
- génère les tests,
- documente les modifications.
Le métier bascule d’un rôle d’exécution vers un rôle de supervision, d’architecture et de décision. Le contrôle qualitatif remplace la production manuelle.
De la lecture des dumps à l’auto-correction : une rupture historique
Pour mesurer la profondeur du changement, il faut rappeler l’ancien monde. Autrefois, lorsqu’un programme plantait :
- l’ingénieur système lisait un dump binaire,
- interprétait les registres et adresses mémoires,
- identifiait l’erreur probable,
- transmettait au développeur qui corrigeait.
C’était un travail de haute précision humaine. La machine ne comprenait rien à son propre dysfonctionnement. Aujourd’hui, l’IA est capable de :
- analyser le contexte,
- détecter l’origine du problème,
- proposer et implémenter la correction,
- tester la solution.
Nous sommes passés de l’humain qui explique à la machine ce qu’elle doit corriger, à la machine qui se corrige elle-même, sous regard humain.
- Après le compilateur, la seconde grande automatisation du développement.
- Historiquement, la première révolution fut celle des compilateurs.
Autrefois : Cette automatisation restait dépendante d’un acte initial 100 % humain : coder.
Aujourd’hui, un nouveau seuil est franchi :
- Ce n’est plus seulement la traduction du code qui est automatisée,
- c’est la génération du code lui-même, avec son analyse, ses tests, son intégration et sa documentation.
- Nous passons de l’automatisation post-code à l’automatisation du geste de conception du code.
- l’ingénieur système lisait un dump binaire,
- interprétait les registres et adresses mémoires,
- identifiait l’erreur probable,
- transmettait au développeur qui corrigeait.
C’était un travail de haute précision humaine. La machine ne comprenait rien à son propre dysfonctionnement. Aujourd’hui, l’IA est capable de :
- analyser le contexte,
- détecter l’origine du problème,
- proposer et implémenter la correction,
- tester la solution.
Nous sommes passés de l’humain qui explique à la machine ce qu’elle doit corriger, à la machine qui se corrige elle-même, sous regard humain.
- Après le compilateur, la seconde grande automatisation du développement.
- Historiquement, la première révolution fut celle des compilateurs.
Autrefois :
- l’homme écrivait le code source,
- le compilateur le traduisait en binaire,
- l’éditeur de liens l’assemblait pour produire l’exécutable.
Aujourd’hui, un nouveau seuil est franchi :
- Ce n’est plus seulement la traduction du code qui est automatisée,
- c’est la génération du code lui-même, avec son analyse, ses tests, son intégration et sa documentation.
- Nous passons de l’automatisation post-code à l’automatisation du geste de conception du code.
Quand l’IA peut coder, formons des esprits, pas des programmeurs
L’arrivée de Claude Code marque une rupture que les écoles et les décideurs doivent comprendre immédiatement.
Ne formons plus des programmeurs au sens traditionnel, ni des analystes-programmeurs chargés d’écrire ce que l’IA produit désormais mieux et plus vite. Formons des esprits. Des personnes capables de :
- comprendre le sens d’un système,
- modéliser les besoins,
- anticiper les effets,
- structurer la complexité,
- gouverner l’IA plutôt que la subir.
L’humain reste indispensable :
Il est celui qui donne l’intention, qui pose les règles, qui comprend les enjeux, qui décide,
et qui contrôle.
L’IA peut écrire le code, mais elle ne peut ni penser, ni juger, ni concevoir la finalité d’un système.
Le futur appartiendra à ceux qui savent gouverner l’IA, non à ceux qui écrivent ce qu’elle produit déjà.
Par Dr Az-Eddine Bennani
Ne formons plus des programmeurs au sens traditionnel, ni des analystes-programmeurs chargés d’écrire ce que l’IA produit désormais mieux et plus vite. Formons des esprits. Des personnes capables de :
- comprendre le sens d’un système,
- modéliser les besoins,
- anticiper les effets,
- structurer la complexité,
- gouverner l’IA plutôt que la subir.
L’humain reste indispensable :
Il est celui qui donne l’intention, qui pose les règles, qui comprend les enjeux, qui décide,
et qui contrôle.
L’IA peut écrire le code, mais elle ne peut ni penser, ni juger, ni concevoir la finalité d’un système.
Le futur appartiendra à ceux qui savent gouverner l’IA, non à ceux qui écrivent ce qu’elle produit déjà.
Par Dr Az-Eddine Bennani
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