Le , par Julien Wilhelm - Écoconception
Temps de lecture estimé : 5 minutes.
Vendredi 2 octobre 2026 se tenait la sixième édition du DevFest Perros-Guirec 2026. Au programme de cette journée, 10 conférences et 2 prises de paroles plus brèves (quickies) autour d’une même thématique, le « coder moins, penser plus » amorcé par l’essor de IA générative. En prime : vue sur mer et buffet à volonté en extérieur sur la pause déjeuner. Le cadre est posé.
Pourquoi assister à un DevFest sur l’IA ?
L’IA n’a pas vraiment bonne presse auprès de l’écoconception logicielle, et à raison. Bonne ou mauvaise, cette technologie semble partie pour s’installer. Nous choisissons de notre côté de nous investir pour accompagner celleux qui prennent encore le temps de s’interroger. Nous avons d’ailleurs construit la formation « Cadrer le déploiement d’une IA générative responsable » en ce sens.
Un évènement concret
Ce que j’ai apprécié avec ce DevFest, c’est qu’il y en avait pour tous les goûts. De la mise en œuvre technique aux questions de fond, j’y ai tout particulièrement trouvé de quoi satisfaire ma curiosité.
J’en retiens quatre punchlines.
1. Le LLM optimise la réponse, pas la question
Pendant sa conférence « Coder avec l’IA sans perdre sa créativité », Alexandra Zakharova (Microsoft) a replacé l’humain au cœur de l’intention. Certes l’IA peut produire vite et bien, mais encore faut-il prendre ses dispositions pour pouvoir s’approprier ce qu’il en résulte et éviter la dette cognitive inhérente à l’accélération des processus. Avant de se tourner vers l’IA par facilité, par réflexe, il vaut mieux réfléchir par soi-même, mûrir le problème, et même, imaginer déjà la solution.
2. Produire du code de qualité est différent de produire du code métier
C’est Guillaume Lebourgeois (Pictaderm) qui l’a démontré durant la conférence « L’IA au service du métier : penser le besoin avant d’accélérer le code ».
L’exemple était imparable : lorsque l’on demande à une IA de remplacer une image, elle le fera en supprimant la version actuelle, car il s’agit du comportement souhaité dans 99 % des cas. Or quand on parle d’imagerie médicale, on préférera archiver.
Guillaume est alors revenu sur les différentes « aides à la conduite » que l’on peut mettre en place pour obtenir une IA sous contraintes : décisions architecturales, commentaires, règles statiques, tests unitaires… Non sans rappeler que l’humain doit nécessairement garder un œil sur ce qui est fait.
Une sortie de route peut toujours arriver.
3. Tout ce qui n’est pas contrôlé peut être corrompu ou détourné
Et cela est d’autant plus vrai avec la chaîne d’approvisionnement de l’IA générative sur laquelle nous n’avons au final pas toujours beaucoup de contrôle.
Dans « Je malmène ton LLM en direct avec 10 failles de sécurités », Gaëtan Eleouet a fait la démonstration d’un LLM qui, très vite, peut livrer sa configuration système à l’utilisateur et accepter d’exécuter des actions non autorisées à sa demande. Pour s’en prémunir, un prompt système, même bien écrit, ne suffit pas. Parmi les principales recommandations : filtrer les requêtes entrantes, valider la sortie générée et, cela va de soi, accorder à l’IA des droits en corrélation avec sa mission.
4. Il faut échouer pour apprendre
Bien que l’échec ne soit pas systématique, celui-ci fait partie intégrante de l’apprentissage. Vincent Barreaud Vincent Barreaud (ENSSAT) et Pierre Alain (IUT Lannion) l’ont rappelé à juste titre dans « Comment (et pourquoi) enseigner le développement en IUT et école d’ingénieur à l’ère des LLMs ? ».
J’ai découvert le triangle pédagogique (ou triangle de Houssaye) qui illustre le rapport tranditionnel entre le corps enseignant, l’élève et le savoir. L’IA vient évidemment bousculer cette vision et nous force à requestionner la place de chacun.
Parvenir à la case « senior » sans passer par la case « junior » est désormais un vrai défi. À l’avenir, devrons-nous nous limiter à dispenser les concepts et à abandonner la syntaxe ?
L’IA est productive, mais il y a un « mais » (ou plusieurs)
L’IA est bluffante. L’IA coûte peu cher. Mais l’IA n’est jamais complètement sûre.
Le mot d’ordre est clair : les équipes de développement sont peu à peu appelées à passer de la production à la relecture, à la surveillance. Cette vigilance, toustes l’ont mentionnée : il n’y a pas de déterminisme avec l’IA. En pratique, charger des agents de veiller les uns sur les autres est déjà une réalité. Mais le risque zéro n’existe pas. Un peu comme dans une entreprise classique, en fait, avec de vrais gens.
Malgré tout le positif que je retire de ce DevFest, les prises de parole ont confirmé les impressions que nous partagions déjà au pôle écoconception : la société s’obstine à avoir une vision court-termiste de l’IA générative. À l’exception de l’intervention de Clément Juste (« Sobriété Agentique : Comment coder avec l’IA sans vider son portefeuille (ni vider la planète) ? »), les impacts environnementaux du secteur ne sont pas vraiment une préoccupation.
Alors de là à interroger la souveraineté et la réversibilité…
Bravo dans tous les cas aux organisateurices pour cet évènement !