L'ingénierie logicielle traditionnelle est-elle morte ? « Cela signifie-t-il que l'ingénierie logicielle traditionnelle est morte ? Absolument pas. Les ingénieurs logiciels—même ceux qui ne sont pas nécessairement en train d'ajuster ou de former des modèles d'IA—sont désormais parmi les personnes les plus valorisées sur terre. Bien sûr, ceux qui forment et ajustent les modèles sont encore plus valorisés car ils construisent l'ensemble d'outils que les ingénieurs logiciels utilisent. Mais les ingénieurs logiciels ont toujours deux énormes avantages sur vous. Tout d'abord, ils pensent en code, donc ils savent réellement ce qui se passe en dessous. Et toutes les abstractions sont fuyantes. Donc, lorsque vous avez un ordinateur qui programme pour vous—lorsque vous avez Claude Code ou un programme équivalent qui travaille pour vous—il va faire des erreurs. Il va avoir des bugs. Il va avoir une architecture sous-optimale. Donc, ce ne sera pas tout à fait correct. Et quelqu'un qui comprend ce qui se passe en dessous sera capable de colmater les fuites au fur et à mesure qu'elles se produisent. Donc, si vous voulez construire une application bien architecturée, si vous voulez même être capable de spécifier une application bien architecturée, si vous voulez qu'elle fonctionne à haute performance, si vous voulez qu'elle donne le meilleur d'elle-même, si vous voulez attraper les bugs tôt, alors vous allez vouloir avoir un bagage en ingénierie logicielle. L'ingénieur logiciel traditionnel sera capable d'utiliser ces outils beaucoup mieux. Et il y a encore de nombreux types de problèmes en ingénierie logicielle qui sont hors de portée pour ces programmes d'IA aujourd'hui. La façon la plus simple de penser à ces problèmes est qu'ils sont en dehors de leur distribution de données. Par exemple, s'ils doivent effectuer un tri binaire ou inverser une liste chaînée, ils ont vu d'innombrables exemples de cela, donc ils sont extrêmement bons à cela. Mais quand vous commencez à sortir de leur domaine—où vous devez écrire du code très performant, lorsque vous travaillez sur des architectures qui sont nouvelles ou inédites, lorsque vous créez réellement de nouvelles choses ou résolvez de nouveaux problèmes, alors vous devez encore y aller et coder à la main. Au moins jusqu'à ce qu'il y ait tellement d'exemples de ces cas que de nouveaux modèles puissent être formés sur eux, ou jusqu'à ce que ces modèles puissent raisonnablement raisonner à des niveaux d'abstraction encore plus élevés et le résoudre par eux-mêmes… Et rappelez-vous : il n'y a pas de demande pour l'average. L'application moyenne—personne ne la veut, du moins tant qu'elle ne remplit pas un créneau qui est occupé par une application supérieure. L'application qui est meilleure gagnera essentiellement cent pour cent du marché. Peut-être qu'il y a un petit pourcentage qui ira à la deuxième meilleure application parce qu'elle fait une petite fonctionnalité de niche mieux que l'application principale, ou qu'elle est moins chère, ou quelque chose du genre. Mais en général, les gens ne veulent que le meilleur de tout. Donc, la mauvaise nouvelle, c'est qu'il n'y a aucun intérêt à être deuxième ou troisième—comme dans la célèbre scène de Glengarry Glen Ross où Alec Baldwin dit : « Le premier obtient une Cadillac Eldorado, le deuxième obtient un ensemble de couteaux à steak, et le troisième, vous êtes viré. » C'est absolument vrai dans ces marchés où le gagnant prend tout. C'est la mauvaise nouvelle : vous devez être le meilleur dans quelque chose si vous voulez gagner. Cependant, l'ensemble des choses dans lesquelles vous pouvez être le meilleur est infini. Vous pouvez toujours trouver un créneau qui est parfait pour vous, et vous pouvez être le meilleur dans ce domaine. Cela renvoie à un ancien tweet que j'ai fait où je disais : « Devenez le meilleur au monde dans ce que vous faites. Continuez à redéfinir ce que vous faites jusqu'à ce que cela soit vrai. » Et je pense que cela s'applique toujours à cette époque de l'IA.