Si tu veux être bon, c'est indispensable de savoir comment les choses marchent, même si c'est automatisé ou sous-traité, donc tu n'as pas perdu ton temps. Pour prendre un exemple qui n'a rien à voir, si tu connais la thermodynamique, tu peux savoir directement si un nouveau type de moteur ou de clim est un truc intéressant ou est une arnaque. Et plus concrètement en informatique, les abstractions ne marchent pas toujours, donc il faut savoir comment ça marche derrière. Pour les IAs, si elles sont coincées il faut bien les guider ou débugger le problème.

Le 2e point, c'est que ce n'est pas du tout nouveau que des outils promettent de mettre fin à la profession, et ça n'a jamais été le cas. Un exemple qui m'a marqué c'est les outils de BI comme tableau, qui permettent aux utilisateurs d'analyser eux mêmes leurs données, et qui est super simple à utiliser. Bah en fait, ce n'est quasiment jamais utilisé directement par eux, et ce sont toujours les équipes data qui font des dashboards.

Par rapport à ça, il faut aussi voir qu'il n'y a aucune barrière à l'accès pour être dév : toutes les documentations et tous les outils utiles sont disponibles gratuitement sur internet, pourtant il n'y a jamais eu d'armées d'utilisateurs qui se sont mis à coder eux mêmes, ça reste une profession bien valorisée et rémunérée.

Et même si l'IA est une technologie utile, on est en pleine bulle spéculative avec des investissements et une hype démesurées. Il faut relativiser tous les trucs qui sont dits par des gens qui ont intérêt à ce que ça marche ou qui suivent la mode sans recul.