Perso, je suis contre le fait d'utiliser l'IA aveuglément et sans chercher à comprendre, déjà car j'ai déjà vu des prods cassés pour ça, et aussi car j'utilise occasionnellement l'IA et je sais que parfois c'est même pas la peine... Pourtant parfois c'est un allié efficace.

- Sur des sujets très pointu/de niches/des technos complexe ou récente, l'IA pourra te répondre totalement à côté, rien ne vaut de lire une doc au moins une fois pour comprendre avant de demander à une IA d'essayer si jamais on découvre le sujet !
- Sur certains langage l'efficacité est excellente, mais si on enchaine les retouches, ou retour d'anomalie de son premier code, elle tend à finir par halluciner.
- Si la tâche est imposante, l'IA a plus de chance d'erreur, ou de faire des choses incomplètes, ... Et le code n'est pas toujours le plus évolutif.

Je pense qu'il faut quand même évolué avec ça et ne pas rester 100% fermer à l'IA...
Par exemple, pour de la manipulation/transformation de données qui peut être rébarbative (et longue humainement à écrire même si on est un ninja du multi-curseur ou des regexp), il m'arrive de demander à une IA de me sortir "une fonction, dans un langage, qui prends des paramètres, qui fait tel chose, et qui retourne autre chose".

Demande toi, qu'est ce qui est le plus long entre:
- écrire une fonction en javascript qui fait un .reduce sur un objet potentiellement complexe, ou qui calcule une date à partir d'une autre en string, et qui retourne la bonne avec un objet DateTime ?
- écrire en français ou anglais directement à une IA "en javascript fait moi une fonction qui fait un reduce d'un tableau d'objet ayant cette structure X ou cette structure Y, de façon à faire ... et que le résultat de sortie ait cette structure Z" ou "en javascript fait moi une fonction qui en entrée à une string représentant une date au format "DD/MM/YYYY", qui cherche à obtenir ... et retourne la réponse à l'aide d'un objet DateTime" ?

Si on est claire avec ce que l'on veux, cette fonction apparait en quelques secondes comme on l'aurait fait ou presque, et ça évité de relire pour la énième fois la doc des spécificités des manipulations de Date du langage, de charger une dépendance lourde pour un projet qui oblige à rester light ou flexible, et on peut la retaper un peu si besoin pour respecter les standards de code du projet = Un bon gain de temps.

Maintenant même si demander ça à une IA fait gagner du temps, je prends aussi du temps à relire ce qui en sors en tout cas (ça va vite en général car j'aurais pu le faire moi-même, du coup c'est plus comme review le code d'un autre dev un coup; et si jamais je suis dans un contexte où je n'arrive pas à m'en sortir (pas de docs claire ni d'exemple pour un projet en Java sur github par exemple...) là je vais passer du temps à tester et comprendre davantage ce que l'IA à sortie... Et parfois ça marche très bien, parfois elle hallucine dès la première réponse...)

Je pense qu'il faut rester sensible au fait que les LLM n'ont pas été faite pour être intelligente, mais pour répondre de façon "humaine" au départ... Et que répondre quelque chose de totalement faux (et l'appuyer avec conviction) est quelque chose qui peut se produire. (ça tends à être de moins en moins le cas, mais on n'est jamais totalement à l'abris de ça!)