Je n'écris plus une ligne de code depuis plusieurs mois

En janvier 2026, Boris Cherny, le créateur de Claude Code chez Anthropic, déclarait que 100% du code qu’il produit est désormais écrit par l’IA. Pas 50%, pas 80%. 100%. Il n’a pas écrit une seule ligne de code depuis deux mois. Mike Krieger, CPO d’Anthropic, confirme : Claude écrit Claude. 70 à 90% du code à l’échelle de l’entreprise.

En lisant ça, je n’ai pas été surpris. Parce que de mon côté, je n’écris plus une ligne de code depuis plusieurs mois. Et pourtant, je bosse sur un projet complexe dans la finance, pas sur un side project du dimanche.

Ce premier article d’une série sur mon parcours avec l’IA est un point de départ. Pas un manifeste, pas un guide. Juste le constat d’un dev senior PHP avec plus de 20 ans d’expérience qui a vu son métier se transformer en quelques mois.

ChatGPT : l’émerveillement, puis la déception

Quand ChatGPT est sorti, j’ai fait comme tout le monde : j’ai testé. Je lui ai demandé de me générer une commande Symfony d’import d’utilisateurs. Le résultat m’a scotché. Structure propre, injection de dépendances, gestion des erreurs. En quelques secondes, j’avais un code que j’aurais mis une bonne demi-heure à écrire.

Sauf que la magie s’arrêtait là.

Dès que le contexte devenait un peu réel, avec mes entités, mes services, mes conventions de projet, le modèle décrochait. Normal : il ne pouvait pas lire l’ensemble du projet. Il générait du code générique, parfois bon, souvent à côté. Il fallait tout adapter, tout vérifier, parfois tout réécrire. Au final, le gain de temps était marginal. Un gadget impressionnant, mais un gadget quand même.

Copilot : l’effet wow, puis la stagnation

Puis GitHub Copilot est arrivé dans mon IDE. Les premières autocompletions m’ont fait un vrai effet wow. Il anticipait ce que je voulais écrire, proposait des blocs entiers qui visaient juste. On se sentait augmenté.

Mais passé l’émerveillement initial, les limites sont vite apparues. Le modèle inventait des méthodes qui n’existaient pas dans mes classes. Il proposait des appels à des services avec des signatures fantaisistes. Il n’avait aucune vision globale du projet. Il complétait ce qu’il voyait dans le fichier courant, point.

On a tous connu ça : accepter une suggestion Copilot, lancer les tests, voir tout exploser, comprendre que la méthode proposée n’existe nulle part. Corriger. Recommencer. À la longue, le gain net devenait discutable.

On a stagné là un bon moment. L’IA dans le dev, c’était pratique pour du boilerplate, des regex, de la doc. Mais pour du vrai travail d’ingénierie sur un vrai projet ? Pas encore.

Claude Code : le déclic

Et puis Claude Code est arrivé. Je l’ai découvert dans un contexte improbable : un petit projet Jeedom où je devais implémenter une feature absolument pas documentée. Je n’avais aucune idée de comment le système fonctionnait en interne. À vue de nez, il m’aurait fallu une journée complète rien que pour comprendre la mécanique avant même de commencer à coder.

J’ai décidé de déléguer la tâche à Claude Code. Et là, pour la première fois, j’ai vu quelque chose de fondamentalement différent.

En temps réel, je le voyais parcourir les fichiers du projet. Il lisait le code source, identifiait les classes pertinentes, lançait des scripts PHP pour observer les outputs. Il tâtonnait, exactement comme un humain le ferait face à du code mal structuré et non documenté. Il testait des hypothèses, ajustait son approche, revenait en arrière quand une piste ne menait nulle part.

Trente minutes plus tard, la première version était fonctionnelle.

Quelques itérations plus tard, j’avais une version testable à livrer à mon client. Deux heures de travail total, contre minimum une journée complète si j’avais été seul.

Ce n’était plus du simple copier-coller intelligent. C’était un agent qui raisonnait sur le code, qui comprenait le contexte, qui avait une démarche d’investigation. La différence avec tout ce que j’avais utilisé avant était radicale.

Aujourd’hui : un partenaire, pas un outil

Depuis ce jour, j’ai repoussé les limites semaine après semaine. Les modèles ont évolué, les capacités ont explosé. Je n’ai plus peur de confier des tâches très complexes à Claude.

Il est devenu un véritable partenaire de développement. Je m’en sers pour challenger mes idées d’architecture. On valide ensemble les étapes d’implémentation. Il conçoit en quelques minutes des solutions qui m’auraient demandé plusieurs heures. Et à partir de là, on peut itérer rapidement, ou pivoter complètement sur une autre approche en ayant le résultat sous les yeux bien plus vite.

Le résultat n’est pas seulement que je code plus vite. C’est surtout que j’arrive à une solution de bien meilleure qualité pour le même temps passé. Là où avant je me serais arrêté à “la première version qui marche” par manque de temps, aujourd’hui je peux explorer plusieurs architectures, comparer les approches, et choisir la meilleure. Le temps libéré par l’IA, je le réinvestis dans la réflexion.

Ce qui arrive dans cette série

Cet article est le premier d’une série où je vais partager concrètement ce que j’ai mis en place. Mes outils, mes méthodes, mes habitudes avec Claude Code.

Je commenterai aussi les nouveautés au fil de l’eau, parce que ce domaine évolue à une vitesse hallucinante. Claude Code sort littéralement une ou deux mises à jour par jour. Certaines sont mineures, d’autres changent complètement la donne. Ce qui fonctionne aujourd’hui sera peut-être obsolète demain. Un workflow que j’ai peaufiné pendant des semaines peut devenir inutile après une seule mise à jour.

C’est exactement pour ça que je documente ce parcours : pour garder une trace de ce qui marche à un instant T, et pour voir l’évolution avec le recul.

Disclaimer

Je ne me positionne pas comme un expert de l’IA. Je suis un dev senior PHP qui utilise ces outils au quotidien sur de vrais projets, et qui partage ce qu’il observe. Mon expérience n’est pas universelle.

Chacun doit se faire sa propre expérience. Tester, se planter, ajuster. Ce qui fonctionne pour moi sur mes projets Symfony ne fonctionnera peut-être pas de la même manière pour vous. L’important, c’est de commencer, d’expérimenter, et de ne pas rester sur le bas-côté.

Parce que si Boris Cherny a raison, et je pense qu’il a raison, le sujet n’est plus de savoir si l’IA va transformer notre métier. C’est de savoir comment on s’adapte.

Et c’est de ça qu’on va parler dans les prochains articles.