Les stagiaires sont-ils obsolètes face à l’IA ?
À une époque où un agent d’intelligence artificielle (IA) peut coder pour moins de 20 $ par mois, embaucher des stagiaires est-il encore pertinent ? C’est la question qui préoccupe les fondateurs de nombreuses start-up. Pourtant, malgré cette incertitude, certains continuent à s’entourer d’internes. Découvrons pourquoi.
Les défis budgétaires et techniques
Le recrutement d’une internationale en ingénierie logicielle cet été a déclenché une vague de controverses dans les cercles de fondateurs. Il est vrai que notre start-up, qui se targue d’une structure financière lean et d’un taux de brûlure modéré, doit faire face à des défis budgétaires importants. En effet, pour moins de 20 $ par mois, on peut avoir accès à un assistant IA capable de maîtriser toutes les bibliothèques existantes sans jamais dormir.
Les internes, quant à eux, nécessitent une période d’adaptation souvent longue et coûteuse. Ils sont généralement peu familiers avec notre stack technique qui inclut ReactJS pour la partie front-end, Node.js pour le back-end et PostgreSQL comme base de données principale. Leur formation demande du temps aux ingénieurs seniors, ce qui peut ralentir les projets existants.
Malgré ces inconvénients, nous avons décidé d’embaucher un stagiaire cet été sans regret. Pourquoi ?
La valeur ajoutée des stagiaires en présence d’un assistant IA
La décision a été motivée par la compréhension que l’IA et les humains peuvent coexister harmonieusement dans le processus de développement logiciel, chacun apportant une expertise complémentaire.
Le concept de compétences pointues selon Andrej Karpathy
Andrej Karpathy a souligné dans son récapitulatif annuel 2025 la notion de compétences pointues ou “Jagged Intelligence”. Selon lui, les modèles d’IA ne sont pas des êtres humains qui évoluent en s’améliorant uniformément ; ils sont plutôt comparables à des esprits fantomatiques avec des capacités très spécifiques.
Ces modèles peuvent être géniaux dans certains domaines vérifiables, comme la syntaxe ou le codage standardisé, mais confus et cognitivement défaillants lorsqu’il s’agit de naviguer dans des environnements inédits. Par exemple, un modèle d’IA peut être très efficace pour générer du code en utilisant ReactJS, mais il peut échouer à comprendre les interactions subtiles entre différentes bibliothèques ou technologies.
Cette configuration “pointue” crée un terrain idéal pour les stagiaires. L’IA peut exceller en syntaxe, en codage standardisé ou en vérification d’erreurs, tandis que l’internationale apporte une perspective humaine sur le produit et l’empathie utilisateur. Cette combinaison permet de créer des produits plus cohérents et plus utilisables.
Karpathy ajoute également que les individus ordinaires bénéficieront beaucoup plus des LLMs (Large Language Models) par rapport aux professionnels. Pour nous, cela signifie qu’il est devenu beaucoup plus facile d’accorder du temps à la formation des stagiaires grâce à l’IA.
Le rôle de mentor et le soutien d’un agent IA
Par le passé, si un stage n’avait pas une bonne compréhension des hooks React ou des modèles complexes en arrière-plan, il devait passer plusieurs heures sur Stack Overflow pour trouver une réponse pertinente. De nos jours, avec l’assistant AI Claude à leur disposition, ils peuvent obtenir des réponses adaptées à notre code et aux normes de l’équipe.
Nous avons également désigné un mentor parmi les ingénieurs seniors pour guider le stagiaire dans “les creux” – c’est-à-dire les aspects moins algorithmiques du travail. Les séances de travail, qui se déroulaient souvent autour d’un tableau blanc, portaient sur des questions comme la priorisation des fonctionnalités ou l’utilisation d’un CDN.
La formation à travers le codage
L’apprentissage au cours d’un stage n’est pas seulement lié au codage en soi, mais aussi aux discussions sur le “pourquoi” et les arbitrages nécessaires dans l’ingénierie logicielle. Ces aspects sont essentiels pour comprendre réellement ce que signifie être ingénieur.
Par exemple, la décision de choisir un CDN (Content Delivery Network) ne se fait pas uniquement en fonction des performances techniques mais aussi en tenant compte du coût, de l’infrastructure existante et des exigences légales spécifiques à certaines régions. Ce sont des décisions qui nécessitent une compréhension approfondie du contexte commercial et technique.
L’apprentissage profond et le rôle de l’IA
Au fur et à mesure que notre stagiaire travaillait avec Claude pour mettre en œuvre des fonctionnalités, une prise de conscience s’est imposée : les questions posées à Claude concernaient toujours ce qui avait été discuté lors des sessions autour du tableau blanc. En revanche, la compréhension du code lui était beaucoup plus facile.
Le codage et le débogage assistés par IA
L’assistant IA a facilité l’apprentissage en automatisant certaines tâches de codage et en fournissant des solutions rapides pour les problèmes courants. Cependant, lorsqu’il s’est agi de naviguer dans un nouveau framework ou d’apporter des modifications complexes à la structure du code existant, le stagiaire a pu compter sur son mentor humain pour l’aider à comprendre les nuances.
Par exemple, lorsque le stagiaire a travaillé sur une nouvelle fonctionnalité qui impliquait l’intégration de GraphQL dans notre stack Node.js, Claude a été très utile pour générer du code initial. Cependant, il était nécessaire de discuter des meilleures pratiques en matière de gestion des données et de la façon dont cette nouvelle fonctionnalité allait interagir avec les autres parties du système.
La symbiose entre stagiaires et IA
Au début de son stage, notre internationale considérait Claude comme une concurrente à surpasser en matière de codage. Cependant, d’ici la fin de l’été, il se mit à diriger le machine comme un chef d’orchestre.
Les tâches attribuées
Les tâches attribuées étaient similaires à celles des stagiaires traditionnels, mais avec une portée et un impact beaucoup plus importants grâce à l’amplification fournie par Claude. Un internationale aurait pu terminer une fonctionnalité significative en 2024 ; le nôtre a réussi plusieurs.
Par exemple, il a travaillé sur la migration de notre base de données MySQL vers PostgreSQL pour améliorer les performances et la scalabilité. Alors que cette tâche aurait normalement pris des semaines, avec l’aide d’IA, il a pu terminer en quelques jours grâce à des automatisations intelligentes.
La suite pour notre stagiaire
À la fin de son stage, au lieu de demander un référencement pour postuler à d’autres emplois, il nous a demandé davantage de tâches. Il souhaitait savoir s’il pouvait continuer à travailler pour nous entre ses cours universitaires.
La confiance et la flexibilité
Dans des circonstances normales, cette demande aurait été accueillie avec hésitation. En effet, comme l’ont appris beaucoup d’entreprises pendant la pandémie de COVID-19, il peut être difficile de s’assurer que les stagiaires à distance sont bien intégrés et performants.
Mais nous n’avons pas hésité. Il avait gagné notre confiance, donc nous avons accepté sous réserve qu’il ne néglige pas ses études pour son travail chez nous.
Conclusion : Vers un avenir symbiotique
La présence des assistants IA comme Claude ne rend en rien les stagiaires obsolètes. Au contraire, elle souligne l’importance de leur rôle dans le processus d’apprentissage et de développement professionnel. Alors que les agents IA peuvent prendre en charge une grande partie du codage répétitif et standardisé, les internes continuent à apporter des perspectives humaines précieuses pour la compréhension des produits et l’interaction avec les utilisateurs.
L’avenir de l’ingénierie logicielle s’annonce prometteur grâce à cette collaboration entre êtres humains et machines. Les compétences pointues des stagiaires, combinées aux capacités extraordinaires des modèles d’intelligence artificielle, créent un environnement propice au progrès et à l’innovation.
