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3 - Les IDE

Etat des lieux de la relation IA / Dev​

Il est difficile d'avoir des sondages représentatifs dans le domaine du développement informatique.

Un sondage a été mis en place pour "State of AI" qui est dérivé de "State of Web Dev". Il n'est pas forcément représentatif.

https://2025.stateofai.dev

Le résultat du sondage démontre que la majorité des utilisateurs qui se mettent à utiliser des outils IA GEN dans leur workflow trouvent un équilibre de fonctionnement au quotidien.

https://2025.stateofai.dev/en-US/usage/

On observe une situation inégale selon les profils et les appétences.

On constate que la grande majorité des utilsateurs vont venir corriger le code fourni par l'IA.

Ce pattern est pour le moment cohérent par rapport aux limites qu'on a vu précédemment.

Il implique d'avoir des outils qui permettent de refactorer du code de manière sécurisée.

L'évolution des IDE​

  • 1980 Précurseurs : editeur de texte + compilateur
  • 1990 Intégration graphique pour efficacité : debugging, refactoring, syntax hightlighting, autocomplétion
  • 2000 Gestion CICD : contrôle de version, tests locaux (linters)
  • 2010 Allègement : Eclipse et Netbeans vs. SublimeText, Atom
  • 2020 Versions cloud : collaboration, association avec les autres outils de développement aux environnements de déploiement

Les outils informatiques du développeur ont constamment évolué dans le sens de l'automation et de l'augmentation de sa capacité.

Ils intègrent tous des plugins pour s'adapter à différents usages / langages.

Pour une vision globale du nombre potentiel d'IDE sans compter les IDE avec IA sortis récemment.

https://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_integrated_development_environments

Quel est le panorama actuel des IDE en général ?​

La situation dépend des langages utilisés, mais des tendances se dégagent.

Références :

Par ordre approximatif

  • Visual Studio
  • IntelliJ
  • Vi/Vim
  • Android Studio
  • SublimeText
  • Notepad++
  • Eclipse
  • Netbeans
  • Emacs
  • XCode

Aujourd'hui, tous ces IDE exposent une capacité à utiliser des outils d'IA via des plugins.

Panorama des outils (Jan 2025)​

Voici une proposition de classement des solutions de Code Gen selon leurs capacités.

Vous allez voir en quoi le rôle du développeur risque d'évoluer avec les solutions les plus avances.

Article source : https://prompt.16x.engineer/blog/ai-coding-l1-l5

L1 Code-level Completion​

Niveau le plus simple : étant donné un contexte, produit le code d'une fonction

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L2 Task-level Code Generation​

Fournit un encadrement des prompts et une automatisation de la production du code via des outils intégrés.

Ex: Ticket to Code

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L3 Project-level Generation​

Automatise la chaîne de production du code, depuis la création des tickets jusqu'à la production du code en passant par la gestion de la Pull Request.

On passe à une autonomie contrôlée par l'humain de la solution.

Ex: Ticket to PR

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L4 AI Software Engineer​

Ces outils visent la mise en production complète d'un produit depuis les spécifications jusqu'au déploiement et à la maintenance.

On passe à une véritable autonomie de la solution.

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L5 AI Development Teams​

On passe à une architecture multi agents qui collaborent entre eux pour créer et gérer des applications avec des rôles différents.

L'idée est de passer à de échanges entre systèmes autonomes.

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Open Source​
Commercial​
Recherche​

Qu'est-ce qu'on peut projeter ?​

Des outils d'assistance à tous les niveaux

Le développeur dans un rôle augmenté :

  • un manager de robots
  • responsable de produit
  • responsable d'exploitation
  • responsable des coûts (Finops, usine logicielle)

Le Model Context Protocol​

La techno MCP est sans doute celle qui a marqué le début de l'année 2025.

Elle a été initiée par l'équipe d'Anthropic qui produit Claude, avec un protocole ouvert, qui permet aujourd'hui le développement d'une grande partie des solutions avancées.

MCP répond à un problème simple : comment fabriquer des outils universels pour étendre les modèles ?

Les modèles à terme intègreront de mieux en mieux ce type de protocoles pour augmenter les capacités d'actions des programmes à base d'agents.

Sans MCP, il faut que chaque modèle implémente son protocole pour interagir avec l'environnement utilisateur.

Avec MCP, il existe une couche d'indirection standardisée qui interconnecte de manière normalisée les modèles avec des agents choisis par l'utilisateur.

Les parties prenantes dans le modèle MCP sont

  • le Host : le pilote des opérations (ex: IDE)
  • le Client : une implémentation du protocole qui gère les messages vers un serveur à la fois
  • le Server : une implémentation du protocole locale ou distante qui met à disposition des fonctionnalités

Chaque serveur est conçu pour être léger.

  • simple,
  • indépendant,
  • invisible des autres,
  • ignorant du contexte générale,
  • responsable d'exposer ses fonctionnalités

Un serveur MCP expose trois grands types de fonctionnalités.

  • Prompts : templates interactifs à disposition de l'utilisateur (ex: commandes comme /list )
  • Resources : données en lecture seule utilisables par le client (ex: contenu du fichier, d'une ressource en BDD)
  • Tools : Actions appelables par le modèle (ex: écrire un fichier)

Les agents sont des boucles de rétroaction qui font partie de workflows dits "agentiques".

  • Lecture et analyse des ressources
  • Prendre des décisions en fonction du contexte
  • Génération de données structurées
  • Gestion des tâches à plusieurs étapes
  • Fournir une assistance interactive

Pour en savoir plus, je vous conseille le module de formation de Hugging Face.

Lien : https://huggingface.co/learn/mcp-course