Les développeurs algériens et les cinq niveaux du codage IA : où en sommes-nous ?

Chez Anthropic, 90 % du code de Claude Code a été écrit par Claude Code lui-même. L’agent a écrit l’agent qui écrit les agents. Chez OpenAI, Codex livre des fonctionnalités entièrement construites par ses propres agents IA. Chez StrongDM, une équipe de trois ingénieurs — seulement trois — fait tourner ce qu’ils appellent une « usine fantôme » qui transforme des spécifications en markdown en logiciels de production, sans qu’aucun humain n’écrive ni ne relise une seule ligne de code.

Pendant ce temps, la plupart des développeurs algériens utilisent encore GitHub Copilot pour compléter automatiquement leur prochaine ligne.

Ce n’est pas une critique. C’est un diagnostic. L’industrie mondiale du logiciel se stratifie en niveaux distincts de développement assisté par l’IA, et comprendre où vous vous situez sur ce spectre — et ce qu’il faut pour progresser — est désormais la question professionnelle la plus importante pour tout développeur algérien. L’écart entre ceux qui s’adaptent et ceux qui ne le font pas déterminera qui prospérera dans les cinq prochaines années et qui deviendra professionnellement obsolète.

Le cadre à cinq niveaux

Ben Shapiro, responsable ingénierie chez StrongDM, décrit cinq niveaux de codage IA. Ce cadre, qui a trouvé un écho dans toute la communauté mondiale des développeurs, fournit le langage le plus clair disponible pour comprendre la courbe de maturité. Voici à quoi ressemble chaque niveau — et où se situent les développeurs algériens.

Niveau 1 : L’autocomplétion. C’est GitHub Copilot, tab-tab-tab. L’IA suggère la ligne suivante. Vous acceptez ou refusez. Le flux de travail reste inchangé. Le développeur écrit toujours du code — simplement plus vite. La majeure partie de l’industrie mondiale a adopté ce niveau. La plupart des développeurs algériens qui utilisent des outils IA se trouvent ici. Vous avez Copilot ou Codeium installé. Vous acceptez les suggestions quand elles sont justes. Vous les ignorez quand elles sont fausses. Votre relation fondamentale avec le code n’a pas changé.

Niveau 2 : L’itération. Vous commencez à utiliser l’IA comme partenaire de conversation. Vous décrivez ce que vous voulez. L’IA génère un premier brouillon. Vous l’affinez à travers plusieurs allers-retours. Des outils comme Cursor, Windsurf et Claude Code opèrent à ce niveau. L’IA écrit des blocs significatifs, mais l’humain reste l’architecte principal. Le code est toujours relu ligne par ligne par une personne. Un nombre croissant de développeurs algériens — en particulier les freelances travaillant sur des plateformes internationales et les ingénieurs de startups à Alger et Oran — atteignent ce niveau.

Niveau 3 : La délégation. C’est ici que le basculement fondamental commence. Vous confiez à l’IA une fonctionnalité entière, un module complet, et vous évaluez le résultat dans son ensemble. Vous ne lisez pas chaque ligne. Vous l’exécutez, vous le testez, vous vérifiez si cela fait ce que c’est censé faire. L’humain passe d’auteur à évaluateur. Très peu de développeurs algériens opèrent à ce niveau. Les compétences requises — rédiger des spécifications précises, concevoir des critères d’évaluation, faire confiance à du code que vous n’avez pas écrit — ne sont enseignées dans aucun cursus universitaire algérien.

Niveau 4 : L’orchestration. Vous gérez plusieurs agents IA travaillant en parallèle, chacun traitant différentes parties du système. Vous écrivez des spécifications, pas du code. Vous concevez des critères d’évaluation. Vous ne vérifiez même plus si les tests passent — vous évaluez les résultats. Cela nécessite à la fois un niveau de confiance dans le système et une qualité de rédaction de spécifications que presque personne n’a encore développée, nulle part dans le monde. Une poignée de développeurs algériens travaillant dans des entreprises internationales s’approchent peut-être de ce niveau. Sur le plan national, c’est essentiellement inexistant.

Niveau 5 : L’usine fantôme. Aucun humain n’écrit de code. Aucun humain ne relit de code. Les spécifications entrent. Un logiciel fonctionnel sort. StrongDM opère ici. Presque personne d’autre. Pour les équipes de développement algériennes, c’est un horizon à comprendre, pas un objectif à court terme.

Où se situent réellement les développeurs algériens

Soyez honnête avec vous-même. Si vous êtes un développeur algérien, vous êtes très probablement au niveau 1, avec certains atteignant le niveau 2. Voici pourquoi c’est important — et pourquoi ce n’est pas entièrement de votre faute.

La barrière du coût est réelle. GitHub Copilot coûte 10 $/mois. Cursor Pro est à 20 $/mois. Claude Pro est à 20 $/mois. Ces prix semblent modestes depuis le prisme d’un salaire de San Francisco. Pour un développeur algérien gagnant entre 80 000 et 150 000 DZD par mois (environ 580 à 1 100 $), ces abonnements représentent un pourcentage significatif du revenu. Et les outils les plus puissants — Claude Max à 100 $/mois, Cursor Business à 40 $/mois — sont effectivement hors de portée pour la plupart des développeurs individuels algériens. Cela crée un fossé de compétences direct : les développeurs qui peuvent se permettre de pratiquer avec des outils IA avancés deviennent meilleurs dans leur utilisation, creusant l’écart avec ceux qui ne le peuvent pas.

La fiabilité d’internet affecte les outils IA cloud. Le niveau 2 et au-delà nécessitent des connexions internet soutenues et à faible latence vers les API des modèles IA. Cursor et Claude Code envoient le contexte du code vers des serveurs cloud, attendent la génération et retransmettent les résultats. Avec l’infrastructure internet de l’Algérie — améliorée mais toujours inconsistante, particulièrement en dehors d’Alger — les sessions interrompues, les délais d’attente dépassés et les pertes de contexte sont des frustrations courantes. Un développeur à Stockholm travaillant avec Cursor vit une expérience fluide. Un développeur à Sétif subit des interruptions qui brisent la concentration et réduisent la valeur de l’outil.

Les cursus universitaires ont une génération de retard. Les programmes d’informatique algériens enseignent encore la programmation de l’ère procédurale. Les étudiants apprennent à écrire du code à partir de zéro — structures de données en C, conception orientée objet en Java, requêtes de bases de données en SQL. Ce sont des compétences fondamentales. Ce sont aussi des compétences que l’IA gère désormais avec compétence. Ce qui n’est pas enseigné — la rédaction de spécifications, la conception d’évaluation, la pensée systémique, la capacité à diriger des agents IA plutôt qu’à en être un — est précisément ce que le niveau 3+ exige. Un diplômé de USTHB ou d’ESI sort avec de solides fondamentaux algorithmiques et aucune formation dans les compétences qui définiront le développement logiciel de la prochaine décennie.

L’étude METR : pourquoi ralentir d’abord est normal

Voici la découverte qui devrait à la fois alarmer et rassurer les développeurs algériens. L’organisation METR a mené une étude rigoureuse mesurant des développeurs open source expérimentés sur des tâches réelles dans des dépôts réels — des bases de code qu’ils connaissaient intimement. Les développeurs étaient assignés aléatoirement pour accomplir des tâches avec ou sans outils IA.

Le résultat : les développeurs assistés par l’IA étaient 19 % plus lents. Pas plus rapides. Plus lents.

Et les développeurs prédisaient qu’ils seraient 24 % plus rapides. Ils pensaient être plus productifs alors qu’ils l’étaient en réalité moins.

Les chercheurs ont identifié les raisons. Les développeurs passaient un temps considérable à formuler des prompts, attendre les générations, corriger du code presque correct, alterner entre leur propre modèle mental et la sortie du modèle, et déboguer des erreurs subtiles introduites par du code généré qui semblait correct mais ne l’était pas. Quarante-six pour cent des développeurs dans des enquêtes plus larges déclarent ne pas faire entièrement confiance au code généré par l’IA.

C’est la courbe en J de l’adoption de l’IA. Quand vous greffez un assistant de codage IA sur un flux de travail existant, la productivité chute avant de remonter. La chute se produit parce que l’outil change le flux de travail, mais le flux de travail n’a pas été reconçu autour de l’outil. Vous faites tourner un nouveau moteur sur une ancienne transmission. Les engrenages grincent.

Pour les développeurs algériens, cette courbe en J a une implication spécifique : la première expérience avec les outils de codage IA sera décevante. Vous vous sentirez plus lent. Vous serez plus lent. Et sans comprendre que c’est une étape normale de la courbe d’adoption — une vallée temporaire, pas une destination permanente — beaucoup de développeurs abandonneront les outils prématurément et concluront que l’assistance IA au codage « ne fonctionne pas pour eux ».

Ça fonctionne. Mais seulement après avoir traversé la vallée. Et traverser la vallée demande une pratique délibérée, pas un usage occasionnel.

La réalité du terrain existant

La plupart de la couverture médiatique du codage IA se concentre sur les projets greenfield — construire quelque chose de nouveau à partir de zéro. C’est là que les outils IA brillent le plus. Donnez à Claude Code une spécification propre et un dépôt vide, et il produira du code remarquablement compétent.

Mais la plupart des développeurs algériens ne travaillent pas sur des projets greenfield. Ils travaillent sur des bases de code existantes — des millions de lignes de code existant sans spécifications, sans suites de scénarios, sans documentation, et avec un savoir institutionnel qui n’existe que dans la tête d’ingénieurs ayant peut-être quitté l’entreprise depuis des années. Les systèmes informatiques gouvernementaux, les outils internes de Sonatrach, les logiciels bancaires, les plateformes de facturation télécom — ce sont des bases de code patrimoniales où l’écart entre ce que la documentation dit et ce que le code fait réellement se mesure en années de correctifs et de contournements non documentés.

C’est le problème du terrain existant, et c’est là que la transition du niveau 2 au niveau 3 devient véritablement difficile. Au niveau 3, vous devez déléguer une fonctionnalité entière à l’IA. Mais la délégation nécessite une spécification suffisamment précise pour que l’IA l’implémente de manière fiable. Et rédiger cette spécification pour une base de code existante nécessite de comprendre non seulement ce que le code devrait faire, mais ce qu’il fait réellement — y compris tous les comportements non documentés accumulés au fil des années.

La plupart des entreprises passeront les trois à cinq prochaines années à construire l’infrastructure qui permet aux agents IA de travailler en sécurité dans des bases de code conçues par et pour des humains. Pour les entreprises algériennes assises sur des décennies de code patrimonial avec une documentation minimale, ce délai pourrait être encore plus long. Ce n’est pas une raison d’attendre. C’est une raison de commencer le travail de spécification et de documentation maintenant — parce que ce travail est le prérequis pour tout ce qui suit.

Un parcours pratique : du niveau 1 au niveau 3 en six mois

Voici une progression concrète pour les développeurs algériens qui souhaitent monter dans le cadre. Ce n’est pas un programme théorique. C’est un parcours pratique conçu autour des contraintes auxquelles les développeurs algériens font réellement face.

Semaines 1-4 : Maîtriser correctement le niveau 1. Si vous utilisez Copilot ou Codeium, utilisez-le délibérément. Arrêtez d’accepter les suggestions automatiquement. Commencez à évaluer chaque suggestion : est-ce que c’est ce que j’aurais écrit ? Est-ce mieux ? Est-ce subtilement faux ? Construisez l’habitude de l’évaluation critique. C’est la compétence fondamentale pour chaque niveau supérieur.

Semaines 5-8 : Entrer au niveau 2 avec intention. Commencez à utiliser Cursor ou Claude Code (le tier gratuit de Claude est suffisant pour débuter). Ne l’utilisez pas comme une autocomplétion sophistiquée. Utilisez-le comme un partenaire de conversation. Décrivez ce que vous voulez construire en langage naturel. Laissez l’IA générer un premier brouillon. Puis itérez : expliquez ce qui ne va pas, ce que vous voulez modifier, quelles contraintes l’IA a manquées. La compétence que vous développez n’est pas le prompting — c’est la spécification. Vous apprenez à décrire ce que vous voulez avec suffisamment de précision pour qu’un non-humain le construise correctement.

Semaines 9-16 : Pratiquer la délégation sur des projets personnels. Prenez un petit projet annexe — un outil personnel, un utilitaire pour votre équipe, une contribution à un projet open source — et essayez de le construire au niveau 3. Écrivez d’abord une spécification. Décrivez la fonctionnalité complètement : ce qu’elle fait, quels cas limites elle gère, quelles contraintes elle respecte. Donnez la spécification à l’IA et évaluez le résultat dans son ensemble. Ne lisez pas chaque ligne. Exécutez-le. Testez-le. Est-ce que ça fait ce que vous avez spécifié ? Sinon, affinez la spécification et réessayez. La compétence que vous développez est l’évaluation — juger le résultat par rapport à l’intention sans lire chaque ligne de code.

Semaines 17-24 : Appliquer le niveau 3 au travail réel. Prenez une vraie fonctionnalité de votre travail actuel et tentez le workflow du niveau 3. Écrivez la spécification. Déléguez à l’IA. Évaluez le résultat. Vous rencontrerez le problème du terrain existant ici — l’IA ne comprendra pas les conventions non documentées de votre base de code existante. Documentez ces conventions. Ajoutez-les à la spécification. Chaque itération améliore la spécification, et cette spécification devient un actif permanent pour votre équipe.

Tout au long de ce processus, suivez votre temps honnêtement. Vous serez plus lent au début. L’étude METR dit 19 % plus lent. Vous pourriez être 30 % plus lent. C’est la courbe en J. Traversez-la. À la semaine 24, les développeurs qui persistent opéreront à un niveau que la plupart de leurs pairs — et la plupart de leurs concurrents sur les plateformes de freelance internationales — n’auront pas atteint.

L’avantage compétitif du freelance

Pour les développeurs algériens travaillant sur des plateformes de freelance internationales — Upwork, Toptal, Freelancer — le cadre des niveaux de codage IA n’est pas académique. Il est directement compétitif. Les clients s’attendent de plus en plus à des vitesses de développement assisté par l’IA. Un développeur capable de livrer une fonctionnalité en deux jours en utilisant des workflows de niveau 3 surpassera celui qui prend une semaine au niveau 1, quelle que soit la localisation de l’un ou l’autre.

C’est à la fois une menace et une opportunité pour les freelances algériens. La menace : les clients internationaux attendront de plus en plus une productivité augmentée par l’IA, et les développeurs qui ne peuvent pas la fournir perdront des contrats. L’opportunité : les développeurs algériens qui atteignent le niveau 3 peuvent rivaliser en qualité de résultat et en rapidité avec des développeurs partout dans le monde, aux structures de coûts algériennes. La combinaison de la productivité de niveau 3 et des tarifs algériens est une position compétitive redoutable.

Mais cela nécessite l’investissement. La progression de six mois décrite ci-dessus n’est pas optionnelle pour les freelances qui veulent rester compétitifs. C’est le minimum requis en développement professionnel pour la prochaine ère du logiciel.

Le fossé universitaire

Les départements d’informatique algériens font face à un bilan de comptes inconfortable. Les compétences que le niveau 3+ exige — la rédaction de spécifications, la conception d’évaluation, la pensée systémique, la capacité à diriger une implémentation IA plutôt qu’à la réaliser soi-même — ne sont enseignées dans aucun programme universitaire algérien. Les cursus sont encore organisés autour de l’hypothèse que la compétence principale du développeur est l’écriture de code.

Le vivier de développeurs juniors s’effondre à l’échelle mondiale. Les postes de codage de premier niveau ont chuté d’environ 50 % en deux ans sur les principaux sites d’emploi. Si l’IA peut gérer l’implémentation, la compétence d’entrée de gamme « écrire du code simple » n’est plus un facteur de différenciation. Les développeurs juniors du futur n’apprendront pas en écrivant du code. Ils apprendront en écrivant des spécifications et en évaluant les résultats. Le modèle de mentorat passe de « leur apprendre à coder » à « leur apprendre à spécifier et évaluer ».

Les universités algériennes qui adaptent leurs cursus à cette réalité produiront des diplômés immédiatement compétitifs sur le marché mondial. Celles qui ne le font pas produiront des diplômés formés pour des emplois qui disparaissent rapidement. ESI, USTHB, l’Université de Constantine et le système universitaire dans son ensemble doivent reconnaître que le passage de l’implémentation à la spécification n’est pas une tendance à surveiller — c’est une transformation à mener.

La restructuration qui arrive

Les implications organisationnelles sont brutales. Cursor compte environ 50 ingénieurs qui livrent du logiciel à un rythme qui aurait historiquement nécessité 200 à 300 personnes. L’équipe d’ingénierie d’Anthropic passe plus de temps à relire et diriger les résultats de l’IA qu’à écrire du code. L’organisation d’ingénierie de 500 personnes de 2023 devient l’organisation d’ingénierie de 50 personnes de 2027.

Pour les entreprises de logiciels et les départements informatiques algériens, cela signifie que la valeur des développeurs individuels dépendra de plus en plus de leur niveau dans le cadre. Un développeur de niveau 3 vaut plusieurs développeurs de niveau 1 — non pas parce qu’il travaille plus dur, mais parce qu’il opère à un niveau d’abstraction fondamentalement supérieur. Les postes de responsables d’ingénierie, de scrum masters et de coordination évolueront ou disparaîtront à mesure que les équipes rétrécissent et que la spécification remplace l’implémentation comme activité centrale.

La demande de logiciels ne va pas diminuer. Elle va croître. Quand le logiciel devient moins cher à construire, on en construit davantage. Chaque entreprise algérienne qui pourrait bénéficier d’outils internes sur mesure — et c’est le cas de toutes — pourra se les offrir. La demande pour ce que le logiciel fait ne sature jamais. Ce qui change, c’est qui le construit et comment. Les développeurs algériens qui se positionnent du bon côté de ce changement ne manqueront pas de travail. Ils en auront plus que jamais, à plus forte valeur.

La question est à quel niveau ils opéreront quand la demande arrivera.

Sources et lectures complémentaires

• StrongDM Software Factory and Five Levels of AI Coding — Ben Shapiro, Engineering Lead
• METR Study: AI-Assisted Developers 19% Slower on Real Tasks, 2025
• Anthropic: 90% of Claude Code Written by Claude Code
• OpenAI Codex: Features Built Entirely by AI Agents
• Cursor — AI-Native Code Editor
• GitHub Copilot Usage Statistics 2025
• Algeria ICT Infrastructure Report — MPTIC
• USTHB Computer Science Department — Curriculum Overview
• ESI (Ecole Nationale Supérieure d’Informatique) — Programs
• Stack Overflow Developer Survey 2025: Junior Developer Job Market
• Gartner: Software Development Productivity and AI Tools, 2025