Qu’est-ce que la programmation au ressenti? La programmation au ressenti est une méthode de création d’applications qui utilise des instructions générales en langage naturel pour diriger un agent d’IA, lequel se charge ensuite de développer l’application en arrière-plan. Cela permet aux utilisateurs, y compris aux professionnels des différents secteurs d’activité, de se concentrer sur les résultats plutôt que sur la syntaxe de programmation, et leur donne les moyens de proposer des solutions au lieu de se contenter de dénicher les problèmes. Démonstration de l’IA
Ce qu’il faut savoir sur la programmation au ressenti
Origine de la programmation au ressenti Programmation au ressenti et programmation traditionnelle Comment le développement assisté par l’IA a-t-il évolué? Fonctionnement de la programmation au ressenti : le processus Types d’approches de programmation au ressenti Avantages de la programmation au ressenti Défis et limites de la programmation au ressenti L’impact sur les affaires et retombées futures de la programmation au ressenti Comment ServiceNow facilite la programmation au ressenti
Le rythme de l’innovation numérique ne cesse de s’accélérer. Les entreprises sont sous pression pour résoudre davantage de problèmes plus rapidement, même si les arriérés de développement continuent de croître. Dans le même temps, la complexité des piles technologiques modernes crée des goulots d’étranglement. La programmation au ressenti apparaît comme une réponse à cette tension. Les meilleurs exemples de cette approche utilisent l’intelligence artificielle pour transformer les invites en langage naturel en applications opérationnelles. Cela réduit les obstacles à l’entrée pour les créateurs non techniques tout en permettant aux développeurs expérimentés de passer du codage manuel à une réflexion de plus haut niveau.
Tout développer Réduire tout Quelle est l’origine de la programmation au ressenti?

Le terme « programmation au ressenti » a été inventé par Andrej Karpathy en février 2025, lorsqu’il l’a décrit comme suit : « …un nouveau type de codage que j’appelle la “programmation au ressenti”, où vous cédez pleinement aux vibrations, adoptez les exponentielles et oubliez même que le code existe. »

Cela peut sembler une explication très chargée en ressentis, mais elle renvoie directement à l’avenir sans obstacles rendu possible par l’intelligence artificielle (IA). Ce que Karpathy a décrit est plus qu’une simple génération de code plus rapide : il s’agit d’un changement fondamental dans la façon dont le développement d’application est effectué. La programmation traditionnelle, c’est de préciser la syntaxe, les fonctions, les structures de données et le flux de contrôle. La programmation au ressenti renverse la perspective : l’utilisateur fournit la vision et un agent d’IA gère la mise en œuvre. En termes simples, vous n’avez pas à vous soucier de la façon de construire l’application, mais uniquement du problème opérationnel que vous devez résoudre.

Présentation de Now Intelligence Découvrez comment ServiceNow donne à l’IA et aux analyses une application concrète pour modifier la façon dont les entreprises travaillent et accélérer la transformation numérique. Obtenir le livre électronique
En quoi la programmation au ressenti diffère-t-elle de la programmation traditionnelle? 

Comme indiqué ci-dessus, la programmation au ressenti propose une approche fondamentalement différente de la création d’applications :

Programmation traditionnelle

Dans les flux de travail de développement traditionnels, tout commence par un éditeur vide et un plan détaillé. Les développeurs sont chargés de traduire les exigences en code, de gérer les systèmes et de résoudre directement les problèmes.

  • Définition du problème et des exigences
    Les développeurs définissent d’abord ce que l’application doit faire, souvent en la décomposant en fonctionnalités distinctes et en cas d’utilisation.
  • Choix d’une pile technologique
    Cela inclut la sélection des langages, des infrastructures, des bibliothèques et des outils les mieux adaptés à la portée et aux contraintes du projet.
  • Rédaction manuelle du code
    Les développeurs créent chaque composant à partir de zéro, en mettant en œuvre la logique, les structures de données et les éléments d’interface ligne par ligne.
  • Gestion de l’environnement
    La mise en place et la configuration de l’environnement de développement, du contrôle des versions, des systèmes de construction et des dépendances constituent une partie importante du processus.
  • Débogage et test
    Les développeurs écrivent et exécutent des cas tests, corrigent les bogues et veillent à ce que le système se comporte comme prévu avant d’aller de l’avant.
  • Intégration et déploiement
    Après les tests, le code est fusionné, construit et déployé, ce qui nécessite souvent des étapes manuelles pour la configuration et le lancement.

Programmation au ressenti

Au lieu de gérer toutes les étapes techniques eux-mêmes, les utilisateurs indiquent à un agent d’IA ce qu’ils souhaitent faire ou obtenir, et le système interprète et exécute leur intention.

  • Description du problème que vous devez résoudre
    Les utilisateurs commencent par exprimer leur objectif en langage clair. Par exemple, « J’ai besoin d’automatiser notre gestion des dépenses, peux-tu m’aider à créer une solution pour y parvenir? » 
  • Interprétation et génération du code par l’IA
    L’outil d’IA crée la logique dorsale, les composants frontaux et les intégrations nécessaires en fonction de l’invite. 
  • Examen et test du résultat
    Les utilisateurs exécutent l’application, observent son comportement et déterminent si le résultat correspond aux attentes.
  • Affinage avec des invites de suivi
    Si des ajustements sont nécessaires, les utilisateurs donnent des instructions mises à jour au lieu de modifier le code directement.
  • Déploiement avec une configuration minimale
    Une fois les utilisateurs satisfaits, l’application est lancée, souvent en un seul clic, sans configuration manuelle ni travail sur l’infrastructure.

Différences

Alors que le codage traditionnel met l’accent sur la précision de la syntaxe et l’orchestration manuelle, la programmation au ressenti met l’accent sur les invites en langage naturel, la rétroaction générale et le raffinement itératif. Le rôle passe de l’écriture de code ligne par ligne à l’accompagnement de l’IA par le biais de rétroaction conversationnelle et de versionnage. Par conséquent, les développeurs ou les créateurs n’ont plus à penser mise en œuvre : leur attention se porte sur ce que l’application doit fournir, et non sur la façon dont elle est construite.

Comment le développement assisté par l’IA a-t-il évolué?

La programmation au ressenti n’est certainement pas la première application de l’IA dans le développement d’application. Au cours de la dernière décennie, les outils ont progressivement évolué, passant de l’autocomplétion de base à des agents entièrement conversationnels capables de construire des applications entières. Les jalons ci-dessous mettent en évidence la rapidité avec laquelle cette évolution a pris forme :

  • 2014 : Éditeurs avec autocomplétion et reconnaissance de la syntaxe
    Les éditeurs de code tels que Visual Studio et Sublime Text ont commencé à proposer des suggestions en temps réel et des corrections de syntaxe, améliorant ainsi la vitesse et réduisant les erreurs de programmation courantes.
  • 2017 : Débuts de la prédiction de code basée sur l’apprentissage machine
    Des outils tels que Kite et TabNine ont appliqué l’apprentissage machine pour suggérer des lignes de code complètes en fonction du contexte, offrant une prise en charge plus intelligente que l’autocomplétion basée sur des règles.
  • 2020 : Généralisation de la programmation en binôme assistée par l’IA
    GitHub CoPilot est lancé, optimisé par le modèle Codex d’OpenAI. Il a introduit un nouveau mode de développement dans lequel les développeurs pouvaient écrire des commentaires et recevoir du code fonctionnel en retour.
  • 2023 : Flux de travail intégrés gérés par l’IA
    Les plateformes de développement ont commencé à intégrer l’IA à l’ensemble du cycle de vie des logiciels, de la génération de code aux tests, en passant par la conception d’interface utilisateur et le déploiement. Ces systèmes sont allés au-delà des extraits de code pour générer des infrastructures d’application.
  • 2025 : La programmation au ressenti devient viable
    Grâce aux améliorations apportées aux grands modèles de langage (GML) et aux systèmes d’orchestration, les agents d’IA construisent et affinent désormais des applications entières à partir de descriptions. Le code lui-même devient secondaire par rapport au résultat souhaité.
Fonctionnement de la programmation au ressenti : le processus

Qu’il s’agisse de résoudre un petit problème opérationnel ou de façonner un flux de travail, la programmation au ressenti suit un processus structuré et interactif :

Flux de travail au niveau du code

À son niveau le plus granulaire, la programmation au ressenti fonctionne comme une boucle :

  • Tout commence par une invite qui décrit un objectif précis en langage clair. Par exemple, l’instruction peut consister à créer un script Python qui lit un fichier CSV et extrait toutes les adresses courriel d’une colonne particulière.
  • L’IA génère ensuite le code initial, en sélectionnant les bibliothèques pertinentes, en écrivant la fonction et en incorporant une gestion des erreurs de base.
  • Le code est exécuté et le résultat est examiné pour déterminer si le script fonctionne comme prévu.
  • Des rétroactions sont fournies à l’IA, demandant souvent des ajustements tels qu’une gestion supplémentaire des erreurs, un filtrage propre au domaine ou la création de tests unitaires.
  • Ce processus est répété jusqu’à ce que le résultat corresponde au comportement souhaité.

Cycle de vie d’une application

D’une manière plus générale, transformer une idée en application déployée grâce à la programmation au ressenti suit généralement la séquence suivante :

  • Le processus commence par l’idéation, où l’ensemble de l’application, y compris son objectif, ses fonctionnalités clés, son interface utilisateur et ses flux de travail, est décrit.
  • L’IA génère ensuite une version initiale de l’application, produisant la structure de base, les composants de l’interface utilisateur, le schéma de données et les intégrations nécessaires.
  • Une fois qu’un prototype opérationnel est créé, un affinage supplémentaire a lieu grâce à des invites supplémentaires qui ajoutent, modifient ou suppriment des fonctionnalités. Les meilleures solutions de programmation au ressenti guident le processus, du prototype à la production, de manière à ce qu’il reste gouverné, sécurisé et aligné sur les normes de l’entreprise.
  • L’application est soumise à des tests et à une validation, au cours desquels les équipes de développement évaluent sa qualité, sa performance et sa posture en matière de sécurité.
  • Enfin, l’application est déployée, souvent avec une seule action, ce qui la rend immédiatement accessible aux utilisateurs.

Conseils pour une programmation au ressenti efficace

Pour rendre la programmation au ressenti véritablement efficace, tenez compte des pratiques exemplaires suivantes :

  • Soyez précis avec les invites
    Les invites vagues ou ouvertes ont tendance à générer du code générique ou inadapté. Des instructions claires permettent de réduire le nombre d’itérations.
  • Confiez aux agents une tâche à la fois
    Divisez le projet en éléments gérables. Les agents d’IA gèrent les contextes plus petits de manière plus fiable que les invites monolithiques énormes.
  • Utilisez des points de contrôle et le contrôle de version
    Capturez régulièrement des versions stables de l’application en cours de développement afin qu’elle puisse être restaurée si une invite introduit des changements involontaires.
  • Posez des questions de clarification
    Traitez l’IA comme un collaborateur : interrogez-la sur les infrastructures, les compromis en matière de performance ou la logique derrière le code généré.
  • Alignez-vous sur la maturité organisationnelle
    Selon une étude du ServiceNow Enterprise AI Maturity Index, seule une minorité d’entreprises dispose de mesures claires en matière d’investissement dans l’IA. Il est essentiel, pour un succès à long terme, de veiller à ce que les efforts de programmation au ressenti soient liés à des résultats commerciaux mesurables.
Types d’approches de programmation au ressenti

La programmation au ressenti a pour but de rendre la programmation plus accessible, mais il ne s’agit pas d’une solution universelle. En fonction du cas d’utilisation, des compétences techniques et du niveau de supervision souhaité, les équipes et les personnes peuvent adopter différentes approches pour orienter la manière dont l’IA s’intègre à leur processus de développement.

Programmation au ressenti pure

Dans sa forme la plus exploratoire, la programmation au ressenti consiste à confier la quasi-totalité du processus de développement à l’IA : vous formulez une invite, l’IA construit, vous lancez. Ce style fonctionne bien pour l’idéation rapide, les projets personnels ou les prototypes de fin de semaine.

Approches hybrides

De nombreuses personnes et équipes adoptent une voie médiane, où certaines parties de l’application sont générées par l’IA, puis les humains interviennent pour affiner, peaufiner ou étendre le code. Par exemple, quelqu’un peut utiliser un agent d’IA pour échafauder une interface utilisateur et un système dorsal, puis apprendre progressivement les concepts de codage en modifiant le code généré lui-même.

Développement assisté par l’IA responsable (avec intervention humaine)

Pour les applications de production, un modèle plus discipliné peut être nécessaire. Les outils d’IA servent de collaborateurs; les humains restent concentrés sur l’architecture, la qualité, la révision et le déploiement.  Cela s’appelle généralement « l’intervention humaine ». En d’autres termes, vous guidez l’IA, mais vous examinez le produit final, le testez, le comprenez et en assumez également la responsabilité. Cela garantit que le code généré via la programmation au ressenti reste gérable, sécurisé et aligné sur les règles administratives.

Avantages de la programmation au ressenti

La programmation au ressenti révolutionne l’accès à la création de logiciels et accélère la concrétisation des idées ainsi que la résolution des problèmes et des défis commerciaux. Cela offre plusieurs avantages évidents :

Démocratisation du développement d’application

La programmation au ressenti étend les progrès réalisés par les plateformes à programmation schématisée et sans code, en offrant encore plus de flexibilité et en réduisant les contraintes sur les personnes qui peuvent créer des applications. Les créateurs non techniques (entrepreneurs, concepteurs, enseignants) peuvent s’approprier des concepts et les transformer en flux de travail aussi facilement qu’en décrivant simplement ce qu’ils souhaitent que le logiciel accomplisse. Dans un même temps, les développeurs expérimentés bénéficient d’un nouvel ensemble d’outils qui leur permet de se concentrer sur la résolution des problèmes et la conception d’expériences plutôt que sur la syntaxe et les codes standard.

Accélération du développement et du prototypage

La rapidité est l’un des avantages les plus tangibles de la programmation au ressenti. Ce qui nécessitait auparavant des semaines ou des mois de développement peut désormais être prototypé en quelques heures ou en quelques jours. L’IA gère le code de bas niveau, la mise en place de l’infrastructure, l’intégration et le déploiement. Cela permet aux entreprises de tester rapidement des idées, d’expérimenter des fonctionnalités et d’effectuer des itérations en fonction de la rétroaction.

Concentration sur la créativité et la résolution des problèmes

L’IA gérant une grande partie des aspects techniques, les équipes peuvent consacrer plus de temps à définir l’expérience utilisateur, à explorer des fonctionnalités non traditionnelles et à résoudre des problèmes opérationnels. En fait, les programmeurs deviennent des stratèges, des concepteurs et des orchestrateurs.

Quels sont les défis et les limites de la programmation au ressenti?

Comme pour toute nouvelle approche, la programmation au ressenti n’est pas sans obstacles potentiels. Comprendre les limites suivantes peut aider les équipes à appliquer cette technologie de manière plus responsable :

Problèmes de qualité et de rendement du code

Le code généré par l’IA peut suivre des motifs qui ne sont pas optimaux pour un rendement à grande échelle ou qui ne respectent pas les normes de codage organisationnelles. Sans un examen humain minutieux, les équipes peuvent se retrouver avec un code difficile à refactoriser, à faire évoluer ou à maintenir à long terme.

Risques en matière de sécurité et de conformité

Générer du code rapidement peut entraîner des vulnérabilités. Si le code est déployé sans examen approprié, des étapes critiques risquent d’être omises : authentification, chiffrage, validation des entrées, journalisation des audits, etc. Les entreprises doivent rester vigilantes quant à la façon dont le code généré par l’IA traite les données, aux personnes qui y ont accès et à la façon dont il s’intègre dans les modèles sécurisés. De plus, l’utilisation de services d’IA externes peut présenter des risques pour la confidentialité des données si les invites contiennent des informations exclusives susceptibles d’être partagées avec des sources externes. L’utilisation généralisée de la programmation au ressenti pourrait également entraîner une explosion de l’informatique de l’ombre (solutions conçues en dehors de la supervision du service informatique), ce qui introduirait des risques pour la conformité, la sécurité et la cohérence du système.

Défis liés au débogage et à la maintenance

Lorsque vous construisez une application à l’aide de l’IA, vous risquez de ne pas comprendre entièrement tout le code sous-jacent. Au fil du temps, à mesure que les fonctionnalités se développent et que les équipes changent, cela peut alourdir la charge de maintenance : les nouveaux développeurs peuvent avoir du mal à comprendre l’architecture, les dépendances ou la logique cachée sous des couches de programmation générées automatiquement. Les problèmes de débogage dans cet environnement peuvent être plus complexes que dans les bases de code traditionnelles écrites manuellement.

Quel sera l’impact sur les affaires et les retombées futures de la programmation au ressenti?

Le développement assisté par l’IA est en train de transformer la composition et le mode de fonctionnement des équipes logicielles. La programmation au ressenti joue un rôle central dans ce changement, en particulier dans la façon dont elle redéfinit les responsabilités des développeurs.

Évolution des rôles pour les développeurs

La programmation au ressenti ne remplace pas les développeurs, elle redéfinit leur rôle. Les ingénieurs passent de l’écriture de lignes de code à la définition du « quoi » et du « pourquoi » de l’application. Ils se concentrent sur l’architecture, la conception, l’intégration et la supervision. Les ingénieurs expérimentés deviennent les pilotes du développement géré par l’IA plutôt que de simples agents de mise en œuvre.

Conséquences pour les équipes logicielles et la formation

Les structures des équipes, les pratiques d’embauche et les parcours d’apprentissage sont susceptibles de changer. Les entreprises peuvent donner la priorité à la résolution des problèmes, à l’élaboration des invites, à la supervision des agents d’IA et à la gouvernance plutôt qu’à l’expertise traditionnelle en matière d’algorithmes. Les développeurs auront besoin de compétences dans les environnements de collaboration d’IA et être capables de valider et de maintenir les systèmes générés par l’IA. Les programmes de formation pourraient évoluer, passant de cours axés sur la syntaxe à des cours axés sur la pensée conceptuelle, l’orchestration de systèmes et la rédactique.

Changement de paradigme dans les approches de développement

La programmation au ressenti favorise une transition plus large : passer d’efforts de développement monolithique à l’expérimentation rapide, et d’investissements technologiques initiaux lourds à des itérations rapides et à un prototypage à faible risque. Les entreprises peuvent tester leurs idées rapidement, s’adapter plus vite et mettre à l’échelle ce qui fonctionne. Au lieu de miser sur des projets coûteux à long terme, le développement devient un cycle de rétroactions rapides, de produit minimal viable, d’affinement et de déploiement. Cela transforme l’idéation en réalité avec des coûts irrécupérables réduits, une agilité accrue et une plus grande attention portée aux résultats.

Tarification de ServiceNow ServiceNow offre des ensembles de produits concurrentiels qui s’adaptent au fur et à mesure que votre entreprise grandit et que vos besoins changent. Obtenir la tarification
Comment les outils de développement optimisés par l’IA de ServiceNow soutiennent la programmation au ressenti

ServiceNow permet aux entreprises d’appliquer les principes de la programmation au ressenti à l’échelle de l’entreprise à l’aide d’agents d’IA capables de s’adapter au contexte et entièrement formés aux données propres à votre entreprise, aux configurations existantes et aux pratiques exemplaires. Tirez parti de Build Agent de ServiceNow pour générer une logique d’application à partir d’invites en langage naturel, utilisez l’agent Créateur d’IU pour créer des interfaces qui se connectent directement aux flux de travail de l’entreprise et utilisez l’agent de dépannage ITA pour valider et affiner automatiquement les fonctionnalités à mesure que l’application évolue. Contrairement aux outils externes qui fonctionnent de manière isolée, les agents de ServiceNow comprennent les besoins de votre entreprise en matière d’infrastructure, de systèmes et de conformité. Ces agents s’intègrent en profondeur à la logique d’entreprise, aux structures de conformité et aux flux de travail interfonctionnels, ce qui rend la programmation au ressenti non seulement plus rapide, mais aussi viable sur la plan opérationnel à l’échelle de l’entreprise.

Accélérer la transformation numérique avec ServiceNow et la programmation au ressenti

En associant la plateforme unifiée de ServiceNow aux flux de travail de la programmation au ressenti, les entreprises peuvent réduire considérablement le temps nécessaire pour passer du concept au déploiement. Ce qui commence par une invite devient une solution entièrement intégrée et fonctionnelle, avec des connexions aux systèmes des TI, des RH et du service à la clientèle. Build Agent ne génère pas de code générique standard; il fournit des solutions façonnées par les données de votre entreprise. Cette approche réduit les frais généraux, accélère l’expérimentation et favorise la transformation numérique ancrée dans vos processus opérationnels.

Création d’applications prêtes pour l’entreprise à l’aide de l’IA

Grâce à ServiceNow, l’intervention humaine reste au cœur du processus. Les développeurs et les administrateurs guident le processus, examinent chaque changement et approuvent la logique de l’application avant sa mise en service. Tour de contrôle IA surveille les résultats générés par l’IA en matière de sécurité, d’accès et de conformité, en fournissant une supervision en direct et une correction automatisée. Le développement s’effectue dans les limites sécurisées et vérifiables de la Now Platform, afin que les équipes puissent prototyper et lancer des applications en toute confiance, sachant qu’elles répondent aux normes de l’entreprise dès le départ.

Prêts à démocratiser l’expérience de codage? Demandez une démonstration de ServiceNow pour découvrir comment construire les applications qui dynamiseront votre entreprise.

Explorez les flux de travail IA Découvrez comment la plateforme ServiceNow permet d’exploiter l’IA dans tous les domaines de votre entreprise. Explorer l’IA Nous joindre
Ressources Articles Qu’est-ce que l’IA? Qu’est-ce que l’IA générative? Rapports d’analyste IDC InfoBrief : Maximisez la valeur de l’IA avec une plateforme numérique IA générative dans les opérations informatiques Mise en œuvre de l’IA générative dans l’industrie des télécommunications Fiches techniques Recherche IA Prédisez et prévenez les interruptions avec Predictive AIOps de ServiceNowMD Gestion des ressources Livres électroniques Moderniser les services et les opérations informatiques avec l’IA L’IA générative : un enjeu majeur? Optimisez la productivité dans toute l’entreprise avec l’IA générative Livres blancs Indice de maturité de l’IA de l’entreprise IA générative pour les télécommunications