Des semaines de travail en 20 minutes : le créateur de Redis déclare que l'ère du code écrit à la main est révolue

L'auteur de cet article, antirez, est le créateur du célèbre in-memory database Redis. Son logiciel fait tourner les opérations de dizaines de millions d'entreprises dans le monde entier. antirez fut un jour sceptique vis-à-vis de l'IA — il a même écrit un roman exprimant ses craintes face à l'automatisation par l'IA remplaçant les humains. Mais son expérience récente a prouvé que la réalité de la programmation a changé pour toujours. Lors des tests d'antirez, Claude Code a fait preuve d'une efficacité historique. Il peut écrire 700 lignes de code C rigoureux et hautement performant en 5 minutes. Il peut itérer de manière autonome pour reproduire et corriger des bugs d'interblocage et de timing extrêmement complexes dans Redis. Même une restructuration interne complexe de Redis Streams n'a pris que 20 minutes. antirez estime que les programmeurs d'aujourd'hui devraient cesser de se focaliser sur la frappe de code ligne par ligne, car dans la plupart des cas, ce n'est plus le choix rationnel. Il suggère à chacun d'apprendre à devenir un grand collaborateur de l'IA, en canalisant son énergie dans la définition des problèmes et la conception de solutions. Il encourage chaque développeur à commencer à apprendre et à utiliser profondément Claude Code. Comme le dit antirez : ne manquez pas votre chance de façonner l'avenir en refusant de regarder la réalité en face. Passez quelques semaines à tester ces nouveaux outils et trouvez des moyens de multiplier votre productivité. La joie la plus pure de la programmation, c'est la construction, et l'IA vous permettra de construire plus, de construire mieux, et de construire avec plus de joie.

J'aime écrire des logiciels, une ligne à la fois. On pourrait dire que toute ma carrière a été une quête de code propre, élégant et de bon goût. Honnêtement, je ne voulais pas que l'IA gagne sur le plan économique. Peu m'importe que le système économique actuel soit perturbé par l'IA — si cela devait entraîner une redistribution massive des richesses, j'en serais même ravi. Mais faire semblant sciemment que la réalité n'existe pas, en raison de mes opinions sur le logiciel et la société, serait une trahison de ma propre raison. Les faits sont des faits. L'IA est en train de changer, et changera durablement, la programmation informatique.

En 2020, j'ai quitté mon emploi pour écrire un roman. Il parlait d'IA, de revenu de base universel, et d'une société s'adaptant à l'automatisation du travail au milieu de divers défis. Fin 2024, j'ai lancé une chaîne dédiée à l'IA, à son utilisation dans les tâches de programmation, et aux impacts possibles qu'elle pourrait apporter. Bien que j'aie reconnu assez tôt que ces changements se produiraient, j'ai toujours supposé que nous aurions au moins encore quelques années avant que la programmation ne soit vraiment bouleversée. Je ne le crois plus. Aujourd'hui, avec les grands modèles de langage à la pointe de la technologie, vous pouvez fixer un ensemble clair d'objectifs et laisser le modèle accomplir de grandes sous-tâches — voire des projets de taille moyenne — presque entièrement seul, avec une assistance humaine minimale. L'efficacité dépend du type de programmation que vous faites (plus la tâche est autonome et descriptible en langage naturel, mieux cela fonctionne — la programmation système est un excellent candidat), et de votre capacité à réfléchir au problème avec clarté et à le communiquer avec précision au modèle. Mais dans l'ensemble, une chose est claire : à part le faire purement pour le plaisir, écrire du code à la main dans la plupart des projets n'est plus le choix le plus rationnel.

Au cours de la semaine dernière, j'ai surtout écrit des prompts, parfois en revoyant du code et en donnant des directives. En quelques heures seulement, j'ai accompli les quatre choses suivantes — un travail qui m'aurait pris des semaines auparavant.

J'ai modifié ma bibliothèque linenoise pour prendre en charge UTF-8. J'ai également construit un framework de test d'édition de ligne avec un terminal simulé qui signale le contenu de chaque cellule de caractère. C'était quelque chose que j'avais toujours voulu faire. Mais il était difficile de justifier d'investir autant d'efforts dans un sous-projet minuscule juste pour des tests. Maintenant, vous décrivez ce que vous voulez, et cela devient du code. La situation est complètement différente.

J'ai corrigé des échecs intermittents dans la suite de tests de Redis. Ce type de travail est extrêmement fastidieux, impliquant la coordination du timing, des interblocages TCP, et des problèmes similaires. Claude Code a itéré continuellement, passant suffisamment de temps à reproduire le problème, à inspecter l'état de chaque processus, à comprendre ce qui se passait, puis à corriger le bug.

Hier, je voulais une bibliothèque en C pur capable d'exécuter des inférences avec des modèles d'embedding de type BERT. Claude Code l'a écrite en 5 minutes. L'efficacité d'inférence de la bibliothèque est à peu près comparable à celle de PyTorch, seulement environ 15 % plus lente. La bibliothèque entière ne fait que 700 lignes de code C. Elle a même généré un utilitaire Python pour convertir le modèle GTE-small.

Au cours des dernières semaines, j'ai modifié les internals de Redis Streams. J'ai rédigé un document de conception pour ce travail. J'ai remis le document à Claude Code, et il a essentiellement refait tout mon travail en environ 20 minutes. Ce qui a pris plus de temps, c'est ma propre vérification et la confirmation des commandes.

Ce qui se passe en ce moment est impossible à ignorer. Dans la plupart des cas, les humains n'ont plus besoin d'écrire le code eux-mêmes. La partie la plus intéressante est devenue de trouver quoi faire et comment le faire. Sur le « comment le faire », les grands modèles sont d'excellents collaborateurs. Que les entreprises d'IA puissent ou non amortir leurs investissements, ou que la bourse s'effondre, n'a aucune importance sur le long terme. Quoi que dise d'outrageant ou d'absurde le PDG d'une quelconque licorne, cela n'a pas d'importance non plus. Quoi qu'il en soit, la programmation a été durablement transformée.

Pour moi, le fait que le code que j'ai écrit ait servi à entraîner de grands modèles est une chose merveilleuse. J'y vois la continuité d'une quête de toute une vie : démocratiser le code, les systèmes et le savoir. Les grands modèles de langage vont nous aider à écrire de meilleurs logiciels, plus rapidement. Ils vont également donner aux petites équipes la capacité de rivaliser avec les grandes entreprises. Tout comme l'a fait l'open source dans les années 1990.

En tant que programmeur, je veux écrire de l'open source maintenant plus que jamais. Je veux reprendre des dépôts que j'avais mis de côté faute de temps et les améliorer. Je veux miser à fond sur l'IA dans mon propre flux de travail Redis. D'abord en améliorant l'implémentation des Vector Sets, puis en passant à d'autres structures de données, tout comme je le fais actuellement avec Streams.

Mais je m'inquiète pour ceux qui vont perdre leur emploi. Il n'est pas encore clair exactement quels changements vont se produire. Les entreprises pourraient vouloir plus de gens pour faire plus de choses. Ou l'inverse pourrait se produire : moins de programmeurs mais plus compétents avec l'IA, pour réduire les coûts salariaux. Je m'inquiète également que dans de nombreux autres secteurs, les humains puissent devenir presque entièrement remplaçables.

Quant à la façon de programmer. Je n'ai qu'un seul conseil à vous donner, mon ami. Ce que vous croyez être « la bonne chose à faire » ne peut être influencé par le déni de la réalité. Choisir de ne pas utiliser l'IA ne rend service ni à vous ni à votre carrière. Réfléchissez-y bien. Testez sérieusement ces nouveaux outils. Consacrez-y quelques semaines, pas cinq petites minutes juste pour confirmer ce que vous croyez déjà. Trouvez des moyens de vous multiplier. Si vous ne trouvez pas la bonne approche du premier coup, réessayez dans quelques mois.

Vous pourriez penser à toutes les peines que vous vous êtes données pour apprendre la programmation, et maintenant les machines écrivent le code pour vous. Mais le feu qui vous a tenu éveillé tard la nuit, juste pour voir votre projet prendre vie — c'était la joie de créer. Si vous trouvez la bonne façon d'utiliser l'IA efficacement, vous créerez plus et vous créerez mieux. La joie est toujours là, intacte.