Dans ce billet du 6 juin 2026, David « Pragdave » Thomas — co-auteur de The Pragmatic Programmer et signataire du Manifeste Agile — livre un avertissement aussi court que cinglant : l'IA ne supprime pas la dégradation du code, elle l'accélère.

Le récit est personnel. Pour le plaisir, l'auteur ajoute des fonctionnalités à un petit projet d'animation graphique en s'appuyant sur Claude. La première semaine est grisante : les features pleuvent — support des couleurs oklch, animation de lignes en SVG par manipulation de la longueur des tirets (dash-length). Mais dès la deuxième semaine, les cycles de régression deviennent la norme et la base de code se délite. Sa formule fait mouche : ce que des équipes mettaient « 18 mois, voire davantage » à transformer en code inmaintenable, il l'a obtenu en « 18 heures réparties sur cinq soirées ».

Every big computing disaster has come from taking too many ideas and putting them in one place.

— **David Thomas** , articles.pragdave.me

La cause racine est l'abandon de l'hygiène de code. Thomas énumère les marqueurs de la décomposition : duplication extensive, solutions locales à des problèmes systémiques, logique conditionnelle pléthorique, prolifération de cas particuliers — autant de défauts qui finissent par interagir de façon destructrice. Reprenant Gordon Bell en épigraphe (« every big computing disaster has come from taking too many ideas and putting them in one place »), il rappelle que « le code se dégrade naturellement ; il faut investir de l'effort pour l'en empêcher ».

Son diagnostic vise aussi le comportement des modèles. Les LLM sont conçus pour maximiser l'engagement et la satisfaction de l'utilisateur — d'où le flagorneur « That's a great idea, Dave! » — et non la durabilité. Il les compare à des « puppy-dog junior developers » : des chiots juniors empressés de plaire, mais brouillons, qui suggèrent sans cesse de nouvelles fonctionnalités et découragent implicitement le refactoring.

L'insight central distingue l'implémentation initiale de la maintenance dans la durée. N'importe quel non-développeur peut réussir la « première semaine » du codage IA ; c'est le jugement professionnel — savoir quand arrêter d'ajouter des features pour refactoriser — qui sépare l'ingénieur aguerri du novice.

La conclusion est un rappel à l'ordre intemporel : « It's still just programming ». Que cela prenne 18 heures ou 18 mois, le code non entretenu pourrit ; tout ce que l'on a appris sur la fabrication d'un bon code reste valable — l'effet est simplement amplifié par la vitesse de l'IA.