En voulant gagner du temps grâce à l’intelligence artificielle, un développeur a surtout frôlé le cauchemar numérique. Dans un article de blog publié le 6 mars 2026, l’ingénieur Alexey Grigorev raconte que son agent Claude Code, chargé d’une simple mise à jour, a fini par supprimer le réseau, les services et même la base de données de production d’un site web sur lequel il travaillait.
Tout serait parti d’une petite erreur de configuration, suffisante pour que l’outil confonde les éléments à nettoyer avec ceux qu’il fallait absolument préserver. Si AWS a permis à l’ingénieur informatique de restaurer les données, le principal intéressé reconnaît avoir trop fait confiance à l’automatisation.
Le cas d’Amazon
« J’ai trop compté sur l’agent d’IA pour exécuter les commandes. […] J’ai également trop fait confiance aux sauvegardes que je supposais existantes. Les sauvegardes automatiques ont été supprimées en même temps que la base de données », confie le développeur. Et il ne serait pas seul à trop s’appuyer sur les IA agentiques au point de menacer la qualité de leur travail, relate le média américain Fortune le 18 mars.
Le 10 mars, Amazon a dû organiser une réunion de crise après une série de pannes sur son site et son application. Au moins l’une d’elles aurait été causée à la suite de modifications réalisées avec l’aide de l’IA générative. Toutes les erreurs liées à l’IA ne se traduisent cependant pas par une panne. Parfois, le problème est plus discret, donc plus traître. Selon David Loker, vice-président de l’IA chez CodeRabbit, un assistant IA peut générer un code qui semble parfaitement correct à première vue, alors qu’il repose sur une mauvaise compréhension du système et risque, une fois déployé, de provoquer une panne critique en production.
Les seniors en première ligne
Comme ces outils abaissent artificiellement la barrière technique, certaines entreprises délèguent davantage à des profils moins expérimentés, avant de demander à des seniors de corriger un travail de moindre qualité issu de l’automatisation de tâches par l’IA. Autrement dit, plus l’intelligence artificielle est censée simplifier le développement, plus elle semble créer du travail pour les plus qualifiés, qui doivent corriger les erreurs dans du code généré.
Déployer l’IA à grande échelle dans le développement logiciel peut donner une impression d’efficacité immédiate, mais cela revient par ailleurs à empiler de la dette technique, soit du code apparemment fonctionnel qu’il faudra ensuite maintenir au prix fort. David Loker estime que cette dette est désormais produite à un rythme presque absurde, « probablement trois à quatre fois supérieure à ce qu’elle était auparavant ». En résumé, l’IA ne fait pas disparaître les problèmes, elle les déplace juste dans le futur, avec les intérêts.
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