L’anglais est désormais mon principal langage de programmation

L’an dernier, j’ai commencé à mesurer à quoi je consacre réellement mon temps de développement. La réponse était dérangeante : j’écris davantage d’anglais que de code. Pas de la documentation, mais des spécifications, des critères d’acceptation, des cadres de contexte pour les modèles d’IA, des instructions de vérification, des notes d’itération. Le rapport s’établit à peu près à 80/20 en faveur de la prose.

Cette évolution ne s’est pas produite du jour au lendemain, et je ne suis pas le seul concerné. Andrej Karpathy l’a nommée en 2023. Jensen Huang en a répété une variante à chacune de ses grandes conférences depuis. Simon Willison la documente depuis deux ans dans des flux de travail réels. Mais au début de 2026, alors que Claude Code, Cursor, Aider et Kiro tournent dans les chaînes de production de milliers d’équipes, il ne s’agit plus d’une prédiction provocatrice : c’est un fait observable pour quiconque y prête attention.

Voici à quoi la transition a réellement ressemblé. J’ai commencé par ce que la communauté appelle le « vibe coding » — une formule généreuse pour « dites au modèle ce que vous voulez et voyez ce qui en sort ». Cela suffisait pour des prototypes. Tout s’effondrait dès qu’il fallait de la maintenabilité. Des régressions apparaissaient là où je n’avais rien touché. La dérive du contexte transformait une base de code propre en patchwork. Ce n’était pas le modèle qui échouait, c’était moi : je lui fournissais des entrées ambiguës et j’attendais des résultats précis.

La solution a été un changement de méthode, non une mise à niveau du modèle. Le Spec-Driven Development consiste à rédiger une spécification structurée avant que la moindre ligne de code ne soit générée. Des exigences concrètes. Des cas limites explicitement nommés. Des critères d’acceptation qui servent aussi d’instructions de test. Lorsque j’ai resserré mon anglais, la qualité du code a bondi. La consommation de jetons a baissé, car le modèle a cessé d’halluciner l’intention. La spécification est devenue la source de vérité, et j’en suis devenu l’auteur.

L’anglais n’a pas remplacé Python ou TypeScript. Il en est devenu l’interface. Le modèle mental qui fonctionne : vous rédigez l’entrée d’un compilateur — à ceci près que le compilateur est un grand modèle de langage, et que ses messages d’erreur prennent la forme de fonctions hallucinées et d’un périmètre qui dérive. La précision de la spécification réduit le bruit en aval. Ce n’est pas une métaphore. C’est un flux de travail de production.

La conséquence dérangeante est géographique et linguistique. Les anglophones natifs — et plus précisément ceux qui écrivent en anglais avec une clarté structurelle — disposent d’un avantage mesurable. Non que les modèles soient biaisés, mais parce que l’ambiguïté en entrée produit de l’ambiguïté en sortie. Un développeur qui rédige ses spécifications dans sa troisième langue, en luttant mot après mot pour la précision, consacre davantage d’itérations à la même tâche. Les outils démocratisent l’accès à la création logicielle ; l’exigence linguistique recrée discrètement une autre barrière.

Une seconde tension mérite d’être nommée. Les compétences qui faisaient un bon développeur en 2019 — l’aisance syntaxique, la mémorisation des API, le débogage de bas niveau — ne sont pas celles qui rendent efficace dans ce modèle. Le nouveau profil ressemble davantage à un croisement entre rédacteur technique et architecte de systèmes : quelqu’un qui sait décomposer un problème, en spécifier les contraintes et vérifier le résultat d’un œil critique. La plupart des processus de recrutement ne l’évaluent pas encore.

Mon analyse : les ingénieurs qui réussiront au cours des cinq prochaines années ne seront pas ceux qui codent le plus vite, mais ceux qui spécifient le plus clairement. La capacité à rédiger une description rigoureuse et sans ambiguïté d’un système — ses entrées, ses sorties, ses modes de défaillance et ses contraintes — est désormais une compétence technique fondamentale. La traiter comme une compétence comportementale, c’est ainsi que les équipes se retrouvent avec du code généré par l’IA que personne ne comprend entièrement et que personne ne veut maintenir.

Quelle part de votre journée de travail est aujourd’hui consacrée à l’anglais ?