Chez Kiwop, cela fait des mois que nous n'écrivons plus une seule ligne de code à la main. Pas une seule. Chaque fonction, chaque composant, chaque migration de base de données, chaque script de déploiement — tout est généré par l'intelligence artificielle. Et nous ne parlons pas d'autocomplétion ou de suggestions dans l'IDE : nous parlons d'un agent autonome qui écrit, exécute, débogue et déploie du code en production réelle.
L'outil que nous utilisons actuellement est Claude Code, le CLI d'Anthropic. Mais cet article ne porte pas sur l'outil en lui-même — il porte sur ce qui change dans une agence de développement de logiciels quand le coût de génération de code tend vers zéro. Car ce qui change, ce n'est pas seulement la vitesse : c'est le rôle du développeur, la qualité du produit final, et fondamentalement ce que signifie développer des logiciels en 2026.
Pourquoi plus personne chez Kiwop n'écrit de code à la main
Ce n'est ni une exagération ni un slogan marketing. Chez Kiwop, depuis des mois, aucun développeur ne tape directement du code. Ni frontend, ni backend, ni scripts d'automatisation, ni requêtes de base de données. Tout passe par Claude Code.
La raison n'est pas un caprice technologique. C'est une décision stratégique fondée sur une observation simple : si l'IA peut générer du code fonctionnel en quelques secondes, la valeur d'un développeur ne réside plus dans le fait de taper. Elle réside dans le fait de penser. Concevoir l'architecture, définir les flux, anticiper les cas limites, détecter les failles de sécurité et garantir que l'application fonctionne correctement dans tous les scénarios possibles.
Avant, un développeur consacrait 70 à 80 % de son temps à écrire du code et 20 à 30 % à réfléchir à son fonctionnement. Aujourd'hui, cette proportion s'est complètement inversée. Nous consacrons la majeure partie du temps à concevoir, valider et réviser — et la génération de code se fait de manière quasi instantanée.
Le résultat n'est pas nécessairement un produit moins cher. C'est un produit considérablement meilleur. Plus robuste, couvrant davantage de cas d'usage, avec moins de failles, et livré en moins de temps.
Architectes et maçons : la nouvelle nomenclature du développement
Chez Kiwop, nous aimons utiliser une métaphore qui explique parfaitement ce qui a changé : nos développeurs ont cessé d'être des maçons pour devenir des architectes.
Un maçon exécute. Il pose des briques, suit des plans, travaille de ses mains. C'est un travail précieux et indispensable, mais il est défini par l'exécution mécanique. Un architecte, en revanche, conçoit. Il définit la structure, choisit les matériaux, anticipe les problèmes structurels, prend des décisions qui affectent l'intégrité de toute la construction.
Dans le développement de logiciels, Claude Code est le maçon. Il écrit le code, implémente les fonctions, exécute les commandes, déploie les modifications. Il est rapide, infatigable et ne commet pas d'erreurs de syntaxe. Mais il ne sait pas quoi construire ni pourquoi. Il ne comprend pas le contexte métier, ne peut pas négocier avec un client, ne détecte pas qu'une décision architecturale prise aujourd'hui créera un problème de maintenance dans six mois.
C'est le travail de l'architecte. Du développeur senior qui guide l'IA avec des prompts précis, qui sait quoi demander, qui détecte quand le code généré est syntaxiquement correct mais conceptuellement erroné. L'IA est aussi performante que la personne qui la dirige. Nous l'avons vérifié encore et encore.
Comment fonctionne notre flux de travail avec Claude Code
Nous n'utilisons pas Claude Code comme un chatbot auquel on demande des choses génériques. Nous l'avons intégré comme une pièce centrale de notre stack de développement, connecté à des outils réels via des MCP servers et configuré avec un fichier CLAUDE.md qui fait office de mémoire et de règles du projet.
CLAUDE.md : le cerveau partagé de l'équipe
Chaque projet chez Kiwop possède un fichier CLAUDE.md à la racine du dépôt. Ce fichier contient toutes les informations dont tout développeur (humain ou artificiel) a besoin pour travailler sur le projet : l'architecture du système, les conventions de code, les URLs de production, les identifiants de bases de données, les commandes de déploiement, les règles SEO et les contraintes de sécurité.
Quand Claude Code ouvre un projet, la première chose qu'il lit est ce fichier. Ainsi, il comprend le contexte complet sans que nous ayons à le répéter à chaque session. C'est comme un onboarding automatique qui garantit la cohérence, quelle que soit la personne qui lance la session de travail.
MCP servers : connexion avec des outils réels
Claude Code ne travaille pas de manière isolée. Via des MCP (Model Context Protocol) servers, nous le connectons directement aux outils que nous utilisons en production : Google Search Console pour les données SEO, la base de données PostgreSQL de notre CMS, l'API de Google Ads, et bien plus.
Cela permet à Claude Code non seulement de générer du code, mais aussi d'interagir avec des systèmes réels. Il peut consulter les métriques d'indexation dans Search Console, insérer des articles directement dans la base de données du blog, ou analyser les performances des campagnes publicitaires — le tout depuis le terminal, sans quitter le flux de travail.
Flux multi-agents pour les tâches complexes
L'une des capacités les plus puissantes est de lancer plusieurs agents en parallèle. Un exemple concret : quand nous devons créer un article de blog dans les 7 langues de notre site (espagnol, anglais, catalan, allemand, français, néerlandais et portugais), nous lançons des agents de traduction simultanés. Chacun travaille de manière indépendante, adaptant le contenu à la langue cible avec ses propres conventions de capitalisation, expressions idiomatiques et structure naturelle.
Ce qui nécessitait auparavant des jours de travail manuel — ou un investissement significatif en services de traduction — se réalise désormais en quelques minutes. Et le résultat, supervisé par un humain, maintient la qualité que nous exigeons.
Sécurité et déploiement contrôlé
Un point critique : Claude Code n'a jamais accès direct au déploiement en production. Dans notre CLAUDE.md, il est explicitement interdit d'exécuter npm run build directement, car nous sommes sur un serveur de production où un build échoué pourrait faire tomber le site en ligne.
À la place, tout passe par un script de déploiement avec rollback automatique qui effectue un build atomique, un swap de répertoires, un reload sans downtime et une purge de cache en cascade. L'IA peut suggérer des modifications et exécuter du code, mais le déploiement est un processus contrôlé avec plusieurs couches de sécurité.
Pourquoi un senior est indispensable pour guider l'IA
C'est probablement l'apprentissage le plus important que nous ayons tiré après des mois de travail avec Claude Code : la qualité du résultat dépend directement de l'expérience de la personne qui guide l'IA.
Il n'est pas strictement nécessaire d'être développeur pour utiliser Claude Code. N'importe qui peut écrire un prompt et obtenir du code fonctionnel. Mais la différence entre du code fonctionnel et du code bien conçu est abyssale. Un développeur senior sait :
- Quoi demander. Il ne se contente pas de dire « fais-moi un formulaire de contact ». Il spécifie la validation, la sanitisation des inputs, la gestion des erreurs, le rate limiting, la protection CSRF, l'expérience utilisateur en cas d'échec et l'architecture de l'API qui recevra les données.
- Quand le code généré est mauvais. L'IA peut produire du code qui fonctionne mais qui est un désastre structurel. Un senior détecte immédiatement quand du spaghetti code est en train d'être généré, quand il y a un couplage excessif, quand les responsabilités sont dupliquées ou quand une abstraction prématurée va créer des problèmes de maintenance.
- Quoi ne pas demander. Parfois la meilleure décision est de ne pas générer de nouveau code. Un senior sait quand la solution correcte est de réutiliser un module existant, de simplifier un flux ou même de supprimer une fonctionnalité inutile. L'IA a tendance à générer plus de code que nécessaire si elle n'est pas guidée avec discernement.
Nous avons constaté la différence de nos propres yeux. Le même projet, guidé par un profil junior et par un senior, produit des résultats radicalement différents. Pas en vitesse — l'IA est tout aussi rapide dans les deux cas — mais en qualité architecturale, maintenabilité et robustesse du résultat final.
Ce que nous avons appris : itérations, erreurs et spaghetti code
Après des mois d'utilisation de Claude Code en production réelle, tout n'a pas été un long fleuve tranquille. Voici les apprentissages les plus pertinents que nous avons accumulés.
La clé réside dans l'itération, pas dans le prompt parfait
L'un des mythes de l'AI coding est qu'il existe un « prompt parfait » qui génère exactement le code dont vous avez besoin du premier coup. Ce n'est pas le cas. Le processus réel ressemble davantage à une conversation itérative :
- Vous commencez avec un prompt initial bien travaillé, avec suffisamment de contexte sur ce dont vous avez besoin.
- Vous examinez le résultat. Il n'est presque jamais parfait du premier coup.
- Vous corrigez, affinez, demandez des ajustements spécifiques.
- Vous examinez à nouveau.
- Vous répétez jusqu'à ce que le résultat corresponde à vos standards.
Les itérations sont la clé. Un bon prompt initial réduit le nombre de cycles, mais l'idée que l'IA génère du code prêt pour la production en une seule étape est, selon notre expérience, une illusion. Ce qui est vrai, c'est que chaque itération prend des secondes au lieu de minutes, ce qui accélère considérablement le cycle complet.
Le vibe coding génère du spaghetti code
Le terme « vibe coding » s'est popularisé pour décrire un style de programmation où vous dites simplement à l'IA ce que vous voulez sans beaucoup de spécifications techniques et la laissez prendre les décisions architecturales. Chez Kiwop, nous l'avons testé et le résultat est constant : ça fonctionne pour des prototypes rapides, mais ça produit du code que nous ne voulons pas en production.
Sans la direction d'un architecte, l'IA a tendance à :
- Créer des fonctions monolithiques de centaines de lignes au lieu de code modulaire.
- Dupliquer la logique au lieu de l'abstraire correctement.
- Ajouter des dépendances inutiles pour résoudre des problèmes solvables avec du code natif.
- Ignorer les edge cases et la gestion des erreurs parce que personne ne le lui a explicitement demandé.
- Mélanger les responsabilités : logique métier avec logique de présentation, accès aux données avec validation.
C'est pourquoi nous insistons tant sur la figure de l'architecte. Le vibe coding a sa place (nous l'explorerons dans un article futur), mais pour du logiciel de production, la supervision technique experte n'est pas optionnelle.
Il faut apprendre à lire du code, pas seulement à en générer
Un effet secondaire intéressant du travail avec l'IA : nos développeurs lisent beaucoup plus de code qu'ils n'en écrivent. Examiner ce que Claude Code génère, détecter des problèmes subtils, comprendre les décisions implicites dans le code généré — ces compétences de lecture critique sont devenues plus importantes que la capacité à écrire du code rapidement.
C'est un changement de paradigme. La formation technique reste essentielle, mais la compétence la plus précieuse n'est plus « écrire du code propre » mais « détecter du code problématique et savoir comment corriger la direction ».
Le coût de génération du code tend vers zéro
C'est l'implication la plus profonde de tout ce que nous vivons. Si générer du code ne coûte pratiquement rien — ni en temps ni en effort — la valeur se déplace entièrement vers d'autres activités :
Conception de l'architecture. Nous pouvons passer des heures à réfléchir au fonctionnement d'une application avant de générer une seule ligne. Que se passe-t-il si l'utilisateur fait X ? Et s'il y a 10 000 requêtes simultanées ? Que se passe-t-il quand la base de données atteint des millions d'enregistrements ? Avant, ces questions trouvaient réponse « en cours de route » par manque de temps. Maintenant, nous y répondons avant de commencer.
Sécurité. Nous pouvons consacrer un temps réel à vérifier qu'il n'y a pas de failles de sécurité au lieu de nous fier au « on vérifiera plus tard » (le « plus tard » qui, en pratique, n'arrivait jamais).
Tests et validation. Nous pouvons générer des tests exhaustifs pour chaque fonctionnalité, couvrir davantage d'edge cases et faire du QA sérieux, pas du QA cosmétique.
Exploration d'alternatives. Nous pouvons demander à l'IA d'implémenter la même fonctionnalité de trois manières différentes, comparer les résultats et choisir la meilleure. Avant, implémenter une alternative était un luxe que le budget ne permettait pas.
Le résultat net : nous ne faisons pas du logiciel moins cher. Nous faisons du logiciel considérablement meilleur pour le même coût. Plus robuste, avec davantage de scénarios couverts, mieux documenté et livré en moins de temps. C'est une amélioration radicale de la proposition de valeur, pas une réduction de prix.
Pour quoi nous utilisons Claude Code chez Kiwop
Il ne s'agit ni d'une expérimentation ni d'un usage ponctuel. Claude Code est intégré dans tous les domaines de travail de l'agence.
Sur notre propre site web. Le site que vous lisez — construit avec Astro, avec plus de 1 500 pages indexées en 7 langues — est géré intégralement avec Claude Code. De la création d'articles de blog en 7 langues simultanément à la configuration de redirections nginx, en passant par l'audit SEO technique ou l'optimisation des Core Web Vitals. Tout passe par l'IA.
Sur les projets clients. Chaque projet de développement de logiciels que nous réalisons pour nos clients — qu'il s'agisse d'un ecommerce sous Magento, d'une application en Laravel, d'un site sous WordPress ou d'une solution sur mesure — utilise Claude Code comme outil de développement. Les clients ne reçoivent pas du « code généré par l'IA » : ils reçoivent du logiciel conçu par des architectes logiciels et implémenté avec les outils les plus efficaces disponibles.
Sur les applications internes. Scripts d'automatisation, intégrations avec des APIs tierces (Google Ads, Google Search Console, services d'analytics), outils d'audit, pipelines de contenu multilingue — tout notre outillage interne est construit et maintenu avec l'aide de Claude Code.
Outils complémentaires dans notre stack
Claude Code ne travaille pas seul. Nous le combinons avec d'autres outils qui répondent à des besoins spécifiques :
- Figma pour la conception d'interfaces et le prototypage visuel. Le design reste un processus humain et créatif que l'IA complète mais ne remplace pas.
- Lovable pour les prototypes rapides et la validation de concepts. Quand nous avons besoin d'une première version fonctionnelle pour valider une idée avec un client avant d'investir dans un développement complet.
- Pencil pour la génération de concepts visuels et l'exploration de design.
- Google Search Console et Google Ads intégrés via des MCP servers pour que Claude Code accède à des données réelles de SEO et de publicité directement depuis le terminal.
La philosophie est pragmatique : nous utilisons le meilleur outil pour chaque tâche, sans dogmatisme.
Ce n'est pas que Claude Code : ouverture aux nouveaux outils
Il est important d'être honnêtes : Claude Code est l'outil que nous utilisons aujourd'hui parce que c'est, selon notre expérience, celui qui fonctionne le mieux pour notre workflow à ce moment précis. Mais le marché des outils de programmation avec IA évolue à une vitesse sans précédent.
Codex d'OpenAI, Antigravity, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf — chaque mois de nouvelles options apparaissent et les existantes s'améliorent substantiellement. Chez Kiwop, nous maintenons une attitude d'ouverture totale : nous évaluons constamment de nouveaux outils et sommes prêts à changer si nous trouvons quelque chose qui s'adapte mieux à nos besoins.
Ce qui ne change pas, c'est la méthodologie. Indépendamment de l'outil, les principes que nous avons découvert comme fonctionnant restent les mêmes : un architecte senior guidant l'IA, des itérations constantes, du code révisé par des humains, une sécurité non négociable et un processus de déploiement contrôlé.
L'outil est remplaçable. La méthode ne l'est pas.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Claude Code et en quoi se distingue-t-il des autres assistants de programmation ?
Claude Code est l'interface en ligne de commande (CLI) officielle d'Anthropic pour la programmation assistée par IA. Contrairement aux assistants intégrés dans l'IDE comme GitHub Copilot ou Cursor, Claude Code fonctionne directement depuis le terminal et peut exécuter des commandes, lire et modifier des fichiers, interagir avec des bases de données et se connecter à des services externes via des MCP servers. Cela en fait un agent autonome capable d'accomplir des tâches complexes de manière indépendante, et pas seulement de suggérer des fragments de code dans un éditeur.
Faut-il savoir programmer pour utiliser Claude Code ?
Ce n'est pas strictement nécessaire pour les tâches basiques, mais la qualité du résultat s'améliore de manière radicale quand la personne qui guide l'IA a de l'expérience en développement de logiciels. Un développeur senior sait détecter du code problématique, demander les bonnes abstractions et éviter les erreurs architecturales que l'IA commet quand elle ne reçoit pas de direction technique précise. Selon notre expérience, la combinaison d'un senior expérimenté avec Claude Code produit des résultats que ni l'humain ni l'IA n'obtiendraient séparément.
De combien la productivité réelle a-t-elle augmenté chez Kiwop ?
La productivité a été multipliée de manière significative, bien que nous préférions ne pas donner de chiffres exacts car ils varient beaucoup selon le type de tâche. Ce que nous pouvons affirmer avec certitude : des tâches qui nécessitaient auparavant des jours (comme créer du contenu multilingue pour 7 locales, auditer des centaines d'URLs ou configurer des intégrations complexes avec des APIs) se réalisent désormais en heures ou en minutes. L'impact le plus pertinent n'est pas la vitesse, mais le fait que nous pouvons consacrer le temps économisé à améliorer la qualité du produit final.
Claude Code remplace-t-il les développeurs ?
Non. Il change leur rôle. Chez Kiwop, nous n'avons pas réduit l'équipe — nous avons transformé ce que chaque personne fait. Les développeurs consacrent plus de temps à la conception architecturale, à la revue de code, à la sécurité et aux décisions stratégiques. Moins de temps à taper et plus à réfléchir. La valeur du développeur n'a pas disparu ; elle s'est déplacée de l'exécution mécanique vers le jugement technique et la direction stratégique.
N'est-ce pas inquiétant que l'IA génère du code non sécurisé ou avec des erreurs ?
C'est un risque réel que nous gérons avec plusieurs couches de sécurité. Premièrement, notre fichier CLAUDE.md inclut des règles de sécurité explicites que l'IA suit à chaque session. Deuxièmement, tout code généré passe par une revue humaine avant d'arriver en production. Troisièmement, nous avons un processus de déploiement avec rollback automatique qui empêche qu'une erreur atteigne le serveur en production. Et quatrièmement, l'IA n'a jamais accès direct au déploiement en production. La sécurité n'est pas quelque chose que nous déléguons à l'IA : c'est la responsabilité de l'architecte humain.
Que se passe-t-il si Claude Code disparaît ou modifie ses conditions ?
C'est une question légitime que nous nous posons. C'est pourquoi nous maintenons une ouverture totale aux autres outils du marché et nous nous assurons que notre méthodologie ne dépend pas d'un fournisseur spécifique. Les principes — un architecte guidant l'IA, une itération constante, une revue humaine, une sécurité contrôlée — fonctionnent avec n'importe quel outil d'AI coding. Si demain Codex, Cursor ou toute autre alternative offre de meilleurs résultats, nous migrons. La dépendance est méthodologique, pas technologique.
