En ce début d’année 2026, il est désormais clair pour beaucoup que l’IA fonctionne — et même très bien.
L’expérimentation est partout : chacun teste, explore, ajuste, dans un foisonnement continu d’idées, de workflows et de pratiques.
En échangeant des retours d’expérience avec mes pairs, un même refrain revient régulièrement :
BMAD, Spec-Kit, ou d’autres frameworks “clé en main” censés structurer efficacement le travail avec l’IA.
« Tu veux piloter le développement par les specs ? Tu devrais utiliser Spec-Kit. »
Et pour la énième fois, on partage le lien vers un repo GitHub, comme si la réponse était déjà là.
Ce réflexe n’a rien de surprenant.
Dans le monde du logiciel “classique”, le framework est une réponse rationnelle à un problème réel.
Des outils comme Spring, Ruby on Rails ou React ont émergé pour mutualiser des abstractions coûteuses à concevoir, difficiles à maintenir, et critiques pour éviter de réinventer sans cesse des solutions fragiles.
Leur promesse implicite était simple :
inventer une roue est difficile, long et risqué — et vous avez de grandes chances de fabriquer une roue carrée.
Dans la plupart des cas, cette promesse était tenue.
L’histoire du logiciel est jalonnée de tentatives “maison” qui ont confirmé une vérité simple : la critique est facile, l’art est difficile.
L’erreur n’est pas dans le raisonnement…
elle est dans son application mécanique à une technologie qui change radicalement les règles du jeu.
Avec l’IA, le coût de création — technique et cognitif — a chuté de façon spectaculaire.
Écrire un prompt, structurer un contexte, définir un workflow d’agent ou un MCP n’a plus rien à voir, en termes d’effort, avec la conception d’un framework logiciel traditionnel.
Aujourd’hui, une personne seule peut, en quelques heures :
Dans ce contexte, adopter un framework existant revient aussi à importer :
Les gains spectaculaires observés avec l’IA ne viennent pas principalement des outils.
Ils viennent de la qualité du raisonnement structuré autour de l’IA.
En pratique, les facteurs réellement déterminants sont :
Aucun framework ne peut décider cela à votre place.
Les meilleurs résultats observés sur le terrain proviennent souvent de workflows simples, explicites, parfois même “bricolés” — mais parfaitement alignés avec le problème traité.
Rejeter les frameworks en bloc serait cependant une erreur symétrique.
Les frameworks IA apportent une valeur réelle lorsque :
Autrement dit :
Le problème n’est donc pas l’existence des frameworks IA, mais leur adoption prématurée, souvent guidée par la hype plutôt que par un besoin réel.
À l’inverse, créer son propre framework IA n’est pas gratuit non plus.
Sans discipline explicite :
Un framework — même imparfait — force parfois une chose essentielle : rendre les décisions visibles et transmissibles.
C’est un coût qu’il ne faut pas ignorer.
La vraie question n’est pas :
« Quel framework IA dois-je utiliser ? »
Mais plutôt :
« De quoi ai-je réellement besoin aujourd’hui ? »
« Suis-je en train d’explorer, ou d’industrialiser ? »
« Quelles contraintes suis-je prêt à accepter — et lesquelles puis-je éviter ? »
Créer du logiciel n’a jamais été aussi facile.
Créer des workflows IA pertinents non plus.
Les frameworks IA ne sont ni des solutions miracles, ni des erreurs à éviter absolument.
Ils sont des outils, utiles à un moment donné — mais incapables de penser à votre place.
Et c’est peut-être là le changement le plus important apporté par l’IA : la responsabilité de la structure revient désormais pleinement aux humains.
Last modified: 2026-01-14