Contexte de l'annonce

Lors de la conférence Rails World 2026, David Heinemeier Hansson (DHH) a déclaré que 37signals ne rédigerait plus de code à la main. Il a présenté cette décision comme le « Brownie » de l’ère moderne, en référence à la caméra Kodak qui a démocratisé la photographie. L’entreprise prévoit d’utiliser des agents d’intelligence artificielle comme outil de génération de code par défaut, les développeurs n’intervenant que pour corriger les résultats automatiques.

Pour illustrer le changement de productivité, DHH a indiqué qu’il avait écrit la moitié du volume de code au cours des vingt derniers mois comparé aux vingt‑et‑un mois précédents. Cette réduction a été corroborée par un sondage informel réalisé pendant le keynote : seules cinq personnes ont levé la main lorsqu’on a demandé qui continuait à coder manuellement en quantité significative.

Architecture et flux de travail basés sur l’IA

Le modèle proposé repose sur des agents d’IA capables de produire du code à partir de prompts textuels. DHH a souligné que l’IA ne développe aucune « attache » émotionnelle au code, ce qui élimine les frictions liées à la révision humaine. Le processus décrit consiste à lancer une session de génération, à laisser l’IA créer le module, puis à intervenir uniquement si le résultat nécessite des ajustements de logique ou de performance.

Un exemple concret présenté était la refonte native de l’application de messagerie Hey. En quelques semaines de travail, l’équipe a produit une version fonctionnelle grâce à l’IA, qualifiée d’« électrisante ». Un autre démonstrateur était une application Windows initialement non viable, puis recréée en vingt minutes après un affinement du prompt. Ces deux cas illustrent la rapidité de prototypage offerte par le flux de travail AI‑first.

Analyse des impacts et limites

Sur le plan productif, la réduction du code écrit manuellement devrait diminuer le temps consacré aux tâches répétitives, comme la mise en place de scaffolding ou la rédaction de CRUD basiques. Cependant, la dépendance à des modèles d’IA introduit de nouveaux risques : les agents peuvent générer du code syntactiquement correct mais logiquement erroné, ou introduire des vulnérabilités non détectées sans une revue de sécurité approfondie.

L’expérience antérieure de 37signals avec Basecamp 5, où des designers ont tenté de « vibe‑coder » des fonctionnalités, a abouti à une architecture décrite comme du « Swiss cheese ». Cette leçon a conduit l’entreprise à revenir temporairement au codage manuel, soulignant que la maturité technologique de l’IA reste un facteur critique. Ainsi, la réussite actuelle dépendra de la capacité à affiner les prompts, à intégrer des tests automatisés et à maintenir une supervision humaine ciblée.

Enfin, la transition vers des applications natives, comme le nouveau client Hey, repose sur l’hypothèse que l’IA peut gérer les spécificités de chaque plateforme (iOS, Android, Windows). Si les performances et la conformité aux guidelines natives sont atteintes, cela pourrait justifier un déplacement des web‑apps vers des solutions natives, mais cela nécessite des évaluations continues de la qualité du code généré.