Presque chaque ingénieur que vous interviewez aujourd'hui vous dira probablement qu'il utilise des outils d'IA.
Il y a un an ou deux, cette réponse aurait pu être utile. Aujourd'hui, elle vous en dit très peu. L'IA est devenue une partie tellement normale du développement logiciel que demander à quelqu'un, « Utilisez-vous l'IA ? » commence à ressembler à demander, « Utilisez-vous l'email ? »
La question la plus importante est ce qui se passe après qu'il ouvre l'outil.
Savent-ils comment l'utiliser correctement ?
Remarquent-ils quand cela leur donne la mauvaise réponse ?
Remettent-ils en question ce qu'il produit, ou supposent-ils simplement que quelque chose généré par l'IA doit être correct ?
C'est là que la différence entre les candidats commence à devenir beaucoup plus claire. Deux ingénieurs peuvent tous les deux dire qu'ils utilisent l'IA tous les jours, mais l'un pourrait l'utiliser de manière réfléchie tandis que l'autre accepte simplement tout ce qu'elle lui donne. La plupart des processus d'entretien ne sont pas très bons pour distinguer ces deux personnes.
Nous avons trouvé une question qui se rapproche beaucoup plus de la réponse, et chose intéressante, elle ne concerne pas vraiment les outils d'IA du tout ; elle concerne ce qui se passe quand l'outil se trompe.
Pourquoi « Utilisez-vous l'IA ? » n'est plus suffisant
L'IA n'est plus une compétence inhabituelle pour les ingénieurs. L'enquête Stack Overflow Developer Survey 2025 a révélé que 70 % des développeurs utilisent des outils d'IA quotidiennement. Quand quelque chose devient aussi courant, avoir simplement de l'expérience avec cela cesse d'être un moyen utile de distinguer les candidats.
Le problème est que de nombreuses entreprises interviewing encore les compétences en IA comme si c'était quelque chose de nouveau. Elles demandent aux candidats quels outils ils ont utilisés, à quelle fréquence ils les utilisent, ou s'ils savent comment écrire de bonnes questions. Ces questions pourraient vous dire si quelqu'un a ouvert un assistant de codage IA avant, mais elles ne vous disent pas si cette personne peut l'utiliser de manière responsable.
Pensez à cela de cette manière. Vous n'emboucheriez pas quelqu'un pour conduire simplement parce qu'il vous a dit qu'il a conduit une voiture tous les jours pendant cinq ans. Vous voudriez aussi savoir s'il sait quand ralentir, comment il réagit quand quelque chose ne va pas, et s'il prête attention à ce qui se passe autour de lui.
Le développement assisté par l'IA n'est pas si différent. La compétence utile n'est pas simplement de savoir comment utiliser l'outil. C'est de savoir quand lui faire confiance, quand la remettre en question, et quand s'arrêter et faire quelque chose soi-même.
Essayez cette question à la place
Voici la question que nous recommanderions de poser :
Parlez-moi d'un moment spécifique où un outil d'IA vous a donné quelque chose de mauvais, et comment vous l'avez repéré avant que cela devienne un vrai problème.
C'est tout. Vous n'avez pas besoin de demander aux candidats d'expliquer comment fonctionne un modèle d'IA particulier. Vous n'avez pas besoin de les tester sur la terminologie de l'IA. Vous n'avez même pas besoin de demander quel outil ils préfèrent.
Vous demandez une vraie histoire, et cette histoire peut vous dire beaucoup sur la façon dont quelqu'un travaille réellement.
Voici ce que cette question révèle :
D'abord, elle vous dit s'ils utilisent vraiment l'IA dans leur travail. Quelqu'un qui utilise régulièrement ces outils aura généralement quelques exemples dont il peut parler sans avoir à fouiller sa mémoire.
Deuxièmement, elle vous dit s'ils vérifient le travail. L'IA peut produire quelque chose qui semble parfaitement raisonnable tout en étant incorrect. Si quelqu'un n'a jamais remarqué une erreur d'IA, soit il a eu une chance inhabituelle, soit il ne regarde pas assez attentivement.
Troisièmement, elle montre où ils tracent la ligne entre faire confiance à l'IA et faire confiance à leur propre jugement. C'est en train de devenir l'une des compétences les plus importantes pour les ingénieurs aujourd'hui.
Enfin, elle montre s'ils prennent la responsabilité du résultat. Quand quelque chose ne va pas, disent-ils, « L'IA a tout gâché, » ou expliquent-ils ce qu'ils auraient dû vérifier et ce qu'ils ont changé après ? Cette différence est importante.
Écoutez l'histoire
Les réponses les plus fortes ont généralement une chose en commun : elles sont spécifiques.
Un candidat pourrait vous dire qu'un outil d'IA a généré la mauvaise requête de base de données, suggéré une modification qui aurait cassé une fonctionnalité existante, ou mal compris une partie importante de l'application, et plus important encore, il expliquera comment il a remarqué le problème.
Il ne dira simplement pas, « Je vérifie toujours le code généré par l'IA. » Au lieu de cela, il vous expliquera ce qu'il a vérifié, ce qui semblait suspect, ce qu'il a changé, et ce qui s'est passé après.
Les bons candidats sont généralement à l'aise pour parler des erreurs. Ils n'ont pas besoin de prétendre que l'outil d'IA était parfait ou qu'ils ont attrapé tout immédiatement. En fait, pouvoir dire, « J'aurais presque manqué cela, mais ensuite j'ai remarqué… » peut vous en dire plus qu'une histoire de succès polie.
Vous recherchez du jugement, pas la perfection.
Une réponse plus faible semble généralement beaucoup plus générale. Le candidat pourrait dire, « L'IA fait parfois des erreurs, donc je revérifie tout, » et s'arrêter là. Il n'y a rien techniquement mauvais avec cette réponse, mais elle ne vous donne pas beaucoup de preuves sur la façon dont ils travaillent réellement.
Quand vous posez une simple question de suivi comme, « Pouvez-vous me donner un exemple ? », vous apprendrez généralement beaucoup plus.
Et s'ils disent que l'IA ne s'est jamais trompée pour eux ?
C'est là que la question devient particulièrement utile. Si quelqu'un vous dit qu'un outil d'IA ne lui a jamais donné une mauvaise réponse, cela ne devrait pas nécessairement vous impressionner. Cela peut en fait être quelque chose qui vaut la peine d'explorer davantage.
Les outils d'IA commettent des erreurs ; parfois elles sont évidentes, parfois elles sont subtiles, et parfois la réponse semble complètement raisonnable jusqu'à ce que vous la vérifiiez par rapport aux exigences réelles ou au système existant.
Donc posez une autre question : « Pouvez-vous penser à un moment où vous n'étiez pas sûr que la réponse de l'IA était correcte ? » Cela donne au candidat une autre opportunité d'expliquer comment il vérifie son travail sans transformer la conversation en question piégée.
L'objectif n'est pas de piéger quelqu'un. C'est de comprendre comment il pense.
Est-ce que cela fonctionne pour les ingénieurs juniors aussi ?
Oui, bien que les exemples seront naturellement différents.
Un ingénieur junior pourrait parler de catching une petite erreur logique dans du code généré ou de réaliser qu'une suggestion d'IA ne correspondait pas à ce que la tâche demandait réellement. Un ingénieur plus expérimenté pourrait décrire quelque chose de plus complexe : repérer une modification de base de données risquée, une hypothèse incorrecte sur un système existant, ou un problème de sécurité qui n'était pas évident au premier abord.
Ce qui est important, ce n'est pas à quel point l'erreur était dramatique. C'est si le candidat peut expliquer ce qui s'est passé, comment il l'a remarqué, et ce qu'il en a appris.
Ne faites pas de cela tout votre entretien
Cette question peut être utile, mais elle ne devrait pas remplacer le reste de votre entretien technique. Vous voulez toujours comprendre comment quelqu'un résout les problèmes, communique, travaille avec d'autres personnes, et gère les responsabilités techniques du rôle.
Un ajout utile, cependant, est de laisser les candidats utiliser l'IA pendant une partie de l'entretien. Donnez-leur un problème pratique et permettez-leur d'utiliser les outils qu'ils utiliseraient normalement au travail. Ensuite, observez comment ils l'abordent.
Acceptent-ils aveuglément la première réponse ?
Posent-ils de meilleures questions quand le résultat n'est pas correct ?
Vérifient-ils ce que l'outil produit ?
Remarquent-ils quand quelque chose n'a pas de sens ?
Cela vous donne une chance de voir leur jugement en action plutôt que simplement de les entendre le décrire.
Ce que vous apprenez de deux candidats
Imaginez que vous interviewez deux personnes pour le même rôle d'ingénieur.
Le premier candidat dit, « Les outils d'IA se trompent parfois, mais je revérifie toujours le code attentivement. »
Le second candidat vous parle d'un projet récent où un outil d'IA a suggéré une modification de base de données qui aurait causé des problèmes avec les données existantes. Il explique ce qui semblait suspect, comment il l'a vérifié, ce qu'il a changé, et ce qu'il fait différemment maintenant quand il revérifie des suggestions similaires.
Les deux candidats utilisent l'IA, mais vous avez appris quelque chose de très différent sur eux.
Le second candidat vous a montré qu'il n'utilise pas simplement l'IA pour aller plus vite. Il comprend que aller plus vite n'aide que s'il peut toujours reconnaître quand quelque chose ne va pas.
La compétence qui compte vraiment
La meilleure question d'entretien liée à l'IA n'est pas vraiment sur l'IA. Elle concerne le jugement.
Les outils continueront à changer. L'outil qu'un candidat utilise aujourd'hui pourrait ne pas être l'outil qu'il utilisera l'année prochaine. De nouveaux modèles apparaîtront, les existants s'amélioreront, et la façon dont les ingénieurs travaillent avec eux continuera à changer.
Ce qui ne changera pas aussi vite est le besoin de quelqu'un pour regarder le résultat et demander, « Est-ce que cela a vraiment du sens ? »
C'est la personne que vous voulez dans votre équipe.
Donc la prochaine fois qu'un candidat vous dit qu'il utilise l'IA tous les jours, ne vous arrêtez pas là. Demandez-lui quand l'IA a mal fait quelque chose pour la dernière fois. Sa réponse pourrait vous en dire beaucoup plus que l'outil qu'il utilise.
Et si redesigner votre processus d'entretien pour trouver ce genre de jugement n'est pas où vous voulez passer votre temps, c'est là que MyNextDeveloper aide en connectant les startups avec des ingénieurs et des talents en IA vérifiés qui sont évalués non seulement sur ce qu'ils savent, mais sur la façon dont ils travaillent réellement.
TL;DR
Presque chaque ingénieur que vous interviewez vous dira qu'il utilise des outils d'IA tous les jours, donc cette question ne vous dit plus rien d'utile. Celle qui le fait : Demandez-leur un moment spécifique où un outil d'IA a mal fait quelque chose, et comment ils l'ont repéré. Une bonne réponse vient avec des détails réels, une histoire honnête sur ce qui s'est cassé, et un sens clair de ce qu'ils feraient différemment, pas un vague « Je revérifie toujours tout. »
Si quelqu'un prétend qu'un outil d'IA ne l'a jamais laissé tomber, c'est en fait un signal d'alerte, pas un drapeau vert. Cette seule question teste tranquillement exactement le jugement qui sépare les ingénieurs qui utilisent l'IA pour aller vite en toute sécurité de ceux qui vont simplement vite.
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