Le problème majeur du code généré par IA n’est pas nécessairement sa qualité moyenne, mais la perte progressive de compréhension du système par les équipes. Quand spécifications, code, tests et décisions passent presque entièrement par des LLM, l’architecture, l’intention et les choix techniques deviennent opaques. L’auteur insiste sur l’importance des fondamentaux, du jugement humain et surtout de la maintenabilité : générer vite est facile, mais maintenir un système que personne ne comprend devient le véritable risque.