Comment j'ai appris à coder avec Claude Code

Le contexte

Je suis ingénieur électromécanicien. Plus de vingt ans dans l'industrie — production, maintenance, gestion énergétique, analyse de données. Je n'ai jamais écrit une ligne de code professionnellement.

Un jour, par curiosité, j'ai installé Claude Code dans mon terminal. Quelques heures plus tard, mes données Garmin se synchronisaient vers une base PostgreSQL. Deux jours plus tard, j'avais une application web fonctionnelle.

Ce n'est pas une histoire de génie. C'est une histoire d'outil.

Le premier projet : HillsRun

Je fais du trail running. Garmin Connect est puissant mais bruyant — trop de métriques, trop de bruit. Je voulais un dashboard épuré : dénivelé positif, allure, fréquence cardiaque, indice de forme.

J'ai décrit ce que je voulais à Claude Code. Il a généré le backend Python, la connexion OAuth (protocole d'autorisation entre applications) à Garmin, la base de données PostgreSQL. En quelques heures, la synchronisation tournait en local. L'API REST et le dashboard web ont suivi dans les deux jours.

Moins de deux semaines après le premier commit, l'application était en production — avec synchronisation automatique quotidienne.

Le moment décisif

La vitesse. En quelques jours, pas en quelques mois. Une application complète avec authentification, base de données, API REST, frontend responsive. Le genre de projet qui aurait pris des mois à un débutant en solo.

Ce qui m'a le plus marqué : Claude Code ne génère pas du code jetable. L'architecture est propre, les bonnes pratiques sont là — séparation des responsabilités, gestion d'erreurs, sécurité. C'est du code que des développeurs expérimentés valideraient.

Les galères (et elles sont réelles)

1. Le setup

Avant d'écrire la moindre ligne de code, il faut un environnement qui tourne : terminal, Git, Node.js, Python, base de données, éditeur. Pour quelqu'un qui n'a jamais touché à ça, c'est un mur. Claude Code peut aider, mais un minimum de confort avec le terminal reste nécessaire.

2. L'IA va trop vite

C'est le piège principal. Claude Code génère du code à une vitesse impressionnante. En quelques minutes, il crée des fichiers, installe des dépendances, configure des services. Et on se retrouve avec un projet qui tourne... sans le comprendre.

C'est dangereux. Pas parce que le code est mauvais, mais parce qu'un code qu'on ne comprend pas est un code qu'on ne sait pas maintenir. Le jour où quelque chose casse — et ça arrive toujours — on est bloqué.

3. Ma recommandation : ralentir

Le réflexe naturel, c'est de laisser l'IA tout faire. Mon conseil : résister à cette tentation.

Prendre le temps de :

• Lire chaque fichier généré avant de passer au suivant
• Demander à Claude Code d'expliquer ce qu'il vient de faire et pourquoi
• Comprendre la structure du projet avant d'ajouter des fonctionnalités
• Apprendre les fondamentaux en parallèle (j'ai suivi javascript.info à côté)

L'IA est un accélérateur, pas un raccourci. La différence est cruciale.

Ce que j'ai construit depuis

Après HillsRun, j'ai enchaîné :

• LADTC — le site d'un club de trail belge : gestion des membres, inscriptions aux événements, commandes d'équipement, paiements Stripe. Next.js, PostgreSQL, auto-hébergé. Des utilisateurs réels, en production. Le case study détaillé est ici.
• StockMarket — une application de suivi de portefeuille d'actions avec backtesting de stratégies (test d'une stratégie de trading sur l'historique des cours) et indicateurs techniques. Python, Streamlit, 139 tests.
• RecettesApp — une application de recettes avec calcul nutritionnel automatique via Open Food Facts, planning hebdomadaire et liste de courses. Next.js, PostgreSQL, Prisma.
• Ce portfolio — le site en cours de lecture. Next.js, MDX, Tailwind CSS.

Cinq projets construits, dont quatre en production. Zéro formation classique en développement.

Pour qui c'est fait

Claude Code ne fait pas tout. Il faut :

• Savoir raisonner — décomposer un problème, identifier les étapes, valider le résultat. C'est ce qu'on fait en ingénierie, en gestion de projet, en analyse de données. Le code n'est que le support.
• Accepter l'inconfort — le terminal, les erreurs cryptiques, les configurations qui ne marchent pas du premier coup
• Avoir un projet concret — apprendre « le code » dans l'abstrait ne fonctionne pas, avec ou sans IA. Il faut un problème à résoudre

Savoir coder n'est pas le prérequis. Savoir penser de manière structurée, oui. Quelqu'un qui sait formuler un problème clairement et vérifier qu'une solution tient la route possède déjà le plus important.

La suite

Je prépare une formation pour transmettre cette approche. Pas un cours de programmation classique — une méthode pour utiliser l'IA comme outil de développement quand on n'est pas du métier. Elle s'adresse aux profils qui ressemblent au mien : ingénieurs, analystes, responsables métier qui veulent coder leurs propres analyses.

Les détails arriveront sur ce blog.