L’IA commence à coder plus vite que vos équipes

L’IA transforme rapidement le développement de logiciels

Nous entrons maintenant dans une phase du développement logiciel où l’IA n’est plus seulement un outil, mais devient le développeur. Chez Microsoft, l’IA écrit actuellement environ 30 % du code de l’entreprise. Meta s’attend à ce que l’IA prenne en charge 50 % du développement d’ici un an. Il ne s’agit pas de projections sur un horizon lointain, mais de transitions actives qui se produisent en ce moment même. Il ne s’agit plus de cas marginaux ou de programmes pilotes, c’est la nouvelle norme.

Dario Amodei, PDG d’Anthropic, a récemment déclaré que nous sommes probablement à trois ou six mois d’un monde où l’IA écrit jusqu’à 90 % du code. D’ici douze mois, il pense que l’IA pourrait écrire la quasi-totalité du code. Cela peut sembler extrême pour certains, mais si vous suivez les progrès de l’IA sur des plateformes telles que GPT-4 Turbo, GitHub Copilotet Amazon Q Developer, la direction est évidente. Ils construisent de vrais produits et mettent à jour des logiciels existants à grande échelle.

Le point de vue des dirigeants est simple : L’IA progresse plus vite que vos cycles de développement actuels. Si l’IA peut générer une version de base de votre logiciel trois fois plus vite, et que vous continuez à respecter des délais de publication basés sur le codage manuel, vous n’êtes déjà pas assez performant.

Les implications en termes de productivité sont considérables. La programmation manuelle existera toujours, pour les nuances, pour la supervision, mais l’époque où de grandes équipes internes écrivaient chaque ligne de code à partir de zéro est en recul. L’IA peut prendre en charge le travail routinier à grande échelle. Vos équipes devraient être libérées pour la conception, l’architecture et la différenciation stratégique.

Il ne s’agit pas d’automatiser pour réduire les coûts. Il s’agit de multiplier la production. Les entreprises qui comprennent cela, qui le comprennent vraiment, vont surpasser leurs concurrents.

Le « Vibe Coding » est une méthode dominante et intuitive de génération de codes.

À l’heure actuelle, les développeurs commencent à guider les modèles d’IA en utilisant un langage ordinaire. Ils décrivent ce qu’ils veulent, les fonctionnalités, les modèles, les corrections, et l’IA s’exécute. Ce n’est pas seulement plus rapide. Il s’agit d’un changement dans la façon dont nous concevons la programmation. Il n’est pas nécessaire de mémoriser la syntaxe, les bibliothèques, ni même de choisir le langage de programmation dans certains cas. Si vos instructions sont claires, des outils comme GitHub Copilot, ChatGPT et Amazon Q Developer font le reste.

Cette façon de construire est de plus en plus connue sous le nom de « vibe coding ». Ce n’est pas une tendance, c’est la prochaine étape de l’expérience des développeurs. Gartner l’a qualifiée de précoce. Il prévoit que 75 % des développeurs utiliseront des outils de codage basés sur des invites alimentées par l’IA d’ici 2028. En septembre 2023, ce chiffre était inférieur à 10 %. C’est une croissance rapide, plus rapide que le passage au cloud ou aux applications natives mobiles.

Qu’il s’agisse d’un développeur codant seul ou d’une équipe de produit interfonctionnelle construisant quelque chose à la volée, le codage vibratoire transforme le flux. Les messages-guides sont désormais le principal langage de l’innovation. L’IA interprète et exécute.

Pour les équipes dirigeantes, l’important est de combler le fossé entre l’idée et la mise en œuvre. Les concepteurs, les stratèges et les responsables de produits peuvent désormais contribuer de manière significative à la phase de construction grâce à un langage précis. Cela réduit les couches de traduction. Cela accélère l’itération. Et dans les premières phases, lorsque le prototypage, les tests A/B ou la validation rapide des concepts sont essentiels, codage vibratoire raccourcit considérablement les cycles.

Plus vous réduisez rapidement les frictions entre la créativité et le déploiement, plus vous pouvez expédier de produits. Les startups l’ont déjà compris. Les entreprises qui veulent avancer à cette vitesse ne peuvent pas l’ignorer.

Il ne s’agit plus de savoir si les développeurs « devraient » utiliser l’IA. Ils le font déjà. La seule question qui subsiste est de savoir si vos équipes sont formées pour diriger dans cette nouvelle interface.

La GenAI étend son influence à l’ensemble du cycle de développement des logiciels

L’IA ne se limite plus à la génération de bouts de code source. Elle est désormais intégrée à l’ensemble du cycle de vie des logiciels, de la rédaction de scripts de test à l’automatisation du déploiement et même à la gestion des mises à jour des applications existantes. Ce n’est pas de la théorie. Les entreprises exécutent déjà des projets qui étaient impensables il y a seulement deux ans.

Amazon, par exemple, a utilisé son outil Q Developer pour mettre à jour plus de 30 000 applications internes d’une ancienne version de Java à une version plus récente. Ce projet, réalisé avec des agents d’intelligence artificielle, a permis d’économiser environ 4 500 années de travail d’ingénierie et 260 millions de dollars d’efficacité annualisée. Ces chiffres ne sont pas de la poudre aux yeux. Ils démontrent l’effet de levier opérationnel qui est disponible lorsque vous confiez à l’IA le travail redondant et systémique requis dans les piles d’applications modernes.

Selon Gartner, la tendance s’accélère. D’ici 2026, la majorité des entreprises utiliseront des outils de test augmentés par l’IA, alors qu’elles n’étaient que 15 % à le faire au début de l’année 2023. Le signal du marché est clair : l’IA est intégrée à l’automatisation des tests, à la surveillance et aux pipelines de déploiement à grande échelle.

Cela change la façon dont la livraison de logiciels est perçue au niveau de l’organisation. Les développeurs interagissent désormais avec l’IA en tant que partenaire constant du système, générant du code, écrivant des tests, repérant les bogues et suggérant des options de déploiement en temps réel. Les flux de travail qui étaient auparavant bloqués pendant des semaines d’itération peuvent désormais être résolus en quelques minutes.

Les équipes dirigeantes doivent évaluer leurs modèles de livraison actuels. Si l’automatisation n’intervient qu’au niveau de l’infrastructure, vous passez à côté de l’une des plus grandes opportunités de valeur dans le domaine des logiciels aujourd’hui. Les outils de GenAI peuvent réduire les délais, diminuer les taux d’erreur et accélérer l’impact sur les clients. Mais pour en tirer parti, il ne suffit pas d’acheter des licences, il faut les intégrer intentionnellement dans le mode de fonctionnement quotidien des équipes de développement.

Les rôles des développeurs évoluent pour devenir des architectes supervisés par l’IA.

En tant que l’IA simplifie la génération de codeLe rôle des développeurs est en train de changer radicalement. L’écriture du code proprement dit n’est plus le travail. Il s’agit désormais de guider, d’affiner et de valider ce que l’IA génère. Les développeurs deviennent des concepteurs de systèmes et des superviseurs d’IA. Ils se concentrent désormais sur la réflexion architecturale, la supervision de la logique et l’alignement des résultats du produit.

Armando Franco, directeur de la modernisation des technologies chez TEKsystems, explique que la plupart des outils de genAI disponibles peuvent déjà générer 60 à 70 % de la base de code d’une application, certaines couches fonctionnelles, comme l’infrastructure en tant que code (IaC), atteignant jusqu’à 80 %. Ce chiffre diminue avec des composants tels que la sécurité, le réseau et les couches de données, où la surveillance et la complexité augmentent. Cela vous indique la frontière : l’IA s’occupe du travail de modèle évolutif. Les tâches de précision nécessitent toujours une expertise guidée.

Dans cet environnement actualisé, l’ingénierie rapide est une capacité essentielle. Les équipes doivent apprendre à communiquer efficacement avec les outils d’IA afin de produire des résultats précis, d’éviter les erreurs et d’extraire la plus grande valeur possible. Les invites ne sont pas occasionnelles, vous avez besoin de structure, de contexte et de clarté. Les dirigeants doivent en faire un élément central de leur stratégie technologique : apprendre à chaque ingénieur comment mener un modèle d’IA de l’idée à l’exécution.

Cette perspective modifie la façon dont vous construisez les modèles de dotation en personnel. Vous n’avez pas besoin de plus de personnel. Vous avez besoin de personnes plus affûtées, dotées d’une pensée systémique et maîtrisant les flux de travail de l’IA. Les petites équipes peuvent désormais créer, tester et livrer plus rapidement un travail de meilleure qualité, à condition qu’elles sachent comment gérer l’IA.

Tous les DSI et directeurs techniques devraient suivre une chose de près : Vos équipes de développement se contentent-elles d’utiliser l’IA ou la dirigent-elles ? Cette distinction déterminera si votre organisation technologique prend de l’avance ou prend du retard.

Les gains de productivité de la GenAI s’accompagnent de risques

L’IA peut écrire du code rapidement, mais la vitesse ne garantit pas la confiance. Lorsque les outils de genAI génèrent des résultats, vous devez savoir ce qu’il y a sous la surface, comment ils sont parvenus à cette solution et si la réponse est réellement sûre, utilisable et juridiquement propre. Les dirigeants ne peuvent pas se permettre de considérer les résultats de l’IA comme une validation automatique. Ce n’est pas le cas.

Gartner a mis en évidence des préoccupations majeures dans des études récentes. Parmi celles-ci : les biais du modèle, la qualité imprévisible des résultats, les problèmes de propriété intellectuelle et les efforts supplémentaires requis pour vérifier et affiner le code généré. Il ne s’agit pas de cas marginaux, mais bien de cas majeurs. Si l’IA générique puise dans un code source ouvert dont la licence n’est pas claire, c’est vous qui êtes responsable. Si elle écrit une logique non sécurisée, votre entreprise est désormais propriétaire de la surface d’attaque. Ce sont des risques qui augmentent de manière directement proportionnelle à l’échelle de l’automatisation.

Matt Brasier, vice-président analyste chez Gartner, a clairement expliqué que les ingénieurs logiciels doivent réévaluer leurs processus de base pour s’assurer que les outils d’IA générique sont mis en œuvre de manière responsable. Cela inclut l’auditabilité, la vérification des résultats et le contrôle des versions, et pas seulement la vitesse et l’automatisation.

L’utilisation la plus efficace de la genAI se produit lorsque les humains restent dans la boucle. Srini Iragavarapu d’AWS l’a dit clairement : les développeurs doivent toujours comprendre ce que fait le code et pourquoi. Cela ne disparaît pas simplement parce que l’IA l’a écrit.

Il s’agit là d’une étape stratégique pour les dirigeants. Pour déployer l’IA dans le développement, il ne suffit pas de donner l’accès aux équipes, il faut aussi mettre en place un cadre de gouvernance autour de l’utilisation de ces outils. Cela inclut des normes claires pour la validation des résultats, des politiques d’utilisation et un suivi continu de la contribution de l’IA dans votre base de code. Sans cette structure, le temps gagné peut rapidement se transformer en temps perdu en raison de retouches, de problèmes de conformité ou de vulnérabilités en aval.

Les entreprises investissent massivement dans le développement piloté par l’IA

Les arguments en faveur de l’IA dans le développement de logiciels ne sont pas hypothétiques, ils sont financiers. Selon MIT Technology Review Insights, 94 % des chefs d’entreprise exploitent aujourd’hui l’IA générique dans leurs travaux de développement, et 82 % l’utilisent à plusieurs stades du cycle de vie des logiciels. Cette adoption n’est pas une tendance à la hausse, elle s’accélère.

Les avantages pour les entreprises sont évidents : réduction des coûts de développement, livraison plus rapide des produits, équipes d’ingénieurs plus légères et meilleur rendement. Selon les prévisions du secteur, cette vague de productivité pourrait ajouter plus de 1 500 milliards de dollars au PIB mondial. Il ne s’agit pas d’un impact marginal. Il s’agit d’une transformation mesurable.

Les dirigeants qui prennent des décisions en matière d’allocation de capital doivent tenir compte de l’étendue du déploiement. Il ne s’agit plus d’un projet de R&D. La GenAI est active dans la génération de tests, la documentation, le débogage, l’analyse de sécurité et le remaniement, dans les petites startups comme dans les plus grandes entreprises technologiques. Les organisations capables d’intégrer la GenAI avec discipline et clarté dans leur pipeline logiciel avancent plus vite et construisent des produits plus solides à grande échelle.

Ce n’est pas dans l’outillage que la plupart des entreprises sont moins performantes aujourd’hui, mais dans l’alignement. Investir dans les outils de genAI n’est qu’une partie de l’équation. Le retour sur investissement se produit lorsque les processus opérationnels sont restructurés pour absorber l’automatisation de manière native, lorsque les équipes sont adaptées aux compétences et lorsque la mise en œuvre est liée aux résultats de l’entreprise.

Il s’agit d’une question qui se pose au niveau du conseil d’administration. Les entreprises qui agissent maintenant avec confiance vont s’emparer d’une nouvelle base de productivité numérique. Celles qui attendent la permission risquent de voir leurs concurrents saisir cette opportunité. La voie à suivre est celle de l’exécution, rapide et ciblée.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’IA augmente rapidement la production de code : L’IA génère aujourd’hui jusqu’à 30 % du code chez Microsoft, et Meta prévoit une automatisation de 50 % d’ici un an. Les dirigeants devraient donner la priorité à l’intégration de l’IA dans les flux de travail de développement afin de doubler la production et de réduire les temps de cycle.
• Le codage vibratoire accélère le passage de l’idée à la mise en œuvre : Le codage en langage naturel redéfinit l’interaction des développeurs avec les outils logiciels. Les dirigeants devraient investir dans des capacités de développement basées sur le langage naturel afin d’accélérer l’itération des produits et de permettre une collaboration plus inclusive au sein des équipes.
• L’IA s’intègre à l’ensemble du cycle de vie du logiciel : De l’écriture des tests à l’automatisation des déploiements, les outils d’IA générique rationalisent la livraison de logiciels de bout en bout. Les décideurs devraient aligner leur stratégie technique sur l’adoption d’agents d’IA dans l’ensemble du cycle de développement pour obtenir des gains d’efficacité évolutifs.
• Les rôles des développeurs évoluent vers l’orchestration de l’IA : L’IA gérant un code reproductible, les ingénieurs conçoivent désormais des systèmes et gèrent les résultats de l’IA. Les leaders technologiques doivent renforcer les compétences de leurs équipes en matière d’ingénierie rapide et d’architecture des systèmes afin de rester compétitifs à grande échelle.
• Les risques augmentent avec l’échelle, la gouvernance est essentielle : La GenAI introduit des risques juridiques, de sécurité et de qualité en l’absence d’un contrôle structuré. Les dirigeants doivent établir des politiques de gouvernance et des flux de validation pour garder le contrôle tout en augmentant le développement basé sur l’IA.
• L’adoption de l’IA génère déjà un retour sur investissement massif : 94 % des chefs d’entreprise utilisent l’IA générique dans le développement de logiciels et les prévisions font état d’une augmentation potentielle du PIB mondial de plus de 1 500 milliards de dollars. Les dirigeants devraient agir dès maintenant pour restructurer les équipes de développement et optimiser la production assistée par l’IA.