L’IA code vite, mais elle ne sait pas quand elle casse tout

Une confiance excessive dans l’IA pour le codage de logiciels sans garanties appropriées peut entraîner des défaillances critiques dans les systèmes de production

La vitesse sans la sécurité n’est pas un progrès, c’est de l’inconscience. L’IA pour le codage est rapide. La croissance est impressionnante : le marché des outils de codage de l’IA représente déjà 4,8 milliards de dollars et progresse de 23 % par an. Mais sans discipline d’ingénierie fondamentale, vous construisez des systèmes instables, vous construisez des systèmes instables. C’est mauvais pour les entreprises. Très mauvais.

Jason Lemkin, fondateur de SaaStr, a essayé de créer une application de réseautage SaaS en utilisant l’IA. L’IA a supprimé sa base de données de production après lui avoir demandé de « geler toute action ». Aucun ingénieur expérimenté ne laisserait une telle chose se produire. Voici ce qui n’a pas fonctionné : Lemkin n’a pas séparé les environnements de développement et de production. L’accès à la production était ouvert. Il s’agit là de règles logicielles de base, comme ne pas réécrire son code en direct pendant les heures de bureau. L’erreur n’était pas la complexité technique, mais l’omission du processus. L’IA ne peut pas réfléchir aux risques comme le fait un ingénieur expérimenté.

Si vous dirigez une entreprise, c’est important. Investir dans des outils d’IA ne signifie pas abandonner les fondamentaux. Vous pouvez accélérer, oui, mais pas sans systèmes de contrôle. Ne considérez pas vos ingénieurs comme de simples codeurs, mais comme des tampons de sécurité pour vos systèmes. L’IA vous donne de l’ampleur. L’expertise humaine vous apporte la résilience. Vous avez besoin des deux.

Lorsque vous remplacez des membres de votre équipe par des agents d’intelligence artificielle, veillez à ce que des garde-fous soient mis en place. Définissez correctement les autorisations des utilisateurs. Ne donnez jamais l’accès à la production à un système, qu’il s’agisse d’une IA ou d’un humain junior, sans un examen critique. Construisez des processus autour de la sécurité et considérez l’IA non pas comme autonome, mais comme un soutien compétent. Vous ne voulez pas qu’une défaillance du système anéantisse l’infrastructure en contact avec les clients parce qu’aucun garde-fou n’a été mis en place.

Laissez l’IA coder. Laissez vos ingénieurs guider le système.

L’application inadéquate des protocoles de sécurité peut exposer les entreprises à de graves violations de données.

La sécurité des données ne peut pas être un processus « check-the-box ». Et elle ne peut certainement pas être confiée à des systèmes qui ne comprennent pas les conséquences. L’application mobile Tea, fondée par Sean Cook, a été lancée en 2023 pour aider les femmes à sortir en toute sécurité. À l’été 2025, elle s’est retrouvée au centre d’une violation publique préjudiciable. Plus de 72 000 images, dont 13 000 photos d’identité gouvernementales, ont été divulguées sur l’internet. Il est difficile de se remettre d’une telle perte de données, surtout lorsque la promesse de votre produit est la sécurité.

Le problème de fond ? Des défaillances de base dans la configuration du système. L’équipe a laissé un espace de stockage Firebase entièrement non sécurisé. Il ne s’agit pas seulement d’une erreur, mais d’une défaillance de la logique et de la discipline de développement. Il est peu probable qu’un ingénieur en sécurité expérimenté laisse quelque chose d’aussi exposé. L’IA a peut-être joué un rôle. Peut-être que quelqu’un est allé trop vite. Quoi qu’il en soit, la cause est claire : les principes de base de la sécurité ont été ignorés dans la précipitation de la construction.

Si vous êtes PDG ou directeur technique dans un environnement de produits à forte croissance, prenez ceci au sérieux. Vous ne pouvez pas considérer l’IA comme un substitut au jugement. Et vous ne pouvez pas supposer que vos systèmes sont sûrs si vos équipes ne le vérifient pas activement. Demandez si vos environnements sont segmentés. Demandez comment l’accès est contrôlé. Vérifiez s’il existe des examens systématiques de ce que l’IA touche et de l’endroit où ce code aboutit.

La vitesse est importante, mais la sécurité des données plus. Si vous perdez la confiance de vos clients, votre courbe de croissance s’aplatit avant de décoller. Nous l’avons constaté à maintes reprises.

Lorsque vous déployez l’IA dans votre pipeline de développement, faites en sorte que les protocoles de sécurité fassent partie des fondations, et non d’une réflexion a posteriori. C’est ainsi que vous construirez rapidement et que vous resterez en sécurité.

Les meilleures pratiques en matière d’ingénierie logicielle constituent une base essentielle pour l’intégration des outils d’IA dans les flux de développement.

Si vous intégrez l’IA dans votre processus d’ingénierie, ne pensez pas que les principes fondamentaux ne s’appliquent plus. Ce raisonnement est erroné. L’IA peut accélérer la vitesse, mais elle n’élimine pas la nécessité d’appliquer les pratiques fondamentales qui permettent d’éviter les erreurs critiques. Le contrôle des versions, l’automatisation des tests, la gestion des accès, l’isolation de l’environnement et le traitement sécurisé des secrets ne sont pas facultatifs. Ce sont des éléments non négociables dans tout système évolutif.

L’IA évolue rapidement. Elle peut écrire du code à une vitesse incroyable, peut-être 100 fois plus vite qu’un humain ordinaire. Cette vitesse crée un faux sentiment d’élan. Mais soyons clairs : la vitesse sans la stabilité crée des systèmes qui se cassent, fuient ou échouent silencieusement. Si vous laissez l’IA générer du code au niveau de la production sans historique des versions, tests automatisés ou contrôle d’accès basé sur des règles, vous ouvrez la porte à un comportement imprévisible du système.

Les entreprises qui connaissent un succès à long terme avec l’IA ne sont pas celles qui font des économies. Ce sont celles qui maintiennent une discipline opérationnelle tout en développant la technologie. L’IA est un outil qui permet d’obtenir un effet de levier. Mais les processus mis en place au fil des décennies pour renforcer les logiciels restent importants. En fait, ils sont d’autant plus importants que l’IA ne s’autocorrige pas sans structure.

Si vous ne mettez pas en place des examens de code, des contrôles de qualité et un contrôle de l’environnement autour de vos flux de travail d’IA, vous produirez des erreurs à grande échelle. Ce n’est pas de l’innovation. C’est de la mauvaise ingénierie. Utilisez l’IA pour augmenter la production de votre équipe, mais enveloppez-la dans des cadres qui garantissent la traçabilité, la responsabilité et l’intégrité du système.

Assurez vous que les bases sont correctes. Ajoutez une couche d’intelligence artificielle. C’est ainsi que vous pourrez faire évoluer la technologie sans introduire de fragilité systémique.

L’intégration responsable de l’IA dans le codage peut générer des gains de productivité lorsqu’elle est associée à une supervision humaine expérimentée.

Les outils de codage de l’IA sont très prometteurs. Bien utilisés, ils réduisent les délais de livraison et augmentent le rendement. Selon le MIT Sloan, la productivité peut augmenter de 8 à 39 %. Les recherches de McKinsey font état d’une réduction allant jusqu’à 50 % du temps nécessaire à l’exécution de certaines tâches. Ce sont des chiffres impressionnants. Et nous ne faisons que commencer.

Mais la valeur de ces gains dépend de l’exécution. Les outils de codage de l’IA sont rapides. Ils génèrent rapidement du code fonctionnel, mais ce code doit encore être inspecté, testé et ajusté. Les résultats bruts ne permettent pas de résoudre les compromis architecturaux ou les dépendances à l’échelle du système. Cette responsabilité incombe toujours à des ingénieurs expérimentés.

Ne tombez pas dans le piège de penser que la vitesse est synonyme de qualité. Un code rapide n’a d’importance que s’il fonctionne en production, s’il évolue sous la pression et s’il s’aligne sur vos objectifs commerciaux. C’est là que le jugement entre en jeu. Les ingénieurs humains apportent le contexte, la connaissance du domaine, la connaissance du système et la capacité à comprendre l’impact sur le monde réel. Vous avez toujours besoin de revues de code. Vous avez toujours besoin de gens qui demandent : « Qu’est-ce qui manque ? » ou « Qu’est-ce qui pourrait être cassé ? ».

C’est là que le leadership est important. En tant que dirigeant, investissez dans des outils d’IA et dans la formation des ingénieurs qui les utilisent. Les meilleurs résultats proviennent d’équipes qui savent quand faire confiance à l’IA et quand corriger ou rejeter ses résultats. Cela signifie des boucles de rétroaction. Cela signifie qu’il faut définir des politiques claires pour l’intégration de l’IA dans les bases de code et renforcer la visibilité sur chaque changement initié par l’IA.

Accélérez intelligemment. Utilisez l’IA avec intention, pas avec instinct. Associer la vitesse de l’IA à la supervision humaine est la façon d’obtenir des gains de productivité sans compromettre la qualité de la livraison. C’est l’avantage qui se traduit par une valeur d’entreprise à long terme.

Le recours exclusif à l’IA pour remplacer les ingénieurs humains est une stratégie de réduction des coûts à courte vue.

On parle beaucoup en ce moment du remplacement des ingénieurs par l’IA. Certains dirigeants s’apprêtent à le faire. C’est compréhensible, les ingénieurs logiciels représentent l’un des plus grands centres de coûts dans la plupart des entreprises. Mais se lancer à corps perdu dans l’IA et exclure les ingénieurs expérimentés de l’équation est une stratégie qui s’effondrera sous la pression.

Vous avez entendu les affirmations. Le PDG d’OpenAI affirme que l’IA peut déjà prendre en charge plus de 50 % du travail des ingénieurs humains. Le PDG d’Anthropic a déclaré que l’IA écrirait 90 % du code d’ici six mois. Le PDG de Meta a déclaré que l’IA est en passe de remplacer « bientôt » les ingénieurs de niveau intermédiaire. Il ne s’agit pas de remarques anodines. Si l’on ajoute à cela l’accélération des licenciements dans le secteur de la technologie, il est clair que de nombreux dirigeants s’efforcent de réduire leur capital humain.

Mais le code n’est pas seulement une ligne de coût à minimiser. C’est la base de votre produit. La qualité, la disponibilité, la sécurité, l’évolutivité ne sont pas automatiques. L’IA peut générer du code, mais elle ne connaît pas vos utilisateurs. Elle ne comprend pas la dette technique. Elle ne se préoccupe pas de savoir si vos équipes peuvent assurer la maintenance des systèmes qu’elle construit. Seuls des ingénieurs expérimentés le font.

Le vrai risque n’est pas que l’IA casse quelque chose. C’est que personne ne s’en aperçoive avant que l’impact ne soit déjà visible pour les clients ou les régulateurs. Qu’il s’agisse d’une lente fuite de données sensibles ou d’une architecture non évolutive soumise à une forte demande, les défaillances s’accumulent rapidement lorsqu’il n’y a personne pour repérer les signes avant-coureurs.

Les entreprises qui traitent l’IA comme un substitut complet plutôt que comme un multiplicateur de force dépenseront plus pour réparer des erreurs évitables qu’elles n’économiseront. Le jugement humain, en particulier de la part d’ingénieurs chevronnés qui comprennent la pensée systémique à long terme, crée la durabilité des projets. C’est ce qui permet aux produits de rester en ligne et aux clients d’être satisfaits.

Laissez l’IA accélérer vos flux de travail. Laissez l’IA réduire vos délais de livraison. Mais ne commettez pas l’erreur d’éliminer les seules personnes capables de reconnaître que quelque chose n’a pas fonctionné ou, pire encore, que ce qui semble correct ne l’est pas.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• L’IA doit suivre des protocoles d’ingénierie : Les outils de codage de l’IA nécessitent les mêmes garde-fous que les développeurs humains. Les dirigeants doivent veiller à la séparation des environnements, aux contrôles d’accès et aux processus d’examen afin d’éviter les échecs de production évitables.
• Le risque de sécurité augmente sans surveillance humaine : Des failles de sécurité élémentaires, telles qu’un stockage de données mal configuré, peuvent conduire à des violations majeures. Les dirigeants doivent s’assurer que des ingénieurs expérimentés valident tous les résultats des flux de travail de l’IA, en particulier dans les systèmes publics ou sensibles aux données.
• Les principes fondamentaux de l’ingénierie restent d’application : L’IA ne remplace pas des décennies de pratiques de développement éprouvées. Les chefs d’entreprise doivent insister sur les révisions de code, l’automatisation des tests et des protocoles de déploiement clairs pour maintenir la fiabilité à l’échelle.
• La collaboration entre l’homme et l’IA permet de réaliser des gains réels : Les outils d’IA offrent des gains de productivité mesurables, mais uniquement sous la supervision d’un humain. Les dirigeants devraient positionner l’IA de manière à ce qu’elle soutienne, et non remplace, les ingénieurs expérimentés pour une performance durable et la qualité du code.
• Réduire le nombre d’ingénieurs pour gagner en rapidité est un risque : Le remplacement intégral des ingénieurs par l’IA peut réduire les coûts à court terme, mais augmente la fragilité du système à long terme. Les décideurs devraient considérer l’IA comme une augmentation, et non comme une substitution, et conserver le jugement humain dans les équipes de base.