La dépendance excessive à l’égard des outils de codage de l’IA peut entraîner une diminution des compétences techniques chez les développeurs
L’IA est un outil puissant. Elle accélère le codage, élimine les goulets d’étranglement et soutient les développeurs d’une manière impensable il y a quelques années. Mais si vous la laissez faire tout le travail, votre talent s’affaiblit. Au fil du temps, les ingénieurs qui délèguent trop à des outils tels que GitHub Copilot ou ChatGPT perdent une partie de ce qui fait leur valeur : leur profonde intuition technique. Il s’agit là d’un risque réel, car en cas de panne, ce n’est pas l’IA qui en prendra la responsabilité, mais vos ingénieurs. Ce sont vos ingénieurs qui s’en chargeront.
Les dirigeants qui ne reconnaissent pas ce risque sont confrontés à un lent déclin des capacités d’ingénierie au sein de leurs équipes. Les développeurs deviennent des consommateurs passifs des résultats de l’IA. Ils cessent de demander pourquoi et de repérer ce qui n’a pas sa place dans les environnements de production, comme une logique erronée, des bogues silencieux ou des failles de sécurité cachées. Ces types d’erreurs ne sont pas seulement techniques, ce sont des risques pour l’entreprise. Les compétences techniques ne s’érodent pas du jour au lendemain, mais lorsqu’elles s’érodent, réparer les dégâts coûte du temps que vous n’avez pas.
Les dirigeants avisés considèrent l’IA comme un levier et non comme une béquille. L’objectif n’est pas de moins réfléchir, mais de réfléchir davantage et plus rapidement. Maintenez une boucle de supervision humaine. Veillez à ce que vos ingénieurs restent sur le terrain. Et prenez l’habitude de remettre en question chaque résultat de l’IA avant qu’il ne soit intégré à votre produit.
Le rapport de Pluralsight sur les compétences techniques montre que 48 % des professionnels de l’informatique ont dû abandonner des projets entiers en raison d’un manque de compétences techniques. Il ne s’agit pas seulement d’un gaspillage, mais aussi d’une perte de revenus et d’une croissance qui n’a jamais eu lieu. Pire encore, la pénurie de talents devrait coûter aux organisations 5,5 billions de dollars au niveau mondial d’ici 2026. Ainsi, si vous pensez que l’utilisation excessive de l’IA vous fait gagner du temps aujourd’hui, vous devrez peut-être compter les coûts à long terme plus tard.
Les compétences techniques ont un cycle de vie court et nécessitent une pratique continue pour rester pertinentes.
Dans le domaine de la technologie, l’atrophie ne dure pas longtemps. La demi-vie moyenne d’une compétence technique est d’environ 2,5 ans. Cela signifie que vos développeurs peuvent rapidement prendre du retard, même s’ils ont été excellents par le passé. Suivre le rythme n’est plus facultatif, c’est la règle de base. Lorsque les ingénieurs cessent de travailler directement avec le code et s’en remettent trop souvent aux suggestions de l’IA, leur instinct de résolution des problèmes s’affaiblit. Leur vitesse peut augmenter, mais leur jugement diminue.
Pour les entreprises qui investissent des millions, voire des milliards, dans la transformation numérique, il s’agit d’un angle mort. Les indicateurs de surface peuvent encore sembler bons : déploiements plus rapides, davantage de fonctionnalités. Mais en dessous, votre force d’ingénierie est en train de s’éroder. Et lorsque l’imprévu survient, que les systèmes tombent en panne ou que la sécurité est violée, les équipes passives s’effondrent sous la pression.
La valeur à long terme provient des équipes qui peuvent penser, s’adapter et exécuter sans dépendre entièrement de l’automatisation. Utilisez l’IA pour réduire les tâches fastidieuses, et non l’engagement des compétences de base. Faites de la pratique continue la norme, l’interaction quotidienne avec de vrais systèmes, de vrais problèmes. Encouragez l’apprentissage par la pratique, et pas seulement en regardant des tableaux de bord.
Le dernier rapport de Pluralsight rend les choses plus concrètes : près de 79 % des professionnels de la technologie admettent avoir surestimé leurs connaissances en matière d’IA. La confiance n’est pas synonyme de compétence. Ne vous contentez pas d’une connaissance superficielle. Gardez vos équipes dans le jeu, codez, questionnez, corrigez. C’est ce qui permet aux organisations technologiques de rester agiles et à l’épreuve du temps.
Un codage rapide et non contrôlé assisté par l’IA peut entraîner des risques importants en matière de sécurité, de qualité et de conformité.
Lorsque les développeurs utilisent rapidement des outils d’IA sans les examiner correctement, ils s’exposent à des risques, la qualité du code diminue, les vulnérabilités en matière de sécurité se multiplient et les problèmes de conformité font surface. Il ne s’agit pas de dangers théoriques. Ils apparaissent régulièrement dans les bases de code du monde réel. Code généré par le LLMmême à partir d’outils comme GitHub Copilot, comprend souvent des dépendances dangereuses, une logique erronée et des failles de sécurité difficiles à repérer. Cela crée une exposition au niveau du produit, de la plateforme et de votre marque.
Les dirigeants doivent considérer l’IA pour ce qu’elle est : une solution rapide qui nécessite toujours une supervision. Si vous supprimez le tampon humain, si personne ne vérifie les hypothèses ou ne teste la logique avant la diffusion, vous laissez des tâches critiques à un outil qui ne comprend pas le contexte. L’IA ne pensera jamais à votre stratégie de conformité. Elle ne vérifiera pas les lois régionales sur les données. Elle ne vous dira pas si elle viole vos accords de propriété intellectuelle. Les équipes humaines doivent encore s’en charger.
L’ignorer entraîne des coûts à long terme. Les vulnérabilités non traitées ne disparaissent pas, elles s’aggravent. Les produits fonctionnent jusqu’à ce qu’ils ne fonctionnent plus. Et lorsque des défaillances se produisent en aval, il ne s’agit pas seulement d’un problème de développement, mais aussi d’un problème de marque, d’un problème de réglementation et, dans certains cas, d’une conversation au sein du conseil d’administration.
Plus de 40 % du code généré par l’IA contient des failles de sécurité connues. Il ne s’agit pas d’un seul bogue logiciel. Il s’agit d’une tendance. Les entreprises qui lancent des fonctionnalités sans comprendre l’architecture qui les sous-tend accumulent tranquillement des responsabilités pendant qu’elles se développent.
La pensée critique et l’examen systématique du code sont essentiels pour détecter les erreurs induites par l’IA.
L’IA ne pense pas. Elle prédit. Elle génère ce qui semble statistiquement correct, et non ce qui est logique. Il s’agit là d’une distinction majeure, que de nombreuses équipes ne reconnaissent plus lorsque la vitesse devient l’objectif principal. Lorsque les développeurs cessent de penser de manière critique et s’appuient uniquement sur les résultats générés, les erreurs se glissent dans la production sans être remarquées. Elles semblent plausibles. Elles compilent. Mais elles échouent dans les charges de travail réelles ou dans les cas limites. C’est à ce moment-là que les dégâts se produisent.
Pour éviter cela, l’examen humain doit rester une priorité. Les ingénieurs ont besoin d’espace non seulement pour coder, mais aussi pour penser, lentement, méthodiquement, avec intention. C’est ce que les psychologues appellent la « pensée du système 2 » – celle qui remet en question les hypothèses, vérifie les calculs et creuse sous les schémas de surface. Sans cela, l’IA se transforme en une automatisation incontrôlée.
Mais voici le défi : la pensée critique s’affaiblit lorsque les équipes sont épuisées. Elle s’affaiblit encore plus lorsque les dirigeants ne comprennent pas les risques d’une mauvaise utilisation de l’IA. Si les développeurs sont contraints de livrer rapidement, si la qualité n’est pas récompensée et si le débogage des résultats médiocres de l’IA devient une tâche régulière, la motivation diminue. Les ingénieurs peuvent cesser de réviser le code simplement parce qu’ils sont débordés. Et dans des fonctions à haut risque comme l’authentification, la conformité ou la stabilité de la plateforme, c’est inacceptable.
Les outils ne suffisent pas à résoudre ce problème. Vous devez soutenir l’engagement cognitif au sein de vos équipes. Cela signifie qu’il faut se concentrer non seulement sur les compétences, mais aussi sur l’environnement dans lequel ces compétences sont appliquées. Les équipes sont plus performantes lorsqu’elles sont bien formées, que leur diligence est reconnue et qu’elles ont le temps de travailler en ayant la qualité à l’esprit.
Une formation robuste à l’IA et au codage sécurisé est essentielle pour atténuer les risques associés à la dégradation des compétences induite par l’IA.
Vous ne pouvez pas supposer que les développeurs comprennent les risques liés à l’IA simplement parce qu’ils peuvent utiliser un outil d’IA. L’utilisation et la compréhension sont deux choses totalement différentes. Si vous voulez que les équipes détectent les erreurs d’IA avant qu’elles n’atteignent les utilisateurs finaux, elles ont besoin d’une formation structurée, non seulement sur le fonctionnement de l’IA, mais aussi sur les risques qu’elle introduit en matière de sécurité, de conformité et d’exactitude du code.
Les principes fondamentaux restent importants. Les développeurs doivent être certifiés en codage sécurisé (par exemple, Security+), avoir de l’expérience avec des outils de sécurité modernes tels que SAST, DAST, IAST, SCA et RASP, et comprendre les vulnérabilités spécifiques que les LLM ont tendance à introduire. En outre, vous avez besoin d’une stratégie de test claire, de tests de pénétration réguliers, de boucles de rétroaction et d’environnements de validation. L’IA a besoin de contrôles. Pas une fois. Toujours.
Et ne vous fiez pas à l’auto-évaluation pour déterminer si les équipes ont compris. Les données le montrent clairement : 79 % des professionnels admettent avoir surestimé leurs connaissances en matière d’IA. Cela crée un faux sentiment de préparation au sein des équipes. Il ne s’agit pas seulement de problèmes de performance, mais de risques matériels. Lorsque la confiance est élevée mais que les compétences réelles sont faibles, cela conduit à des déploiements aveugles et à une dette technique.
Cela va au-delà des développeurs. La maîtrise de l’IA doit s’étendre à l’ensemble de l’organisation, aux équipes de produits, à l’assurance qualité, à la conformité et à la direction. Toutes les personnes concernées doivent comprendre ce que fait l’IA, les hypothèses qu’elle émet et les points de contrôle à mettre en place. Cela crée un langage commun et une boucle de rétroaction plus étroite autour de la qualité et du risque.
Une intégration équilibrée de l’IA et de l’expertise humaine est plus efficace qu’une interdiction pure et simple ou une dépendance totale à l’égard de l’IA.
L’IA peut créer un réel avantage, des itérations plus rapides, moins de temps consacré au travail répétitif et une expérimentation plus large. Mais l’utiliser pour tout est une mauvaise stratégie. Certains aspects du développement nécessitent une prise de décision critique, une réflexion sur la conception et un jugement nuancé. L’IA ne permet pas d’obtenir tout cela. Et l’interdire purement et simplement ne fonctionne pas non plus. Les développeurs continueront à l’utiliser, mais sans alignement ni surveillance, ce qui accroît les risques.
Ce qui fonctionne, c’est de fixer des limites délibérées, en indiquant clairement où l’utilisation de l’IA est encouragée, où elle est facultative et où elle est interdite. Utilisez l’IA pour accélérer les fonctions à faible risque telles que la documentation ou la génération de modèles standard. Gardez les systèmes complexes, les fonctions à forte logique et les zones sensibles en termes de sécurité sous un contrôle humain étroit.
Il doit s’agir d’une politique et non d’une supposition. Les développeurs ont besoin d’attentes claires. Dans le cas contraire, ils utiliseront l’IA de manière excessive ou l’éviteront complètement, ce qui réduira la productivité et augmentera l’incohérence. Les dirigeants doivent aborder cette question avec clarté, en donnant à leurs équipes une structure qui leur permette d’utiliser l’IA à bon escient et en toute sécurité.
Kesha Williams a insisté sur ce point : il peut sembler plus sûr d’éliminer les risques en interdisant le développement assisté par l’IA, mais ce n’est pas viable d’un point de vue opérationnel. L’exclusion ne résout pas le problème, elle l’évite. Une approche claire, gérée et équilibrée de l’IA permet de gagner en vélocité sans pour autant rogner sur les coûts.
Les entreprises qui y parviendront s’adapteront plus rapidement, construiront de manière plus sûre et resteront adaptables à mesure que les outils continueront d’évoluer.
La reconnaissance et l’incitation à un travail de qualité favorisent un engagement soutenu et des pratiques de codage méticuleuses.
Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que les développeurs s’investissent pleinement dans les examens de qualité, le codage sécurisé et la réflexion à long terme si la seule chose récompensée est la rapidité. Si le succès est mesuré en fonction de la rapidité de livraison, les gens prendront des raccourcis pour atteindre cet objectif. Au fil du temps, cela modifie la culture, et pas dans le bon sens. Vous commencez à voir plus de réflexion superficielle, plus de dépendance à l’égard de l’IA et moins d’appropriation technique.
Si vous voulez que les développeurs restent vigilants, qu’ils se soucient de revoir les résultats de l’IA, de documenter leur processus et de maintenir les meilleures pratiques, reconnaissez ce comportement. Encouragez-le. Attirez l’attention sur les personnes qui effectuent un travail de grande qualité, et pas seulement sur celles qui produisent rapidement. Cela modifie le mode de fonctionnement des équipes.
Donnez la priorité aux capacités à long terme plutôt qu’aux mesures à court terme. Identifiez les développeurs de votre équipe qui font déjà preuve de curiosité et d’excellence technique. Investissez en eux. Montrez aux autres à quoi ressemble une exécution solide. Lorsque les équipes savent que la diligence est appréciée et récompensée, elles intègrent cet état d’esprit dans tout ce qu’elles expédient.
Les données de Pluralsight le confirment. Les employés qui se sentent reconnus sont presque trois fois plus susceptibles de rester très engagés. L’engagement ne vient pas seulement des slogans ou des primes, il vient de la construction d’un système qui soutient vos priorités avec des structures pratiques pour la visibilité, le mentorat et l’apprentissage.
Il est essentiel de disposer de ressources adéquates pour éviter que les développeurs ne recourent aux outils d’IA pour faire des économies.
La pression de la rapidité affecte la qualité. Lorsque vos équipes de développement manquent de personnel ou sont débordées, elles commencent à chercher des moyens d’accomplir les tâches plus rapidement. Cela signifie souvent s’appuyer sur l’IA pour en faire plus, plus de génération de code, plus de décisions logiques et plus d’automatisation sans examen approfondi. Ce comportement crée des échecs silencieux qui s’accumulent au fil du temps.
Les dirigeants font souvent une erreur de calcul. Ils partent du principe que l’IA remplace le travail manuel et qu’il faut donc moins d’ingénieurs. Mais la réalité est différente. L’IA n’élimine pas le besoin d’expertise ; elle déplace l’effort en amont vers la validation, la supervision et la restructuration. Sans ressources adéquates, vos équipes n’auront pas la capacité de le faire. Elles se précipiteront. Des erreurs seront commises.
Passez en revue votre pipeline. Si la vitesse d’expédition est prioritaire par rapport à la profondeur de l’ingénierie, vous verrez plus d’abus d’IA, plus de phases de test sautées et plus de dépendance au code non vérifié. La meilleure approche consiste à s’assurer que votre équipe dispose du soutien nécessaire pour accomplir pleinement son travail, qu’il s’agisse d’effectifs supplémentaires ou d’outils et d’automatismes plus performants qui permettent d’améliorer la qualité.
Kesha Williams, AWS Machine Learning Hero et Senior Director chez Slalom, considère qu’il s’agit là d’un défi de leadership. Si vous ne pouvez pas augmenter vos effectifs, optimisez le fonctionnement de vos équipes existantes. Simplifiez les tâches répétitives, affinez les processus internes et créez des interfaces qui aident les développeurs à se concentrer sur l’essentiel. L’orchestration est essentielle, car elle permet d’aligner les outils, les processus et les attentes afin que le système reste productif sans sacrifier la qualité.
Les équipes qui disposent de ressources suffisantes et qui ne sont pas sanctionnées pour avoir pris le temps de réviser et de sécuriser leur production, produisent un code fiable et facile à maintenir. Le résultat se traduit par une dette technique plus faible, une meilleure disponibilité et moins d’incidents après la publication, qui peuvent avoir des répercussions sur l’activité de l’entreprise.
Il est essentiel de cultiver une culture de perfectionnement continu pour maintenir l’excellence technique dans un paysage dominé par l’IA.
Pour que votre entreprise reste compétitive, vous devez veiller à ce que vos collaborateurs soient toujours à la pointe du progrès. Cela ne se fait pas uniquement par des sessions de formation isolées ou des certifications à court terme. Cela nécessite un engagement cohérent, à l’échelle de l’entreprise, en faveur de l’apprentissage continu. Dans le domaine de la technologie, le paysage évolue plus rapidement que la plupart des entreprises ne peuvent réagir. Si vos collaborateurs n’apprennent pas régulièrement, ils prennent du retard.
Il ne s’agit pas de cocher des cases. Il s’agit de créer une dynamique. Les développeurs ont besoin de parcours d’apprentissage guidés, d’être exposés à des laboratoires pratiques et d’avoir accès à des mentors qui les poussent au bon moment. Ils ont besoin de la sécurité psychologique nécessaire pour expérimenter et des systèmes internes pour aligner la curiosité sur les résultats de l’entreprise. Si l’apprentissage ne fait pas partie du cycle de livraison, il devient facultatif. Et lorsqu’il est facultatif, il disparaît sous la pression.
Ce qui fait bouger l’aiguille, c’est la pertinence et l’intégration. Le perfectionnement doit être directement lié aux outils et aux technologies que votre entreprise utilise ou dont elle aura besoin au cours des 3 à 5 prochaines années. Fixez des objectifs, financez le temps de développement et intégrez les objectifs de mise en œuvre dans un plan de compétences plus large. Les résultats à long terme s’améliorent lorsque l’apprentissage à court terme est cohérent et encouragé à tous les niveaux.
Consacrer du temps d’apprentissage protégé est un élément essentiel d’un modèle d’entreprise durable.
Si les développeurs n’ont pas le temps d’apprendre, ils ne resteront pas pertinents. Il ne suffit pas d’encourager l’apprentissage, vous devez créer le temps nécessaire, protéger ce temps et le considérer comme faisant partie des activités principales. Sans espace intégré pour le développement des compétences, la formation est toujours subordonnée aux délais, aux réunions et aux résultats à court terme. C’est pourquoi le déclin des compétences s’accumule discrètement jusqu’à ce qu’il devienne visible sous la forme d’une baisse de la qualité ou d’opportunités manquées.
Il s’agit d’un problème systémique. Selon le rapport de Pluralsight sur les compétences techniques, le principal obstacle à l’amélioration des compétences, quatre années de suite, est le manque de temps. Le deuxième obstacle est le faible engagement des employés. Le troisième est le manque de soutien de la part des dirigeants. Réglez le premier problème, et les autres commencent à bouger.
Intégrer un temps d’apprentissage structuré dans la semaine de travail est un gage de sérieux. Cela montre aux employés que la croissance n’est pas seulement encouragée, elle est attendue. C’est important en 2024 et au-delà, car l’environnement technologique ne pardonne pas. Plus vous retardez l’investissement dans les compétences, plus le rattrapage est coûteux. Les équipes qui se développent continuellement n’ont pas besoin d’être reconstruites. Elles restent prêtes.
Un leadership empathique est essentiel pour prévenir l’épuisement professionnel et favoriser l’innovation durable dans un environnement augmenté par l’IA.
Plus l’IA évolue rapidement, plus la pression sur les équipes d’ingénieurs augmente. Les développeurs ne se contentent plus d’écrire du code, on attend d’eux qu’ils comprennent le comportement de l’IA, qu’ils assurent la sécurité, qu’ils maintiennent la conformité et qu’ils respectent les délais de l’entreprise. Ce type de changement crée une véritable pression. Sans soutien, elle se transforme en épuisement professionnel. Sans empathie de la part des dirigeants, cet épuisement devient systémique.
Le leadership empathique n’est pas une compétence non technique, c’est une nécessité opérationnelle. Les équipes qui se sentent soutenues par le leadership sont plus résilientes, plus disposées à s’engager dans les nouvelles technologies et plus déterminées à fournir de la qualité sous pression. Lorsque le leadership ignore l’aspect humain de l’adoption de l’IA, lorsqu’il ne s’agit que de battage médiatique et de livraison sans se soucier de la capacité et du bien-être, les équipes se déconnectent. La qualité baisse. La fidélisation diminue. L’innovation ralentit.
Vous devez donner à vos ingénieurs la possibilité de s’adapter. Cela implique du temps pour apprendre, des forums pour soulever de vraies questions et un soutien lorsque la complexité augmente. Ne partez pas du principe que parce que les gens sont capables, ils peuvent supporter une accélération constante sans limites. Soyez attentif à la charge mentale. Surveillez le désengagement. Intégrez des boucles de retour d’information qui ne soient pas performantes.
La prévention proactive du déclin des compétences induit par l’IA est plus rentable que la résolution des problèmes une fois qu’ils se sont produits.
Le déclin des compétences n’est pas bruyant. Elle s’insinue discrètement, avec une couverture de test plus faible, des revues de code plus faibles, des vulnérabilités manquées, le tout sapant progressivement l’intégrité du produit. Lorsqu’elle devient visible, vous avez déjà des problèmes en production. Et inverser ce déclin coûte plus cher que de le prévenir.
Le moyen le plus efficace de protéger la qualité du développement à long terme est d’anticiper le problème. Vous y parviendrez grâce à une formation continue cohérente, à des politiques bien définies en matière d’utilisation des outils d’IA et à des structures de responsabilité claires intégrées dans le processus de développement. Si vos systèmes de révision détectent les problèmes avant le déploiement, vous maîtrisez la situation. Dans le cas contraire, vous paierez le nettoyage plus tard, souvent après que les clients, les régulateurs ou les parties prenantes ont constaté les dégâts.
Il ne s’agit pas seulement d’une question d’ingénierie, mais aussi d’une question de leadership. Les décideurs de haut niveau doivent intégrer la préservation des compétences dans la stratégie opérationnelle. Blâmer les individus pour une mauvaise utilisation des outils ne résoudra pas le problème principal : un manque de planification proactive de la façon dont l’IA remodèle le travail.
Des rapports tels que 2026 Tech Forecast de Pluralsight, élaborés à partir des données fournies par plus de 1 500 initiés de la technologie, rendent les prévisions claires. Les entreprises qui se concentrent très tôt sur les capacités, la gouvernance et la formation continue devanceront celles qui réagissent aux lacunes au fur et à mesure qu’elles apparaissent. Le coût de l’attente est élevé. Le coût de la préparation est mesurable et gérable.
Prenez de l’avance. Intégrez la durabilité des compétences dans votre structure avant que la fragilité ne devienne un handicap. C’est ce qu’il faut faire.
Récapitulation
L’IA est là, elle évolue rapidement et elle modifie la façon dont les logiciels sont construits. Là n’est pas le problème. Ce qui nous préoccupe, c’est ce qui se perd discrètement dans le processus, la réflexion technique approfondie, les habitudes de codage sécurisées et la perspicacité humaine qui empêche un mauvais code de devenir un risque pour l’entreprise.
Il n’est pas nécessaire de ralentir l’innovation. Mais vous avez besoin d’une base solide pour la soutenir. Cela signifie que le développement cohérent des compétences doit faire partie du modèle d’exploitation, et non pas être une tâche à accomplir en dehors des heures de travail. Cela signifie qu’il faut donner à vos équipes le temps, la formation et la clarté de leadership nécessaires pour continuer à penser de manière critique, même si l’IA prend en charge de plus en plus de tâches. Et cela signifie faire de la place pour l’empathie, car les gens ne se développent pas dans la peur ou l’épuisement.
L’IA ne remplacera pas les développeurs. Mais elle révélera si vos développeurs sont engagés, capables et soutenus, ou non. En tant que leader, la façon dont vous réagissez maintenant détermine si vos produits s’améliorent avec l’IA ou s’ils se dégradent tranquillement sous l’effet de celle-ci.
Évitez les dérives. Construisez le système qui permet à vos collaborateurs de rester performants, à votre code d’être sécurisé et à votre entreprise d’être résiliente.
