L’IA seule n’améliorera pas de manière significative la productivité des développeurs
La croyance selon laquelle l’IA peut magiquement stimuler la productivité des développeurs en générant du code plus rapidement est erronée.. Certes, des outils comme GitHub Copilot ou des assistants de code basés sur GPT peuvent écrire des fonctions, envelopper des API ou créer des modèles de code en quelques secondes. Mais la vitesse de frappe, ou même la capacité à produire instantanément des blocs de code complets, n’a jamais été le véritable problème du développement logiciel. Les goulets d’étranglement se situent en amont et en aval : définir le problème, obtenir les approbations nécessaires, intégrer les systèmes, s’aligner sur les exigences de sécurité et garantir la fiabilité des opérations.
Dans le domaine des logiciels, la productivité n’est pas une question de rapidité au clavier. Il s’agit de savoir à quelle vitesse vous passez d’un besoin commercial à un produit stable entre les mains du client. Cela implique une coordination entre le produit, l’ingénierie, la conformité, etc. Ces dépendances ne disparaissent pas simplement parce que le code est plus facile à générer. En fait, l’IA pourrait même accroître la pression sur ces étapes en introduisant davantage de complexité non contrôlée dans le système.
Si vous dirigez une entreprise en pensant qu’il suffit d’insérer l’IA dans un processus de développement chaotique pour que tout s’accélère soudainement, vous poursuivez une chimère. Ce qui compte, c’est le système dans lequel l’IA fonctionne. Les dirigeants qui le comprennent et qui façonnent les flux de travail et les plateformes en conséquence verront de réels gains de performance. Pour tous les autres, l’IA ne fera qu’amplifier les inefficacités existantes.
L’IA réduit le coût de l’écriture du code mais accroît involontairement la complexité des logiciels
Les outils d’IA réduisent considérablement l’effort nécessaire pour produire du code. C’est un grand pas en avant. Mais cette réduction des frictions a un coût. Lorsqu’il n’est pratiquement pas nécessaire de consacrer du temps à la création de nouveaux composants, services ou cadres, les équipes ont tendance à en créer davantage, souvent sans bien comprendre comment ils s’intègrent dans le système global. Vous vous retrouvez avec plus de code, plus d’interfaces, plus de dépendances, plus de complexité.
Et la complexité s’accroît. Chaque nouvelle abstraction ajoute de la surface : plus de bogues, plus de points d’intégration, plus de systèmes à surveiller pour les équipes d’exploitation et de sécurité. L’IA supprime les freins qui empêchaient les développeurs de créer trop, trop vite. En l’absence de contrôles, cela conduit à des architectures gonflées, fragiles, incohérentes et coûteuses à maintenir.
Selon une étude de Forrester, les architectes d’entreprise passent déjà environ 60 % de leur temps à gérer des intégrations entre des systèmes fragmentés. Si l’IA est déployée sans contraintes appropriées, cette charge pourrait grimper à 90 %. C’est autant de temps perdu pour l’innovation et la planification à long terme. Si vous voulez vraiment rentabiliser votre investissement dans l’IA, vous devez gérer la complexité des systèmes de manière aussi agressive que la vitesse de production. La vitesse sans contrôle conduit à l’échec plus tard, mais plus lentement.
L’impact de l’IA sur la productivité dépend de l’environnement du système
Si vous vous demandez si l’IA rend les développeurs plus rapides, cela dépend. L’environnement dans lequel elle opère détermine si elle accélère les résultats ou si elle introduit des frictions. Introduisez l’IA dans un système mature et bien structuré, avec des normes, des contraintes et un alignement des équipes clairs, et elle augmentera la vitesse de manière contrôlée et mesurable. Placez-la dans un paysage fragmenté sans architecture de plateforme unifiée, et l’IA ne fera qu’étendre le désordre.
Regardez les chiffres : un essai contrôlé randomisé du METR a révélé que les développeurs expérimentés travaillant dans des référentiels complexes prenaient en fait 19 % de temps en plus avec les outils d’IA, même s’ils pensaient travailler plus vite. Comparez ces résultats à ceux de GitHub, où les utilisateurs de Copilot ont effectué des tâches de programmation isolées plus rapidement et ont fait part d’une meilleure expérience globale. La différence ? Le contexte. De manière isolée, sur de petites tâches bien définies, l’IA a tendance à impressionner. Au sein de systèmes réels, avec toutes leurs interdépendances, les gains peuvent s’évaporer, ou pire, s’inverser.
C’est sur ce point que les dirigeants doivent se concentrer. La plupart des discussions autour de l’IA sont encore obsédées par les capacités des outils individuels : la dernière version du LLM, les nouvelles techniques d’incitation ou le modèle le plus « intelligent ». Mais la valeur réelle, ou le risque, vient de l’endroit et de la manière dont ces outils sont appliqués. Il ne suffit pas d’ajouter de l’IA pour obtenir une transformation. Vous l’obtenez en remodelant la manière dont les personnes, les processus et l’infrastructure interagissent avec l’IA. C’est ce qui définit les résultats en matière de performance.
Confondre la production de code avec la véritable productivité conduit à des stratégies d’adoption de l’IA erronées.
De nombreuses organisations ne mesurent pas la bonne chose. Si vous comptez la productivité en lignes de code générées ou en services fournis par sprint, l’IA semble étonnante. Mais il s’agit de mesures de vanité. Plus de code ne signifie pas plus de valeur, cela signifie souvent plus de systèmes à auditer, à sécuriser et à maintenir. Chaque abstraction supplémentaire ajoute des frictions au fil du temps, en particulier à grande échelle.
La véritable productivité logicielle consiste à fournir rapidement et de manière stable des logiciels fonctionnels aux clients. Il ne s’agit pas d’une question de volume, mais de performance. Des mesures telles que la fréquence de déploiement, le délai de mise en œuvre des changements et le délai de reprise après un incident, connues collectivement sous le nom de « mesures DORA », permettent d’évaluer la productivité. mesures DORAdonnent un aperçu honnête de la performance de votre équipe. L’IA génère du code plus rapidement ? C’est très bien. Mais votre vitesse de livraison s’est-elle améliorée ? Votre taux d’échec des modifications a-t-il diminué ? Le délai de restauration s’est-il raccourci ? Si ce n’est pas le cas, vous produisez plus vite, vous n’êtes pas plus performant.
La fausse impression de progrès que donnent les résultats générés par l’IA peut être dangereuse. Lorsque les équipes pensent qu’elles avancent plus vite parce que le code est écrit instantanément, mais qu’elles ignorent le coût du débogage ou de la sécurisation de ce code, les performances stagnent en réalité, ou pire, régressent. C’est pourquoi les dirigeants doivent ancrer leurs décisions dans des mesures fiables et axées sur la livraison, et non dans des résultats qui semblent bons sur le papier mais qui ne modifient pas les performances opérationnelles. Vous obtenez ce que vous mesurez, alors choisissez avec soin.
La mise en œuvre de chemins d’or et la standardisation des plateformes sont cruciales pour tirer parti de l’IA de manière efficace
Il ne suffit pas de donner aux développeurs l’accès à l’IA. Sans une stratégie de plateforme claire, vous laissez trop de choses au hasard. La solution réside dans la normalisation, les chemins pavés qui guident les développeurs vers une architecture sûre, maintenable et efficace. Ces chemins ne limitent pas la liberté de création ; ils la guident là où elle est nécessaire. Si elles sont bien faites, elles alignent dès le départ le code généré par l’IA sur les meilleures pratiques internes et les exigences de conformité.
Un chemin d’or signifie que les développeurs ne perdent pas d’énergie à choisir des cadres, à configurer des couches de sécurité ou à débattre de modèles de déploiement chaque fois qu’ils démarrent un nouveau service. Au lieu de cela, l’équipe de la plateforme s’occupe des choix fondamentaux. Les outils d’IA travaillent dans le cadre de ces contraintes pour automatiser les tâches ennuyeuses et récurrentes en gardant à l’esprit la conformité. Le code est précâblé avec l’authentification, la journalisation et les manifestes de déploiement qui correspondent aux normes internes. Le gain de productivité ne vient pas de la rapidité avec laquelle l’IA écrit le code, mais du peu d’efforts que les équipes consacrent à la correction ou au remaniement des résultats.
L’ingénierie des plateformes ne consiste pas à restreindre les équipes. Il s’agit d’assurer la cohérence des projets à grande échelle. Si vous voulez que l’IA apporte une productivité significative à l’ensemble de l’organisation, le chemin qu’elle suit doit être défini à l’avance. Les capacités d’une plateforme mature rendent cela possible. Sans elles, l’IA diffuse des solutions incohérentes qui augmentent la dette technique à chaque engagement. Les entreprises les plus performantes y parviendront en investissant massivement dans les plateformes, sans attendre que l’IA s’autorégule.
Le code produit sans effort accroît les défis de coordination et les exigences en matière de supervision architecturale.
Lorsqu’il devient facile de générer du code, le défi se déplace vers la coordination. L’IA permet aux développeurs d’aller vite, mais si les équipes ne sont pas alignées, elles finissent par produire des systèmes isolés, des hypothèses contradictoires et des services qui se chevauchent. Ce qui semble efficace dans l’isolement devient une friction dans la pratique, en particulier lorsque la sécurité, les opérations et l’intégration entrent dans l’équation.
La coordination entre les équipes devient un goulot d’étranglement lorsque la création est bon marché. Alors que les équipes produit génèrent davantage de logique et d’architecture personnalisées grâce à l’IA, les architectes doivent relier les points, souvent après coup. L’étude de Forrester souligne ce risque : sans coordination, les architectes perdent déjà jusqu’à 60 % de leur temps à s’occuper de l’intégration, et sans contraintes, l’IA augmentera encore ce chiffre. C’est autant de temps perdu à assembler des solutions fragmentées au lieu d’innover ou d’améliorer la plateforme de base.
Gergely Orosz, commentateur expérimenté en matière de technologie, souligne une autre conséquence : L’IA modifie le rôle du développeur. L’écriture du code est reléguée au second plan, au profit de l’examen de l’architecture, de l’évaluation de la qualité de l’intégration et des appels structurels. Cela ressemble à une promotion, jusqu’à ce que vous réalisiez que la plupart des développeurs ne sont pas formés à ce changement soudain d’envergure. Les entreprises qui n’investissent pas activement dans le développement d’une réflexion systémique au sein des équipes d’ingénieurs constateront que la productivité stagne et que la confusion s’installe. Aller vite ne fonctionne que lorsque tout le monde est orienté dans la même direction.
La satisfaction des développeurs à l’égard de l’assistance de l’IA n’est pas forcément synonyme d’amélioration des performances.
L’IA peut améliorer la perception qu’ont les développeurs de leur travail. Elle supprime les tâches répétitives, accélère la génération de modèles standard et facilite l’exploration des options de code. Cela se traduit par une plus grande satisfaction perçue, en particulier au début du cycle de développement. Des outils comme GitHub Copilot le montrent clairement : les développeurs font état de flux de travail plus fluides et de résultats plus rapides lorsqu’ils s’attaquent à de petits problèmes bien définis.
Le problème est que se sentir plus rapide ne signifie pas toujours produire de meilleurs résultats. La satisfaction n’est pas la même chose que la vitesse, et ce n’est certainement pas la stabilité. Lorsque l’IA fournit des réponses qui semblent correctes, mais qui sont subtilement erronées ou incompatibles avec les normes internes, les développeurs passent plus de temps à déboguer, à réécrire et à revalider le code. Il est facile d’ignorer cet aspect à court terme, surtout lorsque l’expérience initiale de l’utilisateur s’améliore. Mais les performances se détériorent lorsque les équipes passent des cycles à corriger des erreurs qui n’étaient pas évidentes lors de la création.
Les dirigeants doivent trouver un équilibre entre les mesures de l’expérience et les mesures de la prestation. Les taux de satisfaction élevés sont précieux, ils sont en corrélation avec le moral des employés et la fidélisation. Mais ils ne remplacent pas la mesure du délai d’exécution, de la fréquence de déploiement, du temps de récupération et du taux d’échec des changements. Ce sont les indicateurs qui révèlent les véritables performances en matière de livraison. Si ces indicateurs ne s’améliorent pas ou s’ils diminuent, il se peut qu’un développement « plus heureux » masque des inefficacités à long terme.
Récapitulation
L’IA a un potentiel incroyable, mais seulement lorsqu’elle est associée à des systèmes solides. La vitesse sans structure conduit à la fragilité. Plus de code, plus vite, ne crée pas d’effet de levier s’il ne s’inscrit pas dans un cadre coordonné, sécurisé et évolutif. C’est là que le leadership est important.
Les véritables gains de productivité ne viendront pas du fait que l’on pousse les équipes à produire davantage. Ils viendront de la construction de plateformes qui réduisent les frais généraux cognitifs, normalisent les meilleures pratiques et guident les développeurs pour qu’ils passent du temps sur les bons problèmes. Les garde-fous ne sont pas une limitation, ils sont un multiplicateur.
Si vous dirigez une entreprise axée sur la technologie, concentrez-vous moins sur la vitesse à laquelle vos équipes peuvent écrire du code que sur la vitesse à laquelle elles peuvent livrer en toute sécurité des logiciels fonctionnels et durables. C’est là la véritable référence. L’IA peut vous aider à y parvenir, mais seulement si les fondations sont solides.
