L’estimation mise en avant décrit une attente du marché
Une estimation de productivité de 32,6 % établie par des économistes associés au National Bureau of Economic Research des US exprime le bénéfice que les marchés financiers attendent d’une ingénierie logicielle plus productive. Les chercheurs déduisent cette attente des cours boursiers au moyen d’un modèle économique. Utiliser ce chiffre pour fixer les objectifs de livraison d’une équipe ou justifier ses abonnements à l’IA exige donc une évaluation supplémentaire de ce que ces outils changent pour cette équipe.
La décision de dépense est déjà là : des outils de développement IA comme Claude Code d’Anthropic et Codex d’OpenAI ont profondément modifié le développement logiciel, et l’investissement dans les logiciels générés par l’IA semble appelé à croître davantage. Les acheteurs paient des abonnements mensuels et peuvent faire face à des frais d’usage supplémentaires, ce qui fait de la valeur de l’assistance IA une question budgétaire récurrente. L’enjeu économique est de savoir si le bénéfice du logiciel produit avec cette assistance justifie la dépense.
Pour les acheteurs, ces paiements s’ajoutent au coût d’emploi des personnes qui développent leurs logiciels. Une estimation de la productivité de l’ingénierie peut aider à cadrer cette décision, car elle concerne la valeur économique de leur travail. Mais répartir l’argent entre les outils et la masse salariale exige de relier le bénéfice attendu aux coûts propres de l’entreprise. Comprendre comment les chercheurs parviennent à leur estimation explique ce qu’elle peut apporter à ce choix.
Les cours boursiers relient les profits attendus à la productivité de l’ingénierie
Les chercheurs examinent cette valeur économique dans leur article, The Macroeconomic Effect Of AI: Sizing The Software Engineering Channel. Ils étudient des entreprises hors des secteurs du logiciel et des semi-conducteurs, en comparant la manière dont leurs cours boursiers réagissent aux actualités sur l’IA. Au sein de ce groupe, la différence importante est le degré de dépendance de chaque entreprise aux ingénieurs logiciels : si l’IA améliore la productivité de l’ingénierie, les entreprises les plus dépendantes devraient en tirer un bénéfice plus important.
Cette différence donne aux chercheurs un moyen de relier le travail d’ingénierie aux valorisations des entreprises. Ils décrivent comment le bénéfice passe de la productivité aux profits attendus, puis aux cours boursiers :
« L’idée principale est que si l’IA accroît la productivité des ingénieurs logiciels, alors les entreprises qui en dépendent davantage devraient en bénéficier davantage. Par conséquent, les actualités sur l’IA génèrent des profits attendus plus élevés pour ces entreprises. Ces profits sont intégrés dans des réactions plus fortes des cours boursiers. En combinant ces réactions des cours boursiers avec un modèle, we pouvons déterminer l’augmentation de la productivité de l’ingénierie logicielle attendue par les marchés financiers »,
Le modèle transforme ces réactions des cours boursiers en une estimation de la productivité de l’ingénierie. Les anticipations de profits plus élevés des investisseurs font monter les valorisations des entreprises ; les chercheurs en déduisent ensuite l’amélioration de productivité qui expliquerait ces réactions. « Market-implied » signifie donc que l’estimation provient de prix interprétés à travers le modèle.
Pour exprimer le bénéfice attendu dans le temps, les chercheurs utilisent la valeur actuelle attendue : la valeur aujourd’hui de bénéfices anticipés dans le futur. Ils présentent cette valeur comme une hausse permanente équivalente de la productivité, c’est-à-dire une amélioration continue ayant le même effet en valeur actuelle attendue. Leur conclusion couvre une période définie :
« De novembre 2022 à décembre 2025, l’IA a augmenté la valeur actuelle attendue par le marché de la productivité de l’ingénierie logicielle à hauteur de l’équivalent d’une hausse permanente de productivité de 32,6 %. »
Les dates identifient la période pendant laquelle les chercheurs estiment que les attentes du marché ont évolué. Dans cette conclusion, « permanent » décrit la hausse continue de productivité utilisée pour exprimer la valeur équivalente. Le pourcentage représente donc une attente modélisée concernant la contribution économique de l’ingénierie, avec une base temporelle précise.
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Passer d’une estimation de marché à un budget d’équipe
Appliquer cette attente à une équipe exige de passer des valorisations d’entreprise au travail que ses ingénieurs peuvent livrer. Les investisseurs valorisent un bénéfice attendu pour une entreprise, tandis qu’un objectif de livraison engage une équipe donnée à réaliser un travail. Un dirigeant doit donc évaluer les résultats de l’équipe avant d’utiliser cette estimation pour promettre davantage de production. Le fait que l’étude se concentre sur des entreprises hors des logiciels et des semi-conducteurs définit aussi le périmètre des entreprises examinées.
Ces résultats d’équipe donnent à l’acheteur une base pour évaluer si des paiements récurrents pour les outils en valent la peine. Les abonnements mensuels et les éventuels frais d’usage supplémentaires doivent être examinés en parallèle du bénéfice que l’entreprise retire du développement assisté par l’IA. Une attente de marché peut fournir un point de départ pour cette évaluation, mais la décision de dépense dépend des bénéfices et des coûts propres à l’acheteur.
La même évaluation détermine quelle part du budget va aux outils et quelle part va à la masse salariale. Financer Claude Code, Codex ou d’autres formes d’assistance IA mobilise des ressources qui servent aussi à soutenir les ingénieurs qui utilisent ces outils. Décider de cette répartition exige de relier la dépense en outils à son effet sur le travail d’ingénierie et au coût d’emploi de l’équipe.
Points clés à retenir pour les décideurs
- Utilisez l’estimation comme un signal de marché : Le chiffre de 32,6 % reflète les attentes des marchés financiers quant à la contribution de l’IA à la productivité de l’ingénierie logicielle. Les responsables de l’ingénierie ont besoin de preuves issues de leurs propres équipes avant de traduire cette attente en objectifs de livraison.
- Comprenez la base de valorisation : Les chercheurs modélisent les réactions des cours boursiers aux actualités sur l’IA parmi des entreprises hors des logiciels et des semi-conducteurs. L’estimation exprime l’évolution des bénéfices futurs attendus entre novembre 2022 et décembre 2025 sous la forme d’une hausse permanente équivalente de la productivité.
- Fondez les budgets outils sur les résultats des équipes : Les responsables des budgets d’ingénierie doivent mettre en balance les frais d’abonnement et les frais d’usage supplémentaires avec les bénéfices du développement assisté par l’IA. Évaluer ces coûts en parallèle de la masse salariale donne aux acheteurs une base pour répartir les dépenses entre les outils et les personnes.
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