GenAI améliore la productivité du développement de logiciels
L’impact de l’IA générative sur le développement de logiciels l’impact de l’IA générative sur le développement de logiciels est immédiat, significatif et mesurable. Nous constatons des gains réels en termes de rapidité, de cohérence et de capacité des développeurs grâce à des outils qui automatisent les parties répétitives du travail. Les développeurs qui utilisent l’IA générative ne se contentent pas d’améliorer leur propre production, ils modifient fondamentalement l’arc de livraison des logiciels.
Aujourd’hui, la plupart des développeurs utilisent déjà la genAI dans une certaine mesure. Selon BairesDev, 72 % d’entre eux utilisent activement des outils de genAI, et près de la moitié, 48 %, les utilisent quotidiennement. Ces outils aident à écrire le code, à détecter les bogues potentiels et à optimiser les fonctions existantes. Ils réduisent également le temps consacré à la révision du code et aux tests. Les conséquences pour votre entreprise sont plus claires : moins de temps consacré au développement, une mise sur le marché plus rapide et plus de temps pour créer de la valeur.
Il ne s’agit d’ailleurs pas d’une spéculation. Des expériences sur le terrain menées par Microsoft et Accenture montrent que les développeurs qui utilisent des assistants de codage accomplissent 26 % de tâches en plus chaque semaine. Les validations de code ont augmenté de 13 % et les compilations de code réussies de 38 %. Il ne s’agit pas d’une amélioration progressive, mais d’une accélération exponentielle.
Ce n’est pas seulement une question de rapidité. Selon le rapport 2024 State of DevOps de DORA, une grande partie des développeurs font état d’une augmentation de la productivité, 25 % d’entre eux faisant état d’améliorations « modérées » et 10 % qualifiant les gains d' »extrêmes ». Il ne s’agit pas de simples statistiques, mais de signaux clairs montrant que l’IA générative résout des problèmes réels.
Pour les dirigeants, la conclusion est directe : l’IA générique augmente le rendement sans gonfler les effectifs. Elle augmente l’efficacité là où c’est important et libère les talents hautement qualifiés pour qu’ils se concentrent sur les défis stratégiques plutôt que sur les tâches à faible effet de levier. La dynamique est claire, et elle ne ralentit pas.
La collecte des exigences devient un nouveau goulot d’étranglement dans le développement Agile
Les flux de travail agiles sont en train de changer. Alors que les équipes produit avancent plus vite que jamais grâce aux outils de genAI, le processus de collecte et de définition des exigences n’a pas suivi le même rythme. Les exigences sont désormais le point d’achoppement, la partie la plus lente du cycle.
À mesure que le codage devient plus rapide et plus automatisé, le besoin d’exigences précises et bien structurées devient plus critique. Les développeurs d’aujourd’hui s’appuient sur des scénarios d’utilisation détaillés et des critères d’acceptation définis, non seulement pour élaborer le code, mais aussi pour donner des instructions aux outils d’intelligence artificielle afin qu’ils le fassent de manière efficace. Si vos spécifications sont faibles, vos résultats en pâtiront, quel que soit le degré de perfectionnement des outils.
David Brooks, vice-président chargé de l’évangélisation chez Copado, l’a clairement exprimé : « Dans un monde où les copilotes écrivent du code, la planification jouera un rôle beaucoup plus important ». Il a raison. Vous ne pouvez plus vous permettre d’avoir des exigences mal définies ou une documentation vague. La barre est désormais plus haute. Les agents d’intelligence artificielle ont besoin de clarté pour être efficaces, et votre équipe a besoin d’une direction forte pour avancer rapidement sans se casser la figure.
Les analystes d’entreprise et les propriétaires de produits entrent dans un nouveau territoire. Leur rôle ne se limite plus à la gestion du carnet de commandes ou à la rédaction de comptes rendus de réunions. Ils créent désormais les données fondamentales pour le développement piloté par l’IA. L’IA générique ne remplace pas leur travail, elle l’amplifie. Lorsqu’elle est bien utilisée, la GenAI aide à analyser les transcriptions de réunions, à prioriser les fonctionnalités et à rédiger une documentation détaillée, prête pour l’IA.
Pour les dirigeants, le message est simple : si vos équipes investissent dans des outils de productivité, vous devez également investir dans les systèmes qui les alimentent. Cela signifie qu’il faut améliorer la façon dont vous recueillez, hiérarchisez et structurez les exigences. La planification et la documentation ne peuvent plus être des éléments secondaires. Ce sont désormais des éléments essentiels de la vélocité agile.
Transformation de la collecte d’exigences en un processus collaboratif
L’IA générative n’est pas seulement un outil pour écrire du code, c’est un moteur de collaboration. Les organisations qui l’ont compris constatent déjà un autre avantage : une meilleure communication entre les parties prenantes techniques et commerciales. Cela est particulièrement évident dans la manière dont les exigences sont recueillies et affinées.
Traditionnellement, la collecte des exigences ressemble à une phase de documentation isolée. Mais aujourd’hui, avec genAI, les propriétaires de produits et les analystes peuvent extraire des données directement des conversations, des transcriptions d’entretiens et des enregistrements de réunions, et les utiliser pour créer de premières ébauches d’exigences. Ce processus met l’accent non plus sur la prise de notes manuelle, mais sur l’amélioration itérative. Les équipes peuvent valider les données plus rapidement, adapter les spécifications en temps réel et impliquer davantage de parties prenantes sans ralentir le processus.
Chris Mahl, PDG de Pryon, explique clairement cette évolution. Selon lui, « les propriétaires de produits utilisent désormais l’IA pour générer des ébauches d’exigences initiales à partir d’entretiens avec les parties prenantes, puis les affiner grâce à des cycles de retour d’information. » Il ajoute que les analystes commerciaux se transforment en « orchestrateurs d’IA », un nouveau rôle qui combine l’ingénierie rapide, le cadrage stratégique des problèmes et la validation des résultats générés par l’IA. Il ne s’agit pas d’un excès d’automatisation. Il s’agit d’appliquer l’IA là où elle fonctionne et de s’assurer que les humains restent responsables de la précision et de la supervision.
Cette nouvelle approche est particulièrement précieuse pour les architectures complexes telles que les microservices, les intégrations et les pipelines de données. Ces systèmes nécessitent souvent des spécifications non fonctionnelles et des données de test synthétiques que la documentation standard du projet ne prend pas en compte. Grâce à l’assistance de genAI, les analystes peuvent mettre en évidence les cas limites, tester les hypothèses et vérifier l’alignement des solutions plus tôt dans le processus.
Pour les dirigeants, la vision stratégique est claire. Vous ne gérez plus seulement des personnes, mais la manière dont elles interagissent avec des systèmes intelligents. S’assurer que vos équipes sont équipées pour travailler de cette manière, où l’IA favorise la collaboration et pas seulement l’efficacité, est essentiel pour la compétitivité à court et à long terme.
Accélérer les cycles de prototypage et de livraison grâce à la GenAI
L’un des principaux domaines d’application de l’IA dans le développement de logiciels est la réduction du temps nécessaire à la création de prototypes et à la livraison de solutions fonctionnelles. L’IA ne se contente pas d’accélérer le développement, elle aide les équipes de produits à réduire l’écart entre les commentaires des parties prenantes et les logiciels fonctionnels.
Avec genAI, les gestionnaires de produits et les analystes peuvent désormais modifier et itérer sur les récits des utilisateurs directement dans les environnements de développement intégrés (IDE). Et ce n’est pas seulement une question de rapidité. L’interaction entre les équipes et l’IA s’étend à la conception, au développement et aux tests, ce qui permet d’affiner en direct les exigences sur la base d’un retour d’information continu.
Simon Margolis, directeur technique associé chez SADA, explique comment cela modifie les rôles au sein des équipes agiles. Selon lui, genAI « permet [aux propriétaires de produits et aux analystes] de créer des prototypes et d’itérer sur les exigences directement dans leur IDE ». Cela améliore la communication interfonctionnelle, réduit la dépendance à l’égard d’une documentation excessive et maintient l’accent sur la collaboration en temps réel avec les utilisateurs finaux et les parties prenantes. Le résultat ? Des cycles de livraison plus courts, des expériences plus rapides et un alignement plus étroit sur les besoins des clients.
Les plates-formes à code réduit (low-code) plateformes à code bas qui deviennent plus puissantes grâce à la genAI. Les outils d’Adobe, Appian, Pega, Quickbase et SAP intègrent désormais des capacités d’IA qui traduisent les messages en micro-applications et processus fonctionnels. Ces plateformes réduisent considérablement les obstacles à l « élaboration de prototypes fonctionnels, ce qui donne à vos équipes plus de temps pour évaluer, affiner et mettre à l » échelle les solutions qui fonctionnent.
Le signal pour les dirigeants est simple : le temps de validation est en train de s’effondrer. Les équipes n’ont plus besoin d’attendre des cycles de développement complets avant de recueillir des commentaires. Au lieu de penser en termes de phases, vos unités de produit et d’ingénierie peuvent effectuer la validation plus souvent et plus tôt, ce qui renforce la confiance dans la livraison sans perdre en rapidité.
Passer des tâches de routine à l’innovation stratégique
L’IA générative est en train de changer ce que signifie contribuer de manière significative au développement d’un produit. Des tâches qui prenaient autrefois des heures, comme l’alignement des récits d’utilisateurs sur les modèles, la mise en forme de la documentation ou la conversion des discussions en listes de fonctionnalités, peuvent désormais être effectuées en quelques minutes. Ce changement ouvre la voie à une réflexion plus critique et à l’innovation parmi les propriétaires de produits, les analystes et les responsables de l’ingénierie.
Les outils d’IA gèrent le formatage, la structuration et les contrôles de cohérence avec une précision quasi parfaite. Mais ils ne peuvent pas remplacer la capacité humaine à percevoir le sentiment des clients, à remettre en question les hypothèses ou à faire des paris stratégiques sur ce qu’il faut construire ensuite. La véritable valeur ajoutée apparaît lorsque les équipes utilisent l’IA non pas pour prendre le relais, mais pour amplifier leurs forces créatives et analytiques.
Ramprakash Ramamoorthy, directeur de la recherche en IA chez ManageEngine, le dit bien : « La GenAI excelle à aligner les récits des utilisateurs et les critères d’acceptation sur des spécifications et des directives de conception prédéfinies, mais l’étincelle originelle de la créativité vient toujours des humains. » Son point de vue est essentiel. Vous ne déléguez pas la propriété de l’orientation du produit aux machines, vous utilisez les machines pour dégager l’espace nécessaire à une meilleure prise de décision.
Cela signifie que les propriétaires de produits et les analystes commerciaux doivent élever leur rôle. Il est préférable qu’ils consacrent leur temps à définir la vision du produit, à identifier les opportunités et à favoriser l’alignement entre les besoins des clients et l’exécution technique. La GenAI réduit les frictions dans le travail quotidien, mais la stratégie, la créativité et l’innovation restent des responsabilités humaines.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement de gains de productivité, mais aussi de redéfinir les capacités des équipes. Les investissements dans les outils d’IA sont d’autant plus utiles qu’ils s’accompagnent d’une culture appropriée : une culture qui valorise l’expérimentation, qui donne aux gens les moyens de penser au-delà des processus et qui utilise l’IA comme une infrastructure et non comme une béquille. Si vos équipes sont libérées des formats répétitifs et des listes de contrôle, votre prochaine priorité devrait être de les guider vers des défis à plus fort impact. C’est là que se construisent les avantages concurrentiels à long terme.
Faits marquants
- L’IA générative améliore la productivité du développement logiciel : Les outils d’IA générative augmentent considérablement la production des développeurs en automatisant l’écriture du code, les tests et le débogage. Les dirigeants devraient investir dans l’IA générative pour accélérer les cycles de livraison sans augmenter les effectifs techniques.
- Le recueil des besoins est désormais le goulot d’étranglement : Alors que l’IA accélère le développement, des exigences mal définies peuvent entraîner des retards. Les dirigeants doivent s’assurer que les processus de planification sont optimisés pour fournir des récits d’utilisateurs structurés et de haute qualité sur lesquels les systèmes d’IA peuvent agir efficacement.
- La collecte des exigences devient collaborative et assistée par l’IA : GenAI transforme les exigences en un flux de travail interfonctionnel où les propriétaires de produits et les analystes travaillent avec les parties prenantes et l’IA pour obtenir des informations exploitables. Les dirigeants devraient permettre aux équipes de développer des compétences d’ingénierie rapide et donner la priorité à la validation du contenu généré par l’IA.
- GenAI accélère le prototypage et la valeur ajoutée : Les équipes agiles utilisent désormais l’IA générique dans les environnements de développement pour itérer sur les histoires et les expériences en temps réel, réduisant ainsi les délais de livraison. Les dirigeants devraient évaluer les plates-formes d’IA à code bas pour développer le prototypage rapide et améliorer les boucles de rétroaction des parties prenantes.
- Les rôles stratégiques passent de la documentation à l’innovation : Alors que l’IA s’occupe de la normalisation et du formatage, les chefs de produit et les analystes doivent désormais se concentrer sur l’orientation, la résolution créative de problèmes et la différenciation stratégique. Les décideurs devraient donner aux équipes les moyens de ne plus perdre de temps sur les frais généraux des processus et de réorienter leur attention vers des initiatives à forte valeur ajoutée.
