La génération de codes par l’IA augmente la vitesse mais peut sacrifier la qualité
La génération de code par l’IA accélère le développement de logiciels. C’est le bon côté des choses. Elle écrit rapidement, comble les lacunes et imite les développeurs humains avec une fluidité remarquable. Mais la vitesse seule ne suffit pas à gagner la partie. Ce que nous voyons aujourd’hui, c’est une augmentation de la production, plus de code, plus de fonctionnalités, une itération plus rapide. Mais les résultats ne sont pas nécessairement meilleurs. La stabilité des livraisons est en fait en baisse. C’est un signal d’alarme.
Le rapport DORA 2024 de Google quantifie ce phénomène : une augmentation de 25 % de l’adoption des outils d’IA correspond à une baisse de 7,2 % de la stabilité des versions. Il ne s’agit pas d’une erreur d’arrondi. Il s’agit d’un déséquilibre entre le volume et la valeur. Lorsque l’IA accélère la génération de code, la taille des lots augmente. Cela exerce une pression sur les pipelines de révision, de test et de déploiement existants, des systèmes conçus pour la vitesse humaine, et non pour la vitesse de la machine.
Le risque est subtil mais important. Vous obtenez un code qui a l’air correct, qui se compile, voire qui s’exécute. Mais sous la surface, il y a de la duplication, de la fatigue architecturale et des dépendances manquées. Une étude de GitClear réalisée en 2024 a révélé que le nombre de codes dupliqués avait décuplé. Non seulement ce code est plus difficile à maintenir, mais il présente un taux de défaut de 17 %, et environ 18 % de ces bogues ont été reproduits dans d’autres parties de la base de code. C’est ainsi que les systèmes se dégradent au fil du temps sans présenter de symptômes immédiats.
Si vous voulez des logiciels qui fonctionnent bien à grande échelle, et pas seulement du code qui s’exécute, nous devons passer de l’adoption aveugle à l’intégration structurée. Ajouter l’IA au codage n’est pas le problème. Le problème, c’est de la laisser fonctionner sans alignement, sans supervision et sans processus. C’est ce qui érode la stabilité.
Un cadre PDCA structuré améliore la collaboration entre l’homme et l’IA
L’IA n’est pas magique. Traitez-la comme un partenaire qui a besoin d’être guidé. Le PDCA (Plan, Do, Check, Act) est un cadre qui guide la manière dont les ingénieurs travaillent avec les outils d’IA pour garder le contrôle. Il remplace le chaos des demandes ad hoc par une structure. C’est cette structure qui permet d’obtenir des résultats cohérents et des équipes évolutives.
Le cycle PDCA oblige à la clarté. Vous commencez par définir le problème et analyser la base de code. Vous planifiez ensuite des étapes d’exécution optimisées pour la testabilité. L’IA génère du code, mais de manière contrôlée, sans errance ni improvisation. Vous validez ensuite le travail par rapport aux objectifs initiaux et terminez par un examen de ce qui pourrait être amélioré, à la fois dans les invites et dans le processus de collaboration.
Il ne s’agit pas de théorie. Il s’agit d’une pratique fondée sur la recherche et l’ingénierie pratique. Une étude réalisée en 2010 par Ning et al. a montré que le PDCA permettait de réduire les défauts des logiciels de 61 %. Une étude récente de Sahoo et al. (2024) sur l’ingénierie des messages-guides a montré que les messages-guides bien structurés sont jusqu’à 74 % plus performants que les messages occasionnels, en fonction de la tâche à accomplir.
L’idée clé est simple : L’IA ne vous remplace pas. Elle est votre levier. Mais seulement si vous tenez les rênes. Le PDCA encadre cette relation, en veillant à ce que vos ingénieurs restent responsables et à ce que l’IA reste productive, et non perturbatrice.
Si vous développez l’IA dans les logiciels, vous avez besoin d’un système qui gère à la fois la vitesse et la confiance. Le cycle PDCA vous apporte les deux. Il permet aux humains de garder le contrôle, de fournir une qualité mesurable et d’éviter que votre base de code ne devienne un fardeau. En d’autres termes, il vous aide à construire rapidement et correctement.
Les accords de travail garantissent la responsabilité et la qualité constante du code
Les outils d’intelligence artificielle ne comprennent pas la notion de responsabilité, mais les ingénieurs, eux, la comprennent. C’est pourquoi les accords de travail sont importants. Il ne s’agit pas de documents juridiques, mais de garde-fous pratiques. Ils définissent comment un développeur s’engage dans la génération de code d’IAles normes de qualité qui doivent être respectées et la manière dont la responsabilité est maintenue pour chaque livraison qui entre dans la base de code.
Dans la pratique, ces accords imposent une approche axée sur les tests, de petites modifications incrémentielles et un couplage minimal entre les modifications. Ils aident les ingénieurs à éviter les livraisons trop volumineuses et les demandes d’extraction trop complexes. L’objectif n’est pas seulement la fonctionnalité, mais aussi la maintenabilité. Ces accords comprennent des éléments tels que l’exigence d’un test qui échoue avant la mise en œuvre ou le fait de demander à l’intelligence artificielle de résoudre un seul problème à la fois. C’est une question de discipline et de clarté.
Cela devient encore plus important lorsque vous avez affaire à une base de code partagée entre plusieurs équipes. Même les développeurs solitaires contribuent à des systèmes collaboratifs. L’IA ne respecte pas instinctivement l’architecture. Elle ne se soucie pas des effets secondaires à moins qu’on ne le lui demande explicitement. Les accords de travail alignent le comportement, entre l’homme et l’IA, autour de modèles qui conduisent à un code propre, testable et révisable.
Pour les dirigeants, il s’agit de construire des fondations solides. La responsabilité au niveau du développeur et de l’interface utilisateur se traduit par la fiabilité de l’ensemble du produit. Sans cette couche de processus, la qualité du code devient une question de chance. Avec elle, vous obtenez de la cohérence, de la clarté et un code qui peut évoluer en toute confiance.
La phase « Plan » permet de clarifier les objectifs et de réduire les risques.
La phase de planification n’a pas pour but de ralentir les choses. Il s’agit d’éliminer les conjectures pour que l’IA travaille sur le bon problème, dans le bon contexte. Cette étape prépare tout le reste. Elle commence par une analyse commerciale et technique descendante, qui permet à l’IA d’identifier les modèles de code existants, les points d’intégration et les abstractions réutilisables. Elle est suivie d’un plan détaillé spécifiant les étapes précises de la mise en œuvre.
Voici le problème : L’IA commence souvent à générer des données sans en comprendre pleinement l’objectif. Cela entraîne du gaspillage, du mauvais code, des hypothèses erronées et une duplication de la logique. Le processus de planification pousse l’agent à comprendre d’abord l’objectif et le champ d’application. Il demande des solutions de rechange, recherche dans la base de code des éléments antérieurs et détermine l’endroit où les changements se produiront.
Elle décompose ensuite la mise en œuvre en incréments atomiques et testables, chacun étant assorti de critères clairs. Cette structure ne se contente pas d’améliorer les performances de l’IA. Elle donne également aux ingénieurs des points de contrôle pour évaluer, réorienter ou intervenir avant que les problèmes ne se multiplient. Au lieu de chercher les problèmes après le déploiement, ils sont résolus en amont.
Pour les dirigeants, cette phase permet d’éliminer le risque avant qu’il ne devienne un coût. Vous guidez l’IA vers des succès prévisibles au lieu de réagir à des échecs imprévisibles. L’efficacité est toujours au rendez-vous, mais elle s’accompagne désormais d’une supervision. Il est utile d’aller vite, mais il est essentiel d’aller vite dans la bonne direction. La planification vous donne cette direction.
La phase « Do » met en œuvre un développement piloté par les tests avec une supervision humaine active.
C’est au cours de la phase « Do » que l’IA commence à transformer les plans en code, mais elle ne s’emballe pas pour autant. Chaque étape est guidée par le développement piloté par les tests (TDD). Cela signifie que l’IA ne se contente pas de coder pour répondre à des exigences vagues. Elle s’exécute par rapport à des tests comportementaux défaillants rédigés par l’homme, avec des points de contrôle définis à l’avance. Le processus est conçu pour détecter rapidement les failles et les corriger avant qu’elles n’aient un impact sur les systèmes en aval.
Cette phase associe la force de l’IA, la génération de codes en grande quantité, à une supervision humaine axée sur l’exactitude et la pertinence. L’IA travaille dans le cadre de directives de mise en œuvre strictes. Elle a pour instruction de ne pas se fier aux erreurs de syntaxe comme signaux d’échec, mais de réagir plutôt aux échecs des tests comportementaux. Le code est regroupé en petits lots vérifiables. Suffisamment pour constater de réels progrès, suffisamment minimes pour isoler les risques de régression.
Cette structure est importante. Les modèles d’IA ne parviennent pas à maintenir le contexte au-delà d’une certaine longueur. Ils ont tendance à dériver, à dupliquer la logique ou à manquer des modèles établis. Lorsque la méthode TDD est correctement appliquée avec des attentes comportementales, les développeurs peuvent détecter rapidement cette dérive et intervenir efficacement. Pendant que l’IA écrit, le développeur supervise, prêt à corriger le raisonnement, à fournir des informations manquantes ou à rétablir le contexte.
Un avantage pratique est la maîtrise des coûts. Le TDD structuré permet une réussite parallèle du code et des tests, ce qui réduit les pertes de temps liées à la recherche de mauvaises hypothèses par la suite. L’étude LLM4TDD de Piya & Sullivan (2023) le montre clairement : le développement assisté par l’IA à l’aide de pratiques définies de test d’abord surpasse de manière significative l’incitation non structurée en termes de taux de réussite dans le monde réel. Mais cela nécessite une direction humaine constante tout au long du processus.
Pour les dirigeants de niveau C, c’est là que la vitesse de développement devient durable. Un débit élevé ne fonctionne que si les résultats sont corrects. La combinaison de la logique du test d’abord, de la force de l’IA et de la supervision humaine est la façon d’évoluer sans briser les systèmes ou les équipes.
La phase de « vérification » valide les résultats à l’aide d’examens complets.
Lorsque vous arrivez à la phase « Check », le travail est terminé, mais pas encore accepté. L’IA est chargée de procéder à une vérification complète de ce qui a été construit. Il s’agit de vérifier que tous les tests sont réussis, que la documentation est mise à jour et que les résultats obtenus sont conformes aux objectifs et au plan. Les écarts sont signalés. Les tâches restantes sont répertoriées. L’IA produit une liste de contrôle, et pas seulement une réponse. Tout est ainsi traçable.
Désormais, le développeur ne se fie plus à son instinct ou à sa mémoire pour faire le point. Il obtient un résumé structuré de ce qui a été réalisé et des lacunes éventuelles. Le processus est plus rapide mais laisse moins de place au hasard. Les résultats sont vérifiés à la fois sur le plan de l’exactitude technique et de l’intégrité du processus : la discipline du « test d’abord » a-t-elle été maintenue ? La couverture était-elle adéquate ? Les règles architecturales ont-elles été respectées ?
Cette phase permet de détecter très tôt des problèmes que les équipes n’auraient pas décelés avant la révision, l’assurance qualité ou le post-déploiement. La capacité de l’IA à réfléchir au plan et au travail côte à côte donne au développeur, et en fin de compte à la direction, une plus grande confiance dans le passage du code à la production.
Du point de vue de la direction, il s’agit d’une gestion des risques. Il s’agit d’un moyen peu contraignant d’intégrer une responsabilité traçable dans le pipeline de livraison. Les responsables techniques n’ont pas à se demander si le code tiendra. Ils savent ce qui a été fait, ce qui reste à faire et ce qui a été validé. Cette clarté permet de réduire les cycles d’assurance qualité, d’accélérer les approbations et de diminuer les taux d’échec en production. Elle remplace les suppositions par des processus.
La phase « Act » permet une amélioration continue grâce à la rétrospection.
La dernière étape, « Agir », ferme la boucle en se concentrant sur ce qui peut être amélioré. Il ne s’agit pas de solutions à court terme. Il s’agit d’une rétrospection intentionnelle intégrée au cycle de développement. Une fois le code écrit, testé et révisé, le développeur demande à l’IA d’analyser la session. Qu’est-ce qui a fonctionné, qu’est-ce qui n’a pas fonctionné, qu’est-ce qui a ralenti le processus ou introduit des erreurs ? L’objectif est d’affiner le processus et les messages-guides, et pas seulement le code.
Le retour d’information est spécifique. Il peut mettre en évidence une complexité inutile, des étapes redondantes ou des décisions clés qui ont permis d’améliorer la qualité des résultats. Les développeurs reçoivent également des suggestions sur la manière d’ajuster la formulation de l’invite, la direction ou même le comportement pour obtenir de meilleurs résultats la prochaine fois. Ces changements sont réalisables et cumulatifs. Chaque session informe la suivante, renforçant ainsi le système au fil du temps.
Dans une interaction typique avec l’IA, la rétrospection est considérée comme facultative. Dans le cadre du PDCA, elle est obligatoire. Vous ne vous contentez pas d’améliorer la réponse de l’IA, vous améliorez également la manière dont les humains guident l’IA. Cette boucle de rétroaction s’étend rapidement à toutes les équipes. La collaboration entre l’homme et l’IAlorsqu’elle est affinée en permanence, devient nettement plus productive et cohérente.
Du point de vue de la direction, c’est ainsi que la qualité opérationnelle évolue. Vous créez un système d’auto-amélioration fondé sur des données réelles, et non sur des opinions. La phase d’action est le mécanisme qui transforme chaque engagement en une opportunité d’apprentissage, ce qui permet d’alléger les flux de travail et d’améliorer l’efficacité de la livraison des produits au fil du temps.
Des comparaisons expérimentales montrent que le PDCA réduit le nombre de dépannages et améliore la qualité du code.
Il est facile de dire que la structure fonctionne. Il est plus facile de le montrer. Une comparaison d’implémentation côte à côte entre l’IA non structurée et la méthode PDCA permet de saisir le contraste en termes réels. La même tâche de codage a été exécutée dans les deux environnements en utilisant les modèles Anthropic dans l’outil de développement Cursor.
La session non structurée a consommé 1 485 984 jetons. Le problème est le suivant : plus de 80 % de ces jetons ont été utilisés après que l’IA a déclaré que le travail était terminé. Ce travail supplémentaire s’est résumé à un dépannage, l’IA ayant manqué des hypothèses, créé une logique incomplète et mal compris la structure du projet existant. Tout cela a dû être corrigé manuellement.
La version PDCA utilise moins de jetons (1 331 638) et concentre les efforts sur la planification et l’analyse. En conséquence, elle a évité la plupart des opérations de débogage en aval. Le code généré était plus léger (moins de lignes de production), plus modulaire (plus de fichiers, chacun plus petit) et mieux testé (984 lignes de test contre 759). Moins de méthodes ont dû être mises en œuvre. La précision de la planification a permis de réduire les reprises.
Il ne s’agit pas seulement d’un flux de travail plus propre. Il s’agit d’un véritable avantage en termes de productivité : moins de temps passé à réparer, plus de temps passé à livrer. Les développeurs restent concentrés parce qu’ils ont affaire à des étapes claires, et non à une confusion de débogage. Les revues de code sont plus fluides. Les résultats sont prévisibles.
Si vous prenez des décisions au niveau de la direction, cette expérience délivre un message clair : la discipline des processus augmente la vitesse de développement et réduit le gaspillage. Le PDCA vous permet d’obtenir des résultats reproductibles et efficaces, même avec la variabilité du comportement de l’IA. Les données le confirment. Les commentaires des développeurs le confirment. C’est pourquoi il est facile de le recommander à grande échelle.
Les mesures de qualité et l’automatisation soutiennent les objectifs d’amélioration continue
Pour gérer la qualité à grande échelle, vous avez besoin d’informations récurrentes et objectives, et pas seulement d’un retour d’information anecdotique. C’est là que les mesures automatisées de la qualité entrent en jeu. Le développeur a intégré les actions GitHub pour suivre les indicateurs critiques à travers les demandes d’extraction et les intervalles de 30 jours. Il s’agit notamment des commits importants, des commits étendus, de la discipline « test-first », du nombre moyen de fichiers modifiés par commit et du nombre moyen de lignes de code par commit.
Chacun de ces indicateurs reflète un principe fondamental de l’ingénierie de maintenance. Des validations importantes ou des modifications sans rapport entre elles dans de nombreux fichiers sont souvent le signe d’un travail précipité ou chaotique. À l’inverse, les validations ciblées et pilotées par des tests sont synonymes de clarté, de responsabilité et d’une moindre propagation des défauts. Ces mesures servent d’indicateurs de qualité et mettent en évidence les cas où les pratiques d’ingénierie s’écartent des normes prévues.
Ce qui est puissant ici, c’est la transparence. Les développeurs voient leurs modèles, les réviseurs voient les signaux d’alerte précoce et les responsables de l’ingénierie disposent d’un tableau de bord indiquant les points forts et les points faibles du processus. Il s’agit d’une boucle de rétroaction continue qui ne nécessite aucun travail manuel supplémentaire et qui permet de prendre des décisions fondées sur des données.
Du point de vue de la direction, il s’agit d’une visibilité opérationnelle avec des résultats exploitables. Vous ne comptez pas sur des analyses a posteriori pour détecter les problèmes de performance. Vous détectez les pannes à un stade précoce, vous intégrez ces informations dans les rétrospectives et vous réglez les systèmes en temps réel. Il s’agit d’une discipline évolutive et non d’un processus disparate.
Le PDCA doit s’adapter à la complexité des tâches et à l’évolution des capacités des modèles.
Toutes les tâches ne nécessitent pas le même niveau de structure. Certains changements sont bien ciblés, présentent peu de risques et s’appuient sur des modèles de code existants. D’autres nécessitent des décisions architecturales, des intégrations inédites ou une grande ambiguïté. Le cadre PDCA est conçu pour s’adapter à ce spectre. Ce qui change, c’est le niveau de formalité de chaque phase, moins pour les travaux peu complexes, plus pour les travaux à fort impact ou incertains.
Dans les scénarios à moindre risque, le développeur expérimente une phase de planification plus légère, des invites plus courtes, une analyse moins profonde, une utilisation plus restreinte du modèle. Lorsque la base de code offre déjà un contexte clair, une planification exhaustive n’est pas toujours nécessaire. En revanche, pour les travaux complexes ou au niveau du système, une analyse rigoureuse, des plans complets et des modèles performants ne sont pas négociables. L’objectif est de maximiser l’efficacité sans introduire de frais généraux inutiles.
Le processus prend également en charge la sélection dynamique des modèles. Lors de la planification, l’IA est invitée à évaluer la complexité et à recommander le meilleur modèle au sein de la famille de son fournisseur, par exemple en choisissant entre les modèles Sonnet et Haiku d’Anthropic Claude. Bien que ces suggestions ne reposent pas encore sur des garanties empiriques, elles reflètent un autre niveau d’optimisation adaptative visant à réduire les coûts sans sacrifier la qualité.
Pour les dirigeants qui déploient le développement assisté par l’IA à grande échelle, cette flexibilité est essentielle. Vous n’imposez pas un flux de travail rigide pour chaque tâche. Vous donnez à votre équipe la possibilité d’augmenter ou de réduire la structure en fonction du risque, de la complexité et de la performance du modèle. Ce type d’adaptabilité garantit l’efficacité sans compromettre la fiabilité ou la maintenabilité des produits livrés par vos équipes.
Le PDCA améliore la collaboration entre l’homme et l’intelligence artificielle en réduisant les erreurs et la dérive du contexte.
L’efficacité de la génération de code d’IA dépend de la structure qui la guide. S’ils ne sont pas structurés, les agents d’IA ont tendance à dériver, générant un code qui duplique la logique, rompt les schémas ou ignore les contraintes architecturales. Le cadre PDCA minimise ces risques en intégrant une supervision humaine structurée à chaque étape. Cette structure maintient l’alignement entre l’objectif commercial, le plan technique et la mise en œuvre finale.
Tout au long du cycle, Planifier, Faire, Vérifier et Agir, l’ingénieur garde le contrôle. L’IA exécute des tâches sur la base d’entrées et d’attentes clairement définies, avec des points de contrôle humains fréquents pour réorienter ou corriger si nécessaire. Cet engagement actif et itératif réduit l’ambiguïté, améliore l’alignement sur l’architecture du système et garantit que les résultats générés restent maintenables.
Lorsque le contexte est préservé, la duplication est réduite et le nouveau code respecte les pratiques établies. L’IA devient prévisible. Elle ne s’égare pas et ne réinterprète pas l’intention en cours de processus. Les développeurs peuvent se fier à ses résultats ou repérer rapidement si quelque chose ne va pas. Au fil du temps, cela permet d’améliorer la précision, d’éviter les régressions et de réduire la nécessité de retravailler après la génération.
Pour les dirigeants de la suite, cela signifie que l’adoption de l’IA n’introduit pas le chaos. Elle introduit un effet de levier, mesurable, guidé et cohérent au sein des équipes. L’avantage n’est pas seulement de produire plus rapidement. Il s’agit de générer un code qui s’intègre proprement, évite l’expansion des défauts et assure la stabilité des systèmes au fur et à mesure de leur croissance. Exécuté avec discipline, le PDCA fait de l’IA un multiplicateur de force qui réduit réellement les coûts de développement à long terme et les risques opérationnels.
Réflexions finales
L’IA n’est pas en train de disparaître. Elle évolue rapidement et si vous développez des logiciels à grande échelle, l’opportunité est évidente. La vitesse, l’automatisation et la réduction des frais généraux semblent excellents, jusqu’à ce que le système commence à céder sous son propre poids. C’est là que la structure est importante.
Le cadre PDCA permet à vos équipes d’aller vite sans se relâcher. Il ancre le développement de l’IA dans le processus, la responsabilité et le jugement humain. Vous obtenez moins de travail, des boucles de rétroaction plus étroites, une meilleure couverture des tests et une plus grande confiance dans ce qui est expédié.
Pour les dirigeants, le message est simple : La génération de codes d’IA fonctionne lorsque les humains gardent le contrôle. Cela signifie une planification disciplinée, une exécution guidée et une amélioration continue intégrée au flux de travail. Il ne s’agit pas d’un processus supplémentaire pour le plaisir. Il s’agit d’une structure qui réduit les risques et s’adapte à la vitesse.
En adoptant ce principe, vos équipes ne se contenteront pas d’avancer plus vite, elles construiront plus intelligemment.
