Ce que les équipes dev font déjà avec l’IA générative

GenAI comme assistant collaboratif dans le développement de logiciels

La plupart des dirigeants comprennent la pression exercée pour fournir des logiciels plus rapidement et avec moins d’erreurs. C’est là que l’IA générative, et plus particulièrement les copilotes de codage, ont déjà un impact évident. Ces outils ne sont pas là pour remplacer les développeurs. Ils sont là pour les rendre plus intelligents, plus rapides et plus compétents. L’IA générative nous a fait entrer dans une nouvelle phase du développement logiciel, une phase conduite par des outils intelligents qui complètent les capacités humaines, et non qui les concurrencent.

Aujourd’hui, les copilotes GenAI rationalisent les tâches répétitives, réduisent les frictions dans les flux de travail de développement et améliorent la vélocité globale de l’équipe. Plus important encore, ils permettent aux équipes de collaborer plus efficacement entre les unités en comblant les lacunes de communication grâce à un code clair et utilisable et à l’automatisation. Ce type de programmation soutenue par l’IA ne consiste pas à obtenir la bonne réponse du premier coup. Il s’agit d’une découverte itérative et augmentée et d’une réduction drastique du temps nécessaire pour obtenir de bons résultats.

Pour les équipes performantes, il ne s’agit pas seulement de faire du travail, mais aussi de transformer rapidement les idées en impact sur le monde réel. Les outils GenAI y parviennent en éliminant les ralentissements. Bharat Sandhu, SVP chez SAP Business Technology Platform, note que GenAI « redéfinit la façon dont les développeurs travaillent » en faisant du développement un processus plus collaboratif. Cela signifie qu’il y a moins d’obstacles, que les boucles de rétroaction sont plus rapides et que vos meilleurs talents ont plus de temps pour s’attaquer aux problèmes les plus difficiles.

Selon le rapport 2024 AI in Software Development, 79 % des entreprises ont déjà jusqu’à 300 cas d’utilisation de l’IA générative dans leur carnet de commandes. Ce n’est pas une tendance, c’est un signal. Les leaders misent sur l’IA générative pour transformer la façon dont les produits sont construits.

Si vous ne l’avez pas encore déployé, vous devriez commencer à l’expérimenter dès maintenant. Si c’est le cas, l’accélération de l’adoption par vos équipes devrait être une priorité à court terme. C’est l’un de ces moments qui déterminent si vous êtes en tête ou à la traîne.

La génération de code, premier cas d’utilisation de la GenAI

Restons simples : la génération de codes est le domaine dans lequel GenAI fournit les résultats les plus immédiats. Elle est rapide, elle s’améliore et elle fait gagner du temps. Lorsque les développeurs peuvent se décharger de tâches peu complexes telles que le code de base, l’échafaudage de tests unitaires et les traductions syntaxiques sur un assistant qui ne se fatigue jamais, les gains de vitesse sont évidents. Mais le véritable avantage est plus profond. Vous permettez aux développeurs, en particulier aux plus expérimentés, de se concentrer sur la réflexion au niveau du système et sur une livraison plus rapide des fonctionnalités.

À l’heure actuelle, l’utilisation la plus précise de la GenAI est le fait de développeurs compétents qui comprennent la manière d’inciter ces systèmes à agir correctement. Il ne s’agit pas d’une baguette magique. Il s’agit d’un outil très performant qui s’améliore avec l’itération. Comme l’explique David Brooks de Copado, les développeurs constatent déjà que la précision de la génération de code atteint 80 %, non pas du premier coup, mais grâce à un processus d’affinage en va-et-vient. Ce processus d’affinage permet encore de gagner du temps. Brooks estime les gains d’efficacité actuels à environ 20 %, mais s’attend à ce que ce chiffre atteigne 50 % au fur et à mesure que les outils et l’expérience utilisateur se développent.

Angel Montesdeoca, directeur de programme pour l’assistant de codage watsonx d’IBM, souligne un autre avantage clé : les outils de codage de l’IA aident les équipes à moderniser rapidement les systèmes existants et à former les développeurs juniors sans retirer les seniors des travaux à forte valeur ajoutée. Ce type d’efficacité aux deux extrémités de l’échelle des talents élargit votre bande passante opérationnelle et permet aux cycles d’innovation de rester ininterrompus.

N’oublions pas le signal plus large : la génération de code n’est qu’une application, mais c’est celle que presque toutes les équipes de développement utilisent en premier. Elle modifie déjà la façon dont les équipes conçoivent, révisent et déploient le code. Les dirigeants qui investissent tôt, guident la formation appropriée et suivent les gains mesurables, tels que la réduction des taux de bogues ou la réduction des délais de publication, verront les bénéfices s’accumuler rapidement.

L’IA générative ne remplace pas le génie logiciel. Elle l’améliore. Et les organisations d’ingénierie les plus productives en 2025 seront celles qui l’auront compris en 2024.

Productivité accrue dans les tâches de développement avancées grâce à la GenAI

L’IA générative ne vise pas seulement à raccourcir le développement de base. Elle montre déjà de fortes capacités dans les travaux d’ingénierie à plus forte valeur ajoutée. Cela inclut le prototypage d’applications à partir de zéro, l’intégration d’API externes et la décomposition de bases de code volumineuses qu’un développeur mettrait des jours à comprendre entièrement. Ce sont des tâches qui requièrent normalement une expérience technique approfondie et beaucoup de temps. GenAI contribue à réduire ce fardeau.

Lorsque les développeurs sont confrontés à de nouveaux projets ou doivent moderniser un code plus ancien, GenAI se distingue en accélérant les premières étapes, comme la mise en place de structures de code fondamentales, la génération d’une logique de niveau intermédiaire ou la suggestion de voies d’intégration pour les API. Matt Makai, vice-président des relations avec les développeurs chez LaunchDarkly, le souligne clairement. Il explique que genAI fonctionne très bien dans l’échafaudage d’applications, en établissant la structure d’un projet pour que les équipes ne soient pas coincées à se demander par où commencer.

Andrew Filev, fondateur et PDG de Zencoder, va encore plus loin. Il prévoit que d’ici 2025, plus de 25 % du code de production pourrait être généré par l’IA. Ce n’est pas parce que les développeurs écrivent moins, mais parce qu’ils écrivent plus intelligemment. L’utilisation de l’IA pour dégager le chemin signifie un débogage plus rapide, des migrations multiplateformes plus efficaces et une modernisation plus simple des systèmes obsolètes.

Ce que les décideurs doivent comprendre, c’est ceci : La GenAI réduit le coût de démarrage et d’extension des composants logiciels. Elle améliore également la cohérence et la clarté du code, en particulier dans les projets partagés ou hérités. Lorsque les équipes de développement déploient l’IA pour relever les défis de codage les plus difficiles, elles laissent plus de place à l’innovation, accélèrent les boucles d’itération et s’appuient sur des cycles de produits compétitifs.

Au fur et à mesure que cette capacité évolue, vos ingénieurs l’utiliseront non seulement pour écrire du code, mais aussi pour le comprendre, le remanier et l’étendre avec moins d’obstacles. Le développement de logiciels commerciaux évolue vers l’efficacité à grande échelle, et la GenAI rend les tâches avancées, autrefois limitées par les effectifs ou la capacité, beaucoup plus accessibles.

La transformation des pratiques DevOps et de l’assurance qualité de GenAI

Les équipes DevOps commencent à voir les gains réels de la GenAI, non seulement dans les tâches de codage, mais aussi dans tout le spectre des tests et de la qualité des logiciels. Le temps a toujours été le goulot d’étranglement de l’assurance qualité, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer des tests automatisés et de réaliser des revues de code approfondies. Les outils assistés par l’IA changent la donne en réduisant les efforts, les erreurs et les répétitions manuelles dans les processus d’assurance qualité.

Le rapport 2024 State of Software Quality a identifié deux défis majeurs : 58 % des développeurs ont cité le manque de temps lors des revues de code, et 45 % ont admis que les lacunes en matière de compétences ralentissaient l’automatisation des tests. Aujourd’hui, plus de la moitié de ces équipes utilisent l’IA pour gérer certaines parties de la revue de code et de la génération de tests. Il s’agit d’un changement significatif, qui s’accélère.

Prenons l’exemple de la fiabilité des logiciels. Les copilotes IA peuvent désormais traiter de grands volumes de code pour identifier les ruptures de logique, générer de la documentation et suggérer automatiquement des correctifs lors de l’examen par les pairs. Cela réduit la charge cognitive des ingénieurs et accélère considérablement les mesures de fiabilité. Noah Borts, directeur de l’exploitation chez HappyPath, note que GenAI aide à tester les problèmes de qualité que les humains pourraient négliger, ce qui a un impact direct sur l’expérience de l’utilisateur et la stabilité au moment du lancement.

Même dans le domaine de l’ingénierie de la fiabilité des sites (SRE), où l’automatisation suscite généralement plus de scepticisme, la GenAI gagne du terrain. Le rapport SRE 2025 a montré une augmentation de la charge opérationnelle, ou du travail, pour la première fois dans l’histoire du rapport. Alors que seulement 24 % des répondants SRE étaient des adeptes enthousiastes de l’IA, 37 % d’entre eux investissent activement ou expérimentent. Cela se traduit déjà par des gains d’efficacité au niveau de l’exécution et une meilleure couverture de l’assistance.

Debo Dutta, vice-président de l’ingénierie chez Nutanix, explique que GenAI aide les ingénieurs et les SRE à répondre plus rapidement aux cas de support et à écrire de meilleurs tests unitaires. Ils visent un gain de 25 % de la productivité de l’ingénierie avec GenAI dans la boucle. Ce genre de delta n’est pas théorique, il est mesurable.

Ce qui compte le plus pour les dirigeants, c’est ceci : DevOps alimenté par GenAI peut resserrer vos cycles de publication, stabiliser les déploiements et réduire les échecs après le lancement. Mais cela ne fonctionne que si les équipes sont formées, les processus structurés et les résultats suivis. Les gains de vitesse et de qualité sont là. L « étape suivante consiste à les mettre à l » échelle.

Gains de productivité mesurables grâce aux outils GenAI

Concentrons-nous sur les résultats. Les outils alimentés par la GenAI permettent déjà de réaliser des gains de productivité mesurables au sein des équipes d’ingénieurs. Il ne s’agit pas de percées à la vitesse de la lumière, mais elles représentent des gains de temps significatifs et cohérents qui s’accumulent au fil des cycles. Les développeurs passent moins de temps à chercher de la documentation, à écrire du code peu complexe et à changer de contexte. Cela se traduit directement par une itération plus rapide et un débit plus élevé.

Selon le rapport Enterprise AI Development Report (janvier 2025) parrainé par IBM, 64 % des développeurs gagnent plus d’une heure par jour en utilisant des outils de développement assistés par l’IA. Cela représente plus de 5 heures par semaine par développeur, des économies qui libèrent du temps pour s’attaquer à la dette technologique, explorer de nouveaux cadres ou peaufiner l’architecture. Le JetBrains 2024 Developer Ecosystem Report (rapport sur l’écosystème des développeurs 2024) offre quant à lui un point de vue plus conservateur : 59 % des personnes interrogées ont déclaré avoir économisé moins de 4 heures par semaine. Même si vous vous alignez sur l’estimation la plus basse, cela représente des centaines d’heures récupérées par an à l’échelle de l’équipe.

Ce niveau d’optimisation concerne aussi bien les développeurs débutants que les développeurs confirmés. Rob Skillington, directeur technique et cofondateur de Chronosphere, indique que la saisie semi-automatique peut à elle seule réduire d’environ 20 % le temps consacré à la recherche de documentation. Bien que cela n « élimine pas la nécessité d’effectuer des recherches techniques approfondies, cela permet d’accélérer les petites tâches. À un niveau plus élevé, les développeurs chevronnés tirent profit du transfert de la logique de routine à l’IA et concentrent leur énergie sur la conception du système, l’architecture et l » évolution du cadre de travail.

Mike Rinehart, vice-président de l’IA chez Securiti, souligne que l’IA générative permet aux ingénieurs principaux d’investir leurs efforts là où cela compte le plus, c’est-à-dire dans la structure profonde du code, l’intégrité de la plateforme et la maintenabilité à long terme. Noah Borts, de HappyPath, ajoute que la productivité induite par l’IA permet de consacrer plus de temps à l’innovation et au mentorat interne. Il s’agit là d’activités à fort effet de levier qui améliorent les performances de l’équipe à long terme.

La conclusion est claire : même des gains de temps modestes grâce à l’IA générative s’accumulent rapidement au fil des sprints, des trimestres et des années fiscales. C’est en créant des processus reproductibles autour des outils d’IA, tout en fixant des objectifs et en suivant leur utilisation, que ces gains d’efficacité se traduiront par de véritables résultats commerciaux.

Trouver un équilibre entre l’efficacité de l’IA et la protection contre les risques

L’IA générative évolue rapidement, mais cette rapidité entraîne de nouveaux risques si elle n’est pas contrôlée. La qualité du code, la sécurité et la maintenabilité à long terme peuvent toutes se dégrader lorsque les dirigeants considèrent les résultats générés par l’IA comme définitifs plutôt que comme un point de départ. Les gains de productivité doivent s’accompagner de des stratégies d’assurance qualitéLes gains de productivité doivent s’accompagner de stratégies d’assurance de la qualité, de pratiques de révision rigoureuses et de normes claires en matière de responsabilité.

Andrea Malagodi, DSI de Sonar, l’a dit succinctement : les examens et analyses de code restent essentiels. L’IA ne déresponsabilise pas les développeurs, elle augmente les attentes en matière d’examen et de validation. Sans une supervision appropriée, les équipes risquent de livrer un code défectueux ou non sécurisé et d’accumuler plus de dette technique qu’elles n’en réduisent. M. Malagodi recommande aux organisations de s’engager dans une approche de « confiance et vérification », en traitant l’IA comme un copilote, et non comme le pilote.

Il faut également tenir compte des performances de l’entreprise. Les performances s’améliorent lorsque les équipes de développement sont autorisées à expérimenter, mais l’esthétique, l’expérience utilisateur et l’innovation peuvent souffrir lorsqu’un trop grand nombre de produits adoptent par défaut des conventions génériques dérivées de l’IA. Bogdan Raduta, responsable de l’IA chez FlowX.AI, met en garde contre le piège de la création de logiciels peu inspirés qui manquent de différenciation. Si les outils de GenAI peuvent générer des applications fonctionnelles plus rapidement, il appartient toujours aux humains de s’assurer que ces applications répondent aux besoins réels des utilisateurs et aux normes de la marque.

Pour les dirigeants, la voie à suivre est claire : intégrez la GenAI dans votre cycle de développement, mais fixez des garde-fous clairs. Formez les équipes à une utilisation sûre. Définissez ce que l’on entend par « bon » lorsque l’IA est impliquée. Établissez des mesures dès le début, suivez la fiabilité du code, les taux de défauts et l’expérience de l’utilisateur de manière cohérente.

L’IA générative ne remplace pas la discipline en ingénierie. Elle donne à vos équipes une plus grande marge de manœuvre, mais seulement si vous êtes précis dans la manière dont vous l’utilisez. L’objectif est d’aller plus vite, sans sacrifier la qualité ou le caractère. Pour cela, il faut du leadership, pas de l’automatisation.

Principaux enseignements pour les décideurs

• La GenAI stimule l’agilité et la rapidité des équipes : Les dirigeants devraient accélérer l’adoption de la GenAI dans l’ingénierie pour accélérer la livraison, améliorer la collaboration et augmenter la capacité des développeurs sans augmenter les effectifs.
• La génération de code offre un retour sur investissement immédiat : Donnez la priorité à l’utilisation de GenAI pour la génération de code afin de réduire les cycles de développement et de libérer les ingénieurs pour qu’ils se concentrent sur le travail d’architecture et de produit à fort impact.
• Les tâches avancées sont désormais évolutives : Déployez GenAI pour soutenir le prototypage, l’intégration des API et la modernisation des systèmes existants, en réduisant la complexité, en augmentant la cohérence et en accélérant l’exécution technique.
• L‘assurance qualité et le DevOps bénéficient d’une mise à niveau de précision : l’intégration de la GenAI dans l’assurance qualité et l’ingénierie de fiabilité rationalise l’automatisation des tests et accélère les révisions ; l’investissement dans ce domaine améliore directement la stabilité du logiciel et l’expérience de l’utilisateur.
• Les gains de productivité s’accumulent au fil du temps : Même des gains de temps modestes grâce à GenAI se traduisent par une valeur annuelle significative ; suivez et augmentez l’utilisation pour maximiser les bénéfices au sein de vos équipes d’ingénieurs.
• La rapidité sans garde-fou crée des risques : Pour protéger la qualité du code et préserver l’innovation, les équipes dirigeantes doivent mettre en place des structures de responsabilité, des formations et des mesures de performance claires, parallèlement à l’utilisation d’outils d’IA.