Quand le code n’est plus ce qui ralentit vos projets

Le codage n’est plus le goulot d’étranglement du développement logiciel

Nous sommes arrivés à un point où l’écriture manuelle du code n’est plus ce qui ralentit le développement des logiciels. Avec l’essor du codage agentique, des outils d’intelligence artificielle capables de générer rapidement un code précis, la tâche consistant à transformer une idée en un produit fonctionnel n’est plus limitée par des heures de travail au clavier. Le développement qui prenait des mois se fait désormais en quelques jours. C’est ce qui se passe actuellement dans les endroits où les gens utilisent l’IA pour aller plus vite que leurs concurrents.

Pensez à la façon dont les cycles de développement se déroulaient auparavant. Identifiez une fonctionnalité, affectez des ingénieurs, construisez, testez, répétez. Ce cycle est en train de se réduire considérablement. L’IA prenant en charge une plus grande partie de la production du code brut, les équipes peuvent passer de l’idée au produit livrable avec beaucoup moins de points de friction. Cela supprime la compression dans le pipeline où la bande passante de l’ingénierie ralentissait tout le reste. Désormais, ce n’est plus le code qui vous ralentit, mais tout ce qui n’est pas encore résolu dans le processus de codage.

Pour les dirigeants, la conclusion est simple : les contraintes des processus évoluent rapidement. Si le codage n’est plus le modèle d’attente, les prochains goulets d’étranglement, les exigences, la planification, la validation des produits, apparaîtront rapidement. Les entreprises qui prennent en compte cette évolution seront en mesure de saisir plus d’idées, de livrer plus rapidement et de débloquer des modèles opérationnels entièrement nouveaux.

Brendan O’Donohoe, expert en processus de fabrication, a discuté des améliorations de la production avec Russ Roberts dans le cadre du podcast EconTalk. La leçon tirée de cette conversation est toujours d’actualité : une fois que vous avez identifié la contrainte et que vous l’avez supprimée, quelque chose d’autre devient le ralentissement. Les équipes de logiciels modernes vivent la même chose en ce moment avec le codage.

Des exigences claires et précises deviendront le nouveau goulot d’étranglement.

Avec une l’IA s’occupe de la majeure partie de la génération du codele prochain problème n’est pas technique, il s’agit de communiquer les exigences suffisamment clairement pour que l’IA puisse les exécuter efficacement. Aujourd’hui, la plupart des entreprises tolèrent des spécifications de fonctionnalités vagues. Les développeurs discutent avec les parties prenantes, interprètent les intentions et remplissent les blancs. Cela ne fonctionne pas lorsque vous avez affaire à des systèmes automatisés. L’IA ne peut pas deviner ce que vous voulez dire, elle construira exactement ce que vous demandez.

Pour progresser efficacement, votre équipe doit affiner sa définition des problèmes. Les exigences du produit doivent être claires, directes et bien structurées. Au début, cela ne vous semblera pas familier. Cela implique de revoir vos attentes actuelles en matière de documentation, de communication et de transfert. Et oui, cela nécessite un changement d’état d’esprit, moins de dépendance à l’égard des itérations en amont et en aval, plus de précision en amont.

Il ne s’agit pas d’être bureaucratique ou d’ajouter des couches inutiles. Il s’agit de parler suffisamment clairement pour que les machines agissent. Pensez-y comme une clarté opérationnelle. Si vos équipes ne peuvent pas formuler les fonctionnalités avec précision, elles perdront du temps à déboguer des produits qui n’ont fait que suivre de mauvaises instructions. C’est là que « coder en anglais » devient plus qu’une simple métaphore, c’est une véritable compétence. Les chefs de produit et les chefs d’entreprise devront apprendre à décrire les fonctionnalités de manière à ce qu’un système puisse les comprendre et les exécuter.

Pour les dirigeants, le message est clair : investissez dans la formation de vos équipes pour rédiger de meilleures exigences et structurer les idées de produits de manière plus délibérée. À mesure que l’IA devient un ensemble d’outils et que les codeurs humains deviennent des réviseurs et des stratèges, la qualité de vos contributions devient plus importante que jamais. Dépêchez-vous, car ceux qui maîtriseront en premier ce prochain goulot d’étranglement façonneront la vitesse et la qualité de l’innovation à l’avenir.

La génération accélérée de code entraînera une explosion de la production de logiciels

Nous allons voir plus de logiciels produits que jamais auparavant. Non pas progressivement, mais rapidement. Lorsque vous supprimez les obstacles que sont le temps et les compétences pour écrire du code, davantage d’idées passent du concept à l’exécution sans friction. Les personnes qui, auparavant, n’avaient pas accès aux ressources d’ingénierie peuvent désormais générer des versions fonctionnelles de ce qu’elles imaginent. Cela se traduit par un flot de nouveaux produits, de nouvelles fonctionnalités et d’outils réimaginés qui arrivent sur le marché.

La plupart de ces logiciels ne seront pas excellents. Certains seront bâclés, non testés ou mal ciblés, ce que d’aucuns commencent à appeler « l’IA bâclée ».le manque d’efficacité de l’intelligence artificielle. » Mais là n’est pas la question. L’augmentation du volume multiplie les chances d’obtenir des résultats valables. Les idées qui n’étaient pas mises en œuvre auparavant en raison de contraintes de temps ou de coût le seront désormais. Ce rythme oblige les chefs de produit à être beaucoup plus précis sur ce qu’ils autorisent à produire et sur la manière dont ils maintiennent la fonctionnalité sans perdre de vue la valeur pour l’utilisateur.

Cela ouvre une grande surface d’expérimentation. Lorsque le coût de l’itération est proche de zéro, les tests sont plus nombreux, les échecs plus rapides et les idées plus fructueuses apparaissent plus tôt. Le travail de gestion des produits ne devient pas plus facile, il devient plus critique. Contrôler la qualité et rester concentré dans un environnement de développement de plus en plus bruyant exige de l’expérience et de la clarté. Les équipes ne peuvent pas se fier à l’ancien rythme pour trier le bon grain de l’ivraie. Elles auront besoin de critères réels et de normes d’exécution plus strictes.

Pour les dirigeants, l’implication est directe. La vélocité de votre produit est sur le point de monter en flèche. Cela pourrait signifier plus de victoires ou plus de gaspillage. Les résultats dépendent de la manière dont vous gérez cette montée en puissance. Des opérations produit solides, une priorisation plus stricte et des incitations alignées sont encore plus importantes aujourd’hui. Avec la génération automatisée de code en place, la façon dont vous gérez l’aspect stratégique du développement est ce qui distinguera les leaders de l’industrie de tous les autres.

Les développeurs passeront de l’écriture du code à la gestion des résultats générés par l’IA.

La responsabilité principale des ingénieurs logiciels est en train de changer. Lorsque le code est écrit par l’IA, les développeurs humains deviennent des réviseurs, des coordinateurs et des stratèges. Ils ne disparaissent pas, ils montent en grade. Leur rôle est de s’assurer que les résultats générés par l’IA respectent les normes, correspondent aux objectifs architecturaux et fonctionnent de manière fiable dans le cadre de la production.

Cela exige un autre type d’expertise. Les développeurs devront comprendre comment les agents fonctionnent, comment les guider et, surtout, comment contester et affiner leurs résultats. Le débogage consiste moins à résoudre des problèmes de syntaxe qu’à vérifier que la logique du code s’aligne sur les objectifs de l’entreprise ou les contraintes du système. La conception de messages-guides, l’interprétation des réponses et l’exercice du jugement deviendront des aspects essentiels de la contribution technique. Les connaissances de première ligne consisteront moins à taper du code qu’à en diriger la création et l’alignement.

Les responsables de l’ingénierie devront repenser la manière dont ils évaluent les performances. Le signal ne se limite plus à la rapidité ou à l’efficacité avec laquelle une personne écrit du code. Il s’agit de savoir comment ils encadrent les systèmes d’agents, repèrent rapidement les modèles de défaillance et traduisent les priorités de haut niveau en logiciels fonctionnels. De nouveaux outils et flux de travail apparaîtront pour aider à quantifier et à mesurer cet impact.

Pour les dirigeants, il s’agit d’un changement de personnel et de culture. Vous ne recrutez plus uniquement pour le rendement. Vous recrutez pour le discernement et l’adaptabilité. Les investissements dans la formation devront se concentrer sur l’orientation des systèmes d’IA, la validation des résultats et l’amélioration des compétences des ingénieurs pour leur permettre d’occuper des postes de supervision à plus forte valeur ajoutée. Les équipes qui s’engagent très tôt dans cette voie contrôleront la qualité, la vitesse et l’intégrité du système tout en évoluant plus rapidement que leurs homologues.

L’établissement de priorités et la prise de décisions stratégiques deviendront le nouveau goulot d’étranglement critique.

Une fois que le code devient rapide et peu coûteux à générer, le véritable défi n’est plus l’exécution, mais l’orientation. Lorsque presque tout ce qui figure sur votre feuille de route devient techniquement réalisable dans un cycle plus court, la complexité du choix de ce qui doit être construit augmente. Cela crée un nouveau goulot d’étranglement qui n’est pas lié aux outils ou au talent, mais à la clarté de la décision.

Dans le modèle traditionnel, les contraintes aidaient à faire des compromis. Les équipes devaient se concentrer parce qu’il n’y avait pas assez de temps ou de capacité pour tout faire. Mais avec les systèmes de codage agentique qui réduisent le temps nécessaire à la livraison, ces contraintes s’estompent. Désormais, les équipes produit peuvent livrer à grande échelle et à grande vitesse, mais sans priorités claires, elles risquent de se disperser et de créer un bruit de produit qui nuit à la valeur de l’entreprise.

Pour les dirigeants, ce changement exige une vision plus précise de l’alignement stratégique. Cela signifie qu’il faut renforcer la manière dont les décisions relatives aux produits sont prises, non seulement au niveau de la feuille de route, mais aussi tout au long du cycle de développement. Vous avez besoin de filtres plus puissants. Vous avez besoin d’équipes suffisamment disciplinées pour arrêter les idées qui créent du désordre plutôt que du progrès. Vous avez besoin de clarté sur ce qui fait avancer l’entreprise, et pas seulement sur ce qu’il est possible de livrer.

La gestion des produits devient la couche de contrôle. Il ne s’agit plus de maintenir des carnets de commandes. Il s’agit de curation, d’empêcher activement les équipes de rechercher des résultats de faible valeur et de maintenir l’attention sur ce qui est important. L’exécution à grande vitesse sans hiérarchisation des priorités crée du gaspillage. Les dirigeants doivent mettre en place de meilleurs outils, des mesures plus claires et des processus interfonctionnels plus rigoureux pour aider leurs équipes à prendre ces décisions plus difficiles en temps réel.

Il ne s’agit plus de capacité, mais de retenue. Les entreprises les plus performantes dans cette phase seront celles qui maintiendront la cohérence alors que tout le reste s’accélère. Elles construiront intentionnellement, et pas seulement fréquemment. C’est ce qui comptera le plus.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Le codage n’est plus le goulot d’étranglement : Les progrès du codage agentique ont considérablement réduit le temps nécessaire à l’écriture des logiciels, déplaçant les goulets d’étranglement vers des étapes antérieures et postérieures du cycle de développement. Les dirigeants devraient réévaluer où le temps et l’attention sont les plus nécessaires.
• Des exigences claires sont désormais essentielles : Les systèmes de codage automatisés nécessitent des données précises et non ambiguës pour fonctionner efficacement. Les dirigeants devraient investir dans la formation des équipes afin qu’elles puissent définir les exigences du produit avec plus de clarté et de structure.
• Le volume de logiciels augmentera, de même que les risques : La génération de code plus facile inondera les marchés de nouveaux logiciels, souvent de qualité médiocre. Les dirigeants doivent redoubler d’efforts en matière de gouvernance des produits et de définition des priorités afin de différencier la valeur du bruit.
• Les développeurs deviennent des superviseurs de l’IA : Les ingénieurs passeront de l’écriture du code à l’affinage, au pilotage et à la validation des résultats générés par l’IA. Le recrutement et la formation devraient être axés sur la réflexion stratégique et le contrôle de la qualité plutôt que sur le codage manuel.
• L‘établissement de priorités est le prochain problème difficile : lorsque tout devient constructible, décider ce qu’il ne faut pas construire devient la principale contrainte. Les dirigeants doivent renforcer l’alignement stratégique et les cadres décisionnels afin de maintenir l’attention portée aux produits dans le cadre de cycles d’exécution plus rapides.