Les dirigeants surestiment l’impact immédiat de l’IA générative sur la productivité
L’IA générative est puissante. Mais c’est une erreur de croire qu’elle rendra instantanément vos équipes d’ingénieurs plus productives. Dans presque tous les secteurs d’activité, on dit aux dirigeants que l’IA va accroître l’efficacité, rationaliser les processus et réduire les coûts. Bien que ces choses puissent être vraies au fil du temps, elles ne se produisent pas simplement parce que vous ajoutez un outil d’IA. Surtout pas dans le domaine du développement.
Une enquête menée auprès de plus de 2 100 responsables informatiques et développeurs a mis en évidence ce décalage. Les responsables de l’ingénierie placent l’IA en tête de liste pour l’amélioration de la productivité et de la satisfaction. Les développeurs, quant à eux, ont fait part d’un constat différent : seul un tiers d’entre eux a estimé que l’IA les avait aidés. Ils ne rejettent pas la technologie. Ils n’en voient tout simplement pas la valeur immédiate parce qu’elle ne résout pas les bons problèmes.
La plupart des équipes utilisent aujourd’hui l’IA générative pour la génération de code. générative pour la génération de code. C’est la tâche que les développeurs apprécient déjà le plus et pour laquelle ils sont généralement assez bons. Les dirigeants passent à côté de l’essentiel lorsqu’ils évaluent la productivité en fonction de la rapidité avec laquelle les développeurs peuvent écrire du code. Les véritables pertes de temps se produisent dans d’autres parties du processus de développement logiciel : lenteur du débogage, mauvaise documentation, structures de propriété peu claires, autant de problèmes qui ne sont pas résolus par une simple accélération de l’écriture du code.
L’aiguille de la productivité ne bouge pas si vous ne vous concentrez pas sur ce que les développeurs trouvent réellement frustrant. Il est plus utile de construire des systèmes qui réduisent les frictions dans la façon dont ils travaillent tout au long du cycle de développement. La productivité ne consiste pas à pousser les gens à produire plus vite, mais à créer un environnement où les obstacles sont éliminés. C’est là que l’IA devrait se concentrer.
Les dirigeants devraient prendre du recul par rapport au battage médiatique et rechercher un véritable retour sur investissement, mesuré par la qualité de vie des développeurs, la vélocité des équipes et les améliorations apportées à l’ensemble du système, et non par l’augmentation du nombre de lignes de code.
Impliquer les développeurs dans les décisions d’adoption de l’IA permet d’instaurer un climat de confiance et de répondre à de véritables problèmes.
Les décisions descendantes concernant l’adoption de l’IA manquent trop souvent leur cible. Les personnes qui écrivent du code tous les jours, celles qui utiliseront les outils que vous introduisez, sont ignorées dans le processus de décision. Il ne s’agit pas seulement d’un leadership inefficace. C’est une mauvaise stratégie.
Vous pouvez éviter cela en commençant par un principe simple : demandez à vos développeurs. Lorsque la direction impose des outils d’IA sans consulter les équipes, elle signale un manque de confiance. C’est exactement là que commence la résistance. Selon Andra Stefanescu, coach et formatrice en neuroscience, « le cerveau est câblé pour résister aux solutions qui semblent imposées ou mal alignées sur les véritables points de douleur ». Elle a raison. Les développeurs réagissent mieux lorsqu’ils font partie de la solution. Demandez-leur ce qui les ralentit, puis orientez l’IA vers ces problèmes.
La culture de l’ingénierie repose sur la logique et non sur le battage médiatique. Si l’IA crée du bruit, plus d’interfaces, plus de changements d’outils, elle devient une autre distraction. Trop de dirigeants supposent ce dont les développeurs ont besoin sans vérifier. Cela conduit à une faible adoption, à des outils abandonnés et, en fin de compte, à des investissements gaspillés.
La sécurité psychologique est également importante. Les développeurs doivent sentir qu’ils peuvent être honnêtes sur ce qui ne fonctionne pas sans craindre les critiques ou les réactions. Si vos équipes ne se sentent pas en sécurité pour donner un vrai retour d’information, vous construisez des stratégies d’IA sur de la fiction et non sur des faits.
Il s’agit d’une gestion de base. Vous voulez que l’IA fonctionne ? Créez un espace pour que vos développeurs puissent vous dire où ils ont réellement besoin d’aide. Orientez ensuite les outils d’IA dans cette direction. L’IA fonctionne mieux lorsque les personnes qui l’utilisent y croient. Cette conviction ne vient pas d’une démonstration de produit, elle vient du fait d’être entendu.
L’IA générative devrait améliorer l’ensemble du cycle de développement des logiciels (SDLC)
Si vous vous contentez d’utiliser l’IA pour écrire du code, vous passez à côté de la plupart des opportunités.
L’IA est capable de bien plus que d’accélérer la syntaxe. La génération de code n’est qu’une étape, que les développeurs apprécient souvent déjà et gèrent bien. La plus grande victoire réside dans l’application de l’IA générative à l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel. Cela inclut les tests, la documentation, le débogage, le partage des connaissances et la planification. Ce sont les points de friction qui ralentissent les équipes et érodent la productivité.
Lorsque l’IA est déployée uniquement pour automatiser ce qui fonctionne déjà, le rendement est faible. Mais lorsque l’IA s’attaque aux goulets d’étranglement, comme la résolution des traces de pile, la réduction de la documentation manuelle ou l’augmentation de la couverture des tests, elle commence à libérer de l’espace pour que les ingénieurs puissent construire plus efficacement. Ce sont les domaines qui ont tendance à perdre du temps et de l’énergie. L’IA est douée pour éliminer les répétitions et mettre en évidence un contexte utile. Laissez-la faire.
Le rapport DORA sur l’adoption de l’IA dans le développement de logiciels va dans ce sens. Une augmentation de 25 % de l’implication de l’IA a conduit à une augmentation de plus de 2 % du flux, de la productivité et de la satisfaction des développeurs. Il s’agit là d’un véritable progrès, qui ne vient pas simplement de l’écriture de plus de code, mais de l’amélioration de la manière dont le code est testé, révisé, documenté et déployé.
L’objectif est l’intelligence à l’échelle du système, et non l’automatisation isolée. Le véritable changement de productivité se produit lorsque l’IA améliore discrètement la qualité de tout ce qui entoure le code. C’est là que l’effet composé entre en jeu.
Les déploiements expérimentaux d’IA à petite échelle sont plus performants que les mises en œuvre globales et descendantes.
Déployer l’IA dans toute l’organisation en une seule fois ne fonctionne pas. Cela introduit de la complexité, de la résistance et du bruit. Ce qui marche, c’est de commencer petit.
Vous n’avez pas besoin de transformer tout votre environnement d’ingénierie dès le premier jour. En fait, vous ne devriez pas. Laissez les équipes expérimenter. Donnez-leur l’espace nécessaire pour tester l’IA sur les problèmes qu’elles considèrent comme prioritaires. Laissez-les mesurer les résultats. Une fois qu’une solution a démontré sa valeur, étendez-la à d’autres équipes. Il est plus rapide d’instaurer la confiance de cette manière et beaucoup moins coûteux de rectifier le tir si quelque chose ne fonctionne pas.
Les déploiements de haut en bas ont tendance à négliger les nuances au sein des équipes. Chaque équipe d’ingénieurs a des points de douleur et des flux de travail différents. Leur donner de l’autonomie sur la manière dont ils évaluent l’IA conduit à une adoption plus intelligente. Cela permet également d’éliminer les frictions entre les dirigeants et le personnel technique. Vous n’imposez pas d’outils, vous favorisez le progrès.
Andrew Zigler, défenseur principal des développeurs chez LinearB, appelle cela trouver des « moyens atomiques » de mettre en œuvre l’IA. Il a raison. Les expériences de la taille d’une bouchée permettent l’itération, un retour d’information rapide et des mesures significatives. Vous donnez à vos ingénieurs la possibilité d’apprendre au lieu de réagir.
Cette approche rend également l’impact de l’IA plus visible et partageable. Lorsqu’une équipe obtient de meilleurs résultats, un triage plus rapide des bogues, une couverture de test allégée, une intégration plus aisée, les autres suivront. C’est par les résultats, et non par les présentations, que vous obtiendrez l’adhésion.
Si vous êtes un dirigeant, vous devriez déjà en voir les avantages : moins de résistance, des cycles d’apprentissage plus rapides et une solution fondée sur le travail réel, et non sur des hypothèses. Éliminez le battage médiatique jusqu’à ce que ce qui reste fonctionne réellement. Puis développez.
Les développeurs considèrent l’IA générative comme un partenaire collaboratif plutôt que comme un substitut.
L’inquiétude L’angoisse de voir l’IA remplacer les développeurs n’est qu’une distraction.. Les développeurs n’ont pas peur de travailler avec la technologie, c’est ce qu’ils font tous les jours. Ce qu’ils refusent, c’est d’être contraints d’accepter des outils qui ne les aident pas à mieux travailler.
La meilleure façon de positionner l’IA est de la considérer comme un partenaire. Pas un système de surveillance. Pas une mesure de performance. Un partenaire. Cela fonctionne lorsque l’IA aide les développeurs à faire plus de ce qu’ils savent faire, une itération plus rapide, un apprentissage plus rapide, une meilleure prise de décision, et moins de ce qui les ralentit.
Ce changement de cadre est important. La plupart des développeurs ne veulent pas que l’IA écrive tout leur code. Ils veulent que l’IA les aide à se concentrer, à réduire la charge mentale et à surmonter les obstacles, qu’il s’agisse d’interpréter des données complexes, de résoudre des bogues ou de réfléchir à des options de mise en œuvre. Il s’agit de multiplier les compétences, et non de les remplacer.
Lizzie Matusov, PDG de Quotient, l’a résumé clairement : la principale valeur de l’IA générative ne réside pas seulement dans ce qu’elle produit, mais aussi dans la manière dont elle améliore la façon dont les développeurs pensent, ressentent et agissent. Ce changement est à l’origine de meilleures idées, d’une meilleure collaboration et, en fin de compte, de meilleurs produits.
Si vous dirigez une organisation d’ingénierie, dites-le clairement à vos équipes : L’IA n’est pas là pour vous remplacer. Elle est là pour vous aider à construire plus efficacement. Concentrez-vous sur une intégration qui respecte leur flux de travail, favorise l’autonomie et laisse de la place à la créativité. C’est ainsi que vous obtiendrez une véritable adoption sans résistance.
L’intégration transparente des outils d’IA dans les flux de travail établis maximise l’adoption et l’efficacité.
Plus l’utilisation d’un outil est naturelle, plus il a de chances d’être utilisé.
L’IA a plus de chances d’être utile lorsqu’elle ne demande pas aux développeurs de changer leur façon de travailler. Les outils qui nécessitent moins d’interactions, moins de changements entre les systèmes et une formation minimale sont adoptés plus rapidement et les abandons sont moins nombreux. Les développeurs veulent des résultats qui apparaissent dans leur flux quotidien, et non des fonctionnalités qu’ils doivent se rappeler d’activer.
C’est là que l’intelligence artificielle intégrée et contextuelle est la plus performante. Suggestions de code intégrées, notifications intelligentes, invitations à la documentation automatique, ces exemples ne forcent pas à changer de comportement. Ils réduisent les décisions. Ils suppriment les étapes répétitives. C’est ainsi que de véritables gains de productivité commencent à se faire sentir.
Jamil Valliani, chef de produit pour l’IA chez Atlassian, l’a expliqué clairement : L’IA doit être intégrée « presque sans que [les développeurs] aient à y penser activement ». C’est le seuil à ne pas dépasser. Si vos équipes débattent constamment de la manière et du moment d’utiliser l’outil, celui-ci n’est pas totalement intégré. Et s’il n’est pas intégré, il ne fournira pas une valeur constante.
Les dirigeants sous-estiment souvent les frictions créées par une mauvaise intégration. Un outil puissant qui perturbe le flux de travail est souvent pire qu’un outil simple qui s’adapte. Concentrez vos investissements en IA sur l’amélioration de l’environnement de base que vos équipes utilisent déjà. C’est de là que vient le retour sur investissement.
L’utilisation efficace de l’IA consiste à résoudre les problèmes rencontrés par les développeurs
La plupart du temps, les développeurs ne perdent pas de temps à écrire du code, mais à naviguer dans la complexité. Déboguer des erreurs difficiles. Comprendre des bases de code peu familières. Comprendre pourquoi une requête échoue silencieusement ou d’où provient un ancien composant. Ce sont les tâches pour lesquelles les développeurs ont le plus besoin d’aide.
Les données du guide d’ingénierie assistée par l’IA de DX le confirment : le cas d’utilisation de l’IA le plus signalé par les développeurs est l’interprétation des traces de pile. Elle permet d’obtenir rapidement un contexte alors qu’autrement, ils devraient fouiller manuellement dans les journaux ou la documentation. Le remaniement vient ensuite, une tâche qu’aucun développeur n’aime, mais que l’IA peut désormais aider de manière significative.
Les flux de travail d’apprentissage et de planification bénéficient également de l’IA. Lorsque les développeurs travaillent dans de nouveaux domaines ou manipulent une logique inhabituellement complexe, l’IA peut les aider à faire émerger des idées et à sortir rapidement de l’impasse. Il en va de même pour l’écriture de requêtes complexes ou pour comprendre pourquoi un système échoue lors de l’intégration.
Paradoxalement, même si les développeurs citent souvent la faiblesse de la documentation comme un obstacle majeur à la productivité, ils ne demandent pas à passer plus de temps à la rédiger. Ils veulent un moyen plus rapide de documenter sans les frais généraux. L’IA générative peut également les aider dans ce domaine, mais elle n’arrive qu’en cinquième position des cas d’utilisation les plus populaires. Cela vous indique où se situent leurs priorités : réduire les frictions en temps réel, et non peaufiner la documentation après coup.
Le rapport DORA renforce cette idée avec des données concrètes : il a été démontré que l’IA générative améliore la qualité de la documentation de 7,5 %. Il s’agit d’une amélioration significative, mais ce n’est pas dans la documentation que les développeurs recherchent le plus de soutien. Si vous dirigez l’ingénierie ou le produit, orientez vos investissements en IA vers les étapes qui drainent de l’énergie et retardent la livraison : traitement des erreurs, compréhension, qualité du code. C’est là que le retour sur investissement sera le plus rapide.
La direction doit combler le fossé entre les possibilités techniques et les attentes des dirigeants
Les cadres veulent de la clarté. Ils veulent des gains de performance, de vitesse, d’efficacité, de préférence en une seule fois. Le risque est de supposer que l’IA fournira ces résultats immédiatement si suffisamment d’outils sont ajoutés aux flux de travail de l’ingénierie. Ce n’est pas ainsi que cela fonctionne dans la pratique.
Les responsables de l’ingénierie sont souvent contraints de traduire des attentes vagues, telles que « plus d’IA, moins de coûts », en résultats significatifs. C’est là que les frictions commencent. Vous ne pouvez pas aligner les équipes en promettant à l’excès ce que l’IA va apporter. Vous les alignez en fixant des objectifs clairs, en étant transparent sur l’investissement en temps nécessaire pour obtenir des résultats et en communiquant sur ce que l’adoption de l’IA implique réellement.
Andrew Zigler, Senior Developer Advocate chez LinearB, l’a dit clairement : la plupart des dirigeants ne parlent pas le même langage que les ingénieurs. Un vice-président des ventes peut suivre le pipeline en termes précis. Le travail d’ingénierie n’offre pas la même visibilité. Par conséquent, les attentes en matière d’intelligence artificielle sont exagérées. À moins que quelqu’un ne fonde ces attentes sur la réalité, les choses s’effondrent rapidement.
Par conséquent, si vous êtes appelé à prendre des décisions, concentrez-vous sur des mesures honnêtes. Qu’est-ce que l’IA va améliorer exactement ? La qualité du code ? Le temps de résolution ? La bande passante de l’équipe ? Ne généralisez pas. Soyez précis. Considérez l’IA comme un élément d’un système plus large, et non comme une solution magique.
Fixez des objectifs réalisables, veillez à ce que vos équipes disposent du soutien nécessaire pour tester et intégrer correctement les outils, et mesurez l’adoption autant que les résultats. L’impact à long terme n’est possible que si les fondations sont bien construites, et cela commence par l’établissement d’un rythme approprié et le maintien de l’alignement de toutes les parties prenantes.
L’adoption durable de l’IA repose sur la transparence et le soutien
L’IA ne réussit pas grâce à des mandats, mais grâce à la confiance, à une politique claire et à l’autonomie des développeurs. Forcer l’adoption envoie le mauvais message. Il indique aux développeurs que l’outil est plus important que leur jugement. C’est là que la résistance prend racine.
Si vous souhaitez obtenir des résultats durables, vous devez mettre en place un environnement politique qui favorise l’exploration et non les attentes. Les développeurs doivent savoir comment l’IA est censée être utilisée, où elle est testée et quelles sont les boucles de rétroaction existantes. La transparence n’est pas seulement une bonne gouvernance, c’est une nécessité opérationnelle. Lorsque les gens comprennent l’objectif, ils s’engagent plus sérieusement.
Le rapport de DORA sur l’impact de la GenAI trace une voie à suivre : communiquez vos intentions, partagez votre cadre et laissez les développeurs s’engager. Donnez aux équipes le temps d’apprendre, de tester et de réfléchir de manière critique aux intégrations. Laissez de la place à l’expérimentation. Les équipes ont besoin de liberté non seulement pour adopter l’IA, mais aussi pour rejeter les outils qui ne créent pas de valeur.
Les dirigeants doivent également investir dans des structures de soutien. Cela inclut la documentation interne sur l’utilisation de l’IA, l’accès à la formation et les politiques relatives à la manière dont les performances seront ou ne seront pas mesurées. Si l’IA devient une mesure de reporting avant de devenir un stimulant de la productivité, vous avez perdu l’alignement.
La conclusion est la suivante : lorsque les développeurs sentent qu’ils ont la possibilité d’évaluer les outils d’IA par eux-mêmes, l’adoption devient organique. Vous n’aurez pas besoin de forcer l’utilisation, les équipes chercheront les outils qui les aident réellement. C’est à ce moment-là que vous saurez que votre stratégie fonctionne.
L’adoption de l’IA peut introduire une complexité supplémentaire
L’adoption précipitée crée des problèmes en aval. L’IA générative peut être puissante, mais sans systèmes réfléchis en place, elle crée plus de problèmes qu’elle n’en résout. Les développeurs le remarquent déjà : plus de temps passé à déboguer le code généré par la machine, plus d’heures perdues à résoudre les failles de sécurité. La promesse de cycles de développement plus rapides s’effondre lorsque les équipes doivent démêler des erreurs introduites par des suggestions d’IA qu’elles n’ont pas entièrement comprises ou contrôlées.
Zohar Einy, PDG de Port, a averti que des déploiements plus rapides sont souvent synonymes de plus de complexité : plus de microservices, plus de points de décision, plus d’interactions instables entre les systèmes. Lorsque l’IA génère du code que les développeurs n’ont pas écrit eux-mêmes, il est plus long à déboguer, plus difficile à tester et augmente le risque de mauvaise configuration. Ce n’est pas seulement une question de vitesse, c’est une question de contrôle.
Selon le rapport State of Software Delivery 2025 de Harness, 67 % des développeurs passent désormais plus de temps à déboguer le code généré par l’IA. Par ailleurs, 68 % d’entre eux déclarent passer plus de temps à gérer les problèmes de sécurité introduits par les changements induits par l’IA. Il ne s’agit pas de cas marginaux, mais d’impacts systémiques.
Cela ne signifie pas que vous devez abandonner l’IA. Cela signifie que vous avez besoin d’une structure. Il s’agit notamment de délimiter l’entrée du code généré par l’IA dans vos systèmes, d’établir des points de contrôle pour la validation, de surveiller les régressions et d’instaurer une culture interne qui traite les résultats de l’IA comme un projet et non comme une décision. Dans ce domaine, la stratégie l’emporte sur la rapidité. Sans plan, l’IA amplifie la complexité au lieu de la réduire.
Les dirigeants doivent avoir une vision d’ensemble. L’IA peut apporter de la vélocité. Mais sans précision, elle crée un ralentissement. Les systèmes que vous construisez pour gérer la complexité, les protocoles d’examen du code, les politiques de sécurité, les outils d’observabilité, sont ce qui détermine si l’IA devient un accélérateur ou un handicap. Concentrez-vous sur ces systèmes si vous voulez que l’IA évolue sans compromettre la sécurité ou la qualité des résultats.
Réflexions finales
L’IA générative n’est pas un raccourci. Il s’agit d’un changement de capacité, et il n’est efficace que si vous le traitez de cette manière. La plus grande erreur commise par les dirigeants est de concevoir des stratégies d’IA basées sur des hypothèses plutôt que sur les frictions réelles des développeurs. C’est pourquoi les gains de productivité restent limités, malgré de lourds investissements.
Concentrez-vous moins sur la mise en place d’outils que sur l’élimination des obstacles. Donnez aux équipes la possibilité d’expérimenter, de partager les résultats et de rejeter ce qui ne fonctionne pas. Respectez le flux de travail plutôt que les fonctionnalités. Si l’IA s’adapte à la façon dont les développeurs pensent, ils l’adopteront plus rapidement et obtiendront de meilleurs résultats. Si elle est un obstacle, ils la contourneront et vous n’obtiendrez qu’un rendement minimal.
Faites de l’alignement votre priorité. Les développeurs, les responsables de l’ingénierie et les dirigeants doivent travailler à partir de la même vérité opérationnelle. Cela signifie des boucles de rétroaction cohérentes, des définitions claires de la valeur et des politiques qui favorisent la confiance plutôt que le contrôle. Lorsque l’adoption est volontaire et stratégique, l’effet est exponentiel.
Les outils sont là. Les résultats dépendent de la qualité de votre écoute, de la clarté de votre leadership et de votre capacité à concevoir l’IA pour résoudre des problèmes réels, et pas seulement ceux dont vous supposez l’existence.
