Le code « presque correct » généré par l’IA crée une dette technique à long terme
L’IA modifie rapidement la façon dont nous concevons les logiciels. Mais ce n’est pas le cas tous les morceaux de code générés par l’IA ne sont pas utiles. De plus en plus, les développeurs ont affaire à ce que nous appelons un code « presque correct », un résultat qui semble correct mais qui n’est pas fiable. Il est suffisamment proche pour sembler digne de confiance, mais pas assez bon pour être utilisé tel quel. Et lorsque les développeurs commencent à corriger ces erreurs, ils s’aperçoivent que cela prend plus de temps que d’écrire à partir de zéro.
C’est là que la productivité en prend un coup. Ces interruptions du flux de travail ne sont pas seulement ennuyeuses, elles se transforment en quelque chose de plus important : la dette technique. Plus votre équipe en accumule, plus l’innovation est lente. Les équipes se retrouvent coincées à nettoyer le désordre d’hier au lieu d’aller de l’avant.
Lorsque vos développeurs passent plus de temps à déboguer le code généré par la machine, le gain de productivité à court terme disparaît. Du point de vue de l’entreprise, il s’agit d’un coût, caché, récurrent et destructeur pour l’évolutivité à long terme.
Selon l’enquête 2025 de Stack Overflow auprès des développeurs, 66 % d’entre eux déclarent que leur principale frustration en matière d’IA est que le code est « presque correct ». Et 45 % affirment que le débogage de ce code prend plus de temps que prévu. Ces données méritent d’être prises au sérieux.
Ainsi, si vous déployez des outils d’IA à grande échelle sans tenir compte des flux de travail de débogage et de l’impact sur les développeurs, vous ne réduisez peut-être pas les coûts. En fait, vous risquez d’augmenter la charge opérationnelle.
La confiance des développeurs et l’appréciation générale des outils d’IA sont en baisse malgré une utilisation accrue.
L’IA n’échoue pas parce qu’elle n’est pas utilisée. Elle échoue parce que nous surestimons ce qu’elle peut faire et que nous sous-estimons les raisons pour lesquelles les gens cessent de lui faire confiance.
Même si 84 % des développeurs utilisent ou prévoient d’utiliser des outils d’IA, contre 76 % l’année dernière, beaucoup perdent confiance. La confiance dans la précision de l’IA diminue rapidement. Seuls 33 % des développeurs déclarent faire confiance au code généré par l’IA en 2025. Ce chiffre est en baisse par rapport aux 43 % de 2024, et encore plus bas que les 42 % de 2023.
Le taux de popularité est également en baisse. En 2023, 77 % des développeurs avaient une vision positive de l’IA. Ce chiffre est tombé à 60 % cette année. Ce n’est pas parce que l’intérêt pour l’IA a baissé. Mais parce que les attentes ne correspondent pas à la réalité.
Les outils n’apportent pas ce qui compte le plus : une production cohérente et de haute qualité. Les développeurs ne veulent pas être ralentis. Ils veulent de la fiabilité. Lorsque l’IA crée plus de questions que de réponses, la confiance s’érode.
Erin Yepis, analyste principal chez Stack Overflow, a bien résumé la situation : « La plupart des développeurs utilisent l’IA, mais ils l’apprécient moins et lui font moins confiance cette année. » Ce décalage est très révélateur. Il nous indique qu’une forte adoption n’est pas synonyme de confiance profonde. Et pour les chefs d’entreprise, il s’agit d’un signal, pas d’un problème.
Si vous voulez que vos investissements dans l’IA produisent une valeur réelle, concentrez-vous sur l’alignement entre les besoins des développeurs et ce que l’IA apporte réellement. C’est ainsi que vous transformerez les expériences en stratégie.
Les outils d’IA se heurtent à des problèmes de programmation complexes, ce qui limite leur utilité pour les tâches de développement avancées.
L’IA fonctionne bien lorsque le problème est bien défini, reproductible et n’implique pas trop de dépendances. Mais dès que vous entrez dans des bases de code plus complexes et interconnectées, la promesse d’un développement généré par l’IA commence à s’évanouir.
Selon l’enquête Stack Overflow Developer Survey de 2025, seuls 29 % des développeurs pensent que les outils d’IA peuvent gérer des problèmes complexes. Il s’agit d’une baisse de 6 points par rapport à l’année précédente, ce qui montre un réel retour d’information de la part des personnes qui développent des logiciels tous les jours. L’inquiétude n’est pas théorique. Elle est opérationnelle.
Les projets complexes impliquent souvent une logique en couches, des contraintes de performance et des considérations de sécurité qui nécessitent une expérience humaine pour s’y retrouver. Les outils d’IA ne sont pas formés pour évaluer les compromis entre les différentes décisions architecturales. Ils peuvent générer des résultats plausibles, mais ceux-ci manquent de compréhension du contexte, d’intention et de maintenabilité à long terme.
Pour les équipes dirigeantes, cela signifie deux choses : premièrement, vous devez identifier les domaines dans lesquels l’IA apporte une réelle valeur ajoutée, c’est-à-dire les domaines peu complexes ou très répétitifs. Deuxièmement, n’attendez pas de l’IA qu’elle remplace la résolution de problèmes par l’homme dans les travaux de développement à fort enjeu. Si vous le faites, vous préparez votre équipe à des taux de refactorisation plus élevés et à des pertes en aval de la vitesse d’ingénierie. Les développeurs compétents restent votre principal atout pour les scénarios de codage complexes.
De nombreuses entreprises ne parviennent pas à mettre en place des cadres de gouvernance adéquats pour le développement de l’IA.
La plupart des organisations ont rapidement adopté les outils d’IA. C’est logique, l’expérimentation précoce sans trop d’obstacles a permis aux équipes d’apprendre rapidement. Mais aujourd’hui, sans faire correspondre ce rythme à une gouvernance interne, les entreprises sont exposées. Le fossé entre l’intégration de l’IA et la gestion des risques se resserre et produit des conséquences réelles.
Ce qui apparaît aujourd’hui, ce sont les problèmes de sécurité du code, les comportements imprévisibles et les écarts entre les résultats de l’IA et les normes de qualité internes. Les développeurs se rebiffent en voyant des outils qui privilégient la vitesse au détriment de l’exactitude. Ce n’est pas l’idéal pour les logiciels d’entreprise.
Ben Matthews, directeur principal de l’ingénierie chez Stack Overflow, a mis en garde contre le fait que les outils d’intelligence artificielle basés sur de grands modèles de langage passent souvent à côté de leurs propres erreurs. Ces LLM peuvent produire des résultats fiables qui ne sont pas corrects, et ils ne signalent pas toujours les problèmes. Les développeurs avertis peuvent repérer les problèmes, mais les outils eux-mêmes manquent de sécurité.
Selon l’enquête Stack Overflow, 61,7 % des développeurs recherchent encore une aide humaine en raison de problèmes de sécurité ou d’éthique liés aux résultats de l’IA. Et 77 % d’entre eux affirment que le « vibe coding« un code rapide mais non validé généré par l’IA, n’a pas sa place dans leur processus de développement professionnel. Il s’agit là d’un retour d’information clair de la part des personnes les plus proches du travail.
Pour avancer proprement, les organisations ont besoin de politiques structurées de développement de l’IA. Il s’agit notamment de définir où les outils d’IA sont autorisés, comment leurs résultats sont examinés et qui est responsable en dernier ressort du code approuvé. Cela permet de protéger vos systèmes de base et de maintenir la confiance entre le produit, l’ingénierie et la sécurité. L’IA doit être intégrée dans des flux de travail sécurisés et révisables, sinon elle devient un handicap.
Les développeurs associent de plus en plus les outils d’IA à l’expertise humaine pour compenser les lacunes du codage automatisé.
Les développeurs n’abandonnent pas l’IA. Ils l’utilisent simplement de manière plus stratégique. Ce qui se passe actuellement, c’est un changement de comportement : ils utilisent l’IA lorsqu’elle permet d’accélérer des tâches simples, et se tournent vers des développeurs expérimentés et des communautés de confiance lorsque le résultat n’est pas à la hauteur.
Cette approche hybride est ancrée dans la réalité. Selon l’enquête Stack Overflow Developer Survey de 2025, 84 % des développeurs restent actifs sur la plateforme. 89 % d’entre eux s’y rendent plusieurs fois par mois, et 35 % y vont spécifiquement pour résoudre des problèmes après avoir reçu un code d’IA défectueux ou incomplet. Il s’agit là d’un modèle de comportement mesurable.
Même avec l’essor de l’apprentissage assisté par l’IA, l’expertise humaine reste essentielle. 44 % des développeurs ont utilisé des outils d’IA pour apprendre un nouveau langage ou une nouvelle technique de programmation au cours de l’année écoulée. Ce chiffre est en hausse par rapport à 37 % en 2024. Mais lorsqu’il s’agit de la qualité du code, de la sécurité ou d’une mise en œuvre nuancée, ils s’appuient encore largement sur les connaissances générées par l’homme.
Pour les entreprises, la leçon à tirer est simple. Ne traitez pas les outils d’IA comme un remplacement complet. Ils font partie de la boîte à outils. Donnez la priorité à un leadership technique expérimenté et maintenez l’accès à des plateformes peer-to-peer de qualité. Ainsi, vos équipes ne perdront pas de vitesse de développement et ne perdront pas de temps à corriger un code peu fiable.
La productivité est au rendez-vous lorsque le retour d’information humain et l’automatisation de l’IA se complètent.
L’utilisation fréquente d’outils d’intelligence artificielle est en corrélation avec une plus grande popularité
Voici ce que les données montrent : les développeurs qui utilisent des outils d’IA tous les jours sont plus susceptibles de leur faire confiance et d’obtenir de meilleurs résultats. La différence est nette : 88 % des utilisateurs quotidiens ont une opinion favorable, contre seulement 64 % des utilisateurs hebdomadaires.
Ce que cela nous apprend, c’est que la fréquence est importante. Lorsque les développeurs interagissent régulièrement avec l’IA, ils comprennent mieux où les outils sont efficaces, où ils échouent, et comment ajuster leurs flux de travail en conséquence. Il ne s’agit pas seulement d’exposition, mais aussi de développement des compétences par l’itération active.
Pour les chefs d’entreprise, cela renforce l’importance d’un accompagnement et d’une formation structurés pour le développement de l’IA. Vous ne pouvez pas attendre de gains significatifs de l’intégration de l’IA si vos équipes ne savent pas comment travailler avec ces outils de manière cohérente. Une utilisation occasionnelle ou limitée ne produit pas le même confort ou la même précision.
L’outillage d’IA n’est pas une fonction que l’on installe et que l’on oublie. Il nécessite une interaction quotidienne et des boucles de rétroaction. Investissez dans la formation continue de vos équipes d’ingénieurs. Encouragez une utilisation fréquente, soutenue par des conseils et des contrôles de qualité. C’est ainsi que vous passerez de l’adoption abstraite à l’avantage pratique.
Les entreprises peuvent s’assurer un avantage concurrentiel en intégrant l’IA à la surveillance humaine.
L’adoption de l’IA n’est plus un facteur de différenciation. Ce qui distingue désormais les entreprises, c’est l’efficacité avec laquelle elles intègrent l’IA dans leurs systèmes d’ingénierie avec contrôle, cohérence et précision.
L’enquête 2025 de Stack Overflow auprès des développeurs le montre clairement. Dans l’ensemble, les développeurs indiquent que les outils d’IA sont plus efficaces lorsqu’ils sont associés à des systèmes de débogage solides, à des flux de travail d’intégration échelonnés et à une révision humaine expérimentée. Sans ces éléments, les gains de productivité stagnent et la dette technique augmente.
Pour apporter une valeur durable, il faut savoir où travaille l’IA, comment elle s’intègre dans les cycles de développement quotidiens et quand elle a besoin d’être supervisée. Cela implique de créer des outils de débogage personnalisés pour le code généré par l’IA, de maintenir la mémoire organisationnelle grâce à des développeurs expérimentés et de soutenir la formation continue afin d’améliorer la maîtrise des outils.
Les entreprises qui prennent les devants ne sont pas celles qui adoptent l’IA en premier. Ce sont celles qui conçoivent pour la qualité, et pas seulement pour la rapidité. Elles protègent l’intégrité du code, réduisent le désalignement entre les équipes et adaptent les modèles de gouvernance à l’évolution des outils. Il s’agit là de choix opérationnels, et non théoriques.
Si l’objectif est d’améliorer le délai de mise sur le marché et de maintenir la qualité du code, la voie est assez directe. Renforcez les flux de travail de l’IA avec l’expertise humaine. Investissez dans des processus de révision qui détectent les erreurs subtiles avant qu’elles ne prennent de l’ampleur. Optimisez la fiabilité. C’est ainsi que l’IA devient un multiplicateur de rendement, et non une source de retouches.
En conclusion
L’IA dans le développement n’est pas une solution miracle, et aucun dirigeant sérieux ne devrait s’attendre à ce qu’elle le soit. Les outils progressent rapidement, mais ils ont encore besoin d’être guidés, structurés et supervisés. La vague actuelle de codes « presque corrects » est un avertissement, pas une fin en soi. Lorsque l’automatisation introduit plus de complexité qu’elle n’en supprime, vous n’évoluez pas, vous piétinez.
L’avantage ne viendra pas de la rapidité avec laquelle vous adopterez l’IA. Il viendra de votre capacité à l’aligner sur les personnes, les processus et les priorités qui font réellement progresser l’ingénierie. Cela signifie qu’il faut investir dans des cadres de qualité, approfondir l’expertise interne et résister aux raccourcis qui créent de la fragilité.
Ce qui compte maintenant, c’est l’exécution. L’IA va effectuer davantage de tâches lourdes à l’avenir, mais seulement si vous savez où l’utiliser et comment la prendre en charge. Les entreprises qui mettent en place une intégration intelligente de l’IA dès aujourd’hui ne se contenteront pas de travailler plus vite. Elles livreront mieux, se développeront avec moins de ralentissements et resteront en tête sans épuiser leurs équipes.
