Les développeurs seniors utilisent davantage l’IA pour les tâches de codage que les développeurs juniors.
Les données sont claires : les développeurs ayant plus de 10 ans d’expérience s’appuient fortement sur l’IA. Près d’un tiers des développeurs seniors déclarent aujourd’hui que plus de la moitié du code qu’ils livrent est généré par l’IA. est généré par l’IA. Il s’agit là d’un signal fort. Ces développeurs ne font pas d’expériences ; ils s’appuient sur l’IA pour créer du code de production à grande échelle.
Pourquoi est-ce important ? Parce que cela montre que les personnes les plus à même d’évaluer l’intégrité des résultats générés par l’IA ne se contentent pas de les tolérer, elles leur font confiance. Les ingénieurs chevronnés ont suffisamment d’expérience pour repérer les faiblesses. S’ils choisissent encore de laisser l’IA piloter une part importante de la base de code, cela nous indique que les performances de ces outils sont opérationnelles.
Dans le même temps, ce type d’adoption à grande échelle met en lumière un point crucial pour les dirigeants : le succès de l’IA dépend de la maturité des talents. Les développeurs débutants, dont beaucoup sont encore en train d’acquérir des compétences fondamentales, n’utilisent pas l’IA au même niveau. Seuls 13 % d’entre eux déclarent que plus de la moitié de leur code est généré par l’IA. Cela nous indique deux choses : premièrement, ils sont moins confiants dans la supervision des décisions de l’IA, et deuxièmement, ils n’ont pas encore le jugement nécessaire pour séparer les résultats solides de la logique défectueuse.
Pour les dirigeants de C-suite, il ne suffit pas d’intégrer des outils d’IA dans votre flux de travail. Vous avez besoin de personnes expérimentées pour guider l’intégration. Vous avez également besoin d’une culture interne qui traite l’IA comme un partenaire évolutif, et non comme une baguette magique. Investir dans le mentorat entre les développeurs seniors et juniors n’est pas seulement une stratégie de rétention des talents, c’est aussi la façon d’instaurer la confiance et une supervision critique à grande échelle.
Dans l’enquête menée par Fastly en juillet 2025 auprès de 791 développeurs professionnels, 32 % des développeurs seniors ont déclaré que plus de la moitié du code qu’ils livraient était généré par l’IA. Ce n’est pas de l’expérimentation, c’est de l’adoption. Un développeur senior ayant participé à l’étude l’a exprimé clairement : « L’IA testera le code et trouvera les erreurs beaucoup plus rapidement qu’un humain, en les réparant de manière transparente.
L’édition et la révision du code généré par l’IA annulent souvent une partie des gains de temps escomptés.
L’utilisation de l’IA dans le développement de logiciels n’est plus facultative, elle est inévitable. Mais cela ne veut pas dire qu’il n’y a pas de frictions. Une part non négligeable des développeurs passe trop de temps à corriger les résultats générés par l’IA. Selon l’enquête Fastly de juillet 2025, 28 % des développeurs ont déclaré qu’ils devaient corriger ou modifier le code de l’IA assez souvent pour effacer la majeure partie du gain de temps escompté. Seuls 14 % d’entre eux affirment que le résultat est prêt avec peu d’ajustements. Cette tendance devrait attirer votre attention.
La promesse de l’IA l’IA dans la génération de code est une livraison plus rapide et un débit plus élevé. C’est ce qui se passe, mais pas pour tout le monde, et pas toujours. Lorsque des divergences dans les hypothèses de l’IA apparaissent, qu’elle interprète mal la logique du programme ou qu’elle génère une implémentation non pertinente, les développeurs interviennent, souvent en reconstruisant des parties du code. Ce n’est pas un problème pour les ingénieurs chevronnés, qui savent à quoi s’attendre, mais pour de nombreux ingénieurs débutants, en particulier ceux qui sont encore en train de développer leur intuition, les interruptions s’accumulent.
L’écart n’est pas seulement une question d’expérience. Il s’agit d’attentes. De nombreux outils d’IA restent très confiants, que le résultat soit correct ou non. Les développeurs, en particulier ceux qui n’ont pas une grande expérience, peuvent finir par déboguer plus longtemps qu’ils ne l’auraient fait s’ils avaient codé à partir de zéro. Cela augmente le risque de goulots d’étranglement au niveau des performances et de bogues qui se glissent dans la production. Vous finissez par troquer la rapidité immédiate contre la précision, à moins que vous ne disposiez d’une équipe équipée pour faire les deux.
Pour les dirigeants, le message est simple : Les outils d’IA ne sont pas totalement autonomes. Ils sont des multiplicateurs de force, mais uniquement lorsqu’ils sont associés à une supervision humaine solide. Il est essentiel d’affecter des ressources à l’amélioration de la conception des flux de travail, des pratiques de test unitaire et des cadres d’examen du code spécifiques à l’IA si vous voulez que l’IA soit un accélérateur net. Lancer l’IA dans des équipes sans ajuster le processus d’assurance qualité ne limitera pas seulement les avantages, mais ajoutera des risques.
Cette friction est prévisible. Elle peut également être résolue. Les organisations qui réussiront avec l’IA générative seront celles qui s’articuleront autour de l’utilisation dans le monde réel.
Les outils d’IA sont perçus comme accélérant la vitesse de codage, en particulier par les développeurs seniors.
Les développeurs expérimentés ne se contentent pas d’utiliser l’IA, ils l’utilisent pour aller plus vite. Selon l’enquête Fastly de juillet 2025, 59 % des développeurs seniors ont déclaré que l’IA les avait aidés à produire du code plus rapidement. l’IA les a aidés à livrer le code plus rapidement. Ce chiffre est de 49 % pour les développeurs juniors. Plus important encore, les ingénieurs seniors étaient deux fois plus susceptibles de signaler des gains de vitesse « significatifs ».
Il ne s’agit pas d’améliorations marginales. Ces développeurs accélèrent la production d’une manière qui a un impact sur les délais de production. Et l’élément différenciateur est clair : ils peuvent filtrer les bons résultats de l’IA des mauvais presque instantanément. Cette capacité à trier, ajuster et déployer plus rapidement est quelque chose que les développeurs juniors n’ont pas encore développé. Si plus de la moitié des ingénieurs débutants se sentent modérément plus rapides, la plupart d’entre eux ne constatent pas d’impact transformationnel. Il s’agit là d’un manque de compétences.
La rapidité d’exécution ne consiste pas seulement à écrire plus de lignes de code. Il s’agit d’augmenter le débit tout en maintenant la stabilité. Les développeurs chevronnés ont déjà intériorisé ce qu’est la qualité, de sorte que lorsque l’IA fournit des attributs, des substituts de fonction ou des modèles de gestion des erreurs, ils savent si c’est viable. Cela réduit les frictions cognitives. En revanche, les développeurs moins expérimentés peuvent hésiter, vérifier trop souvent ou suivre des suggestions erronées. Cela ralentit la vitesse.
Pour les cadres et les chefs de produit, cela signifie que vous tirez davantage parti de vos talents les plus expérimentés lorsque l’IA fait partie de leur boîte à outils. Mais pour répartir ces performances au sein de l’équipe, ne partez pas du principe que les outils feront le travail tout seuls. La formation et l’alignement opérationnel sur les attentes en matière d’IA sont importants. Si vous voulez des sprints plus rapides, améliorez la prise de décision de vos équipes sur ce que l’IA doit ou ne doit pas faire.
Un développeur junior ayant participé à l’enquête a souligné ce défi : « C’est toujours difficile lorsque l’IA suppose ce que je fais et que ce n’est pas le cas, alors je dois revenir en arrière et le refaire moi-même. » Ce décalage ne ralentit pas seulement le processus, il met en évidence une faiblesse non résolue dans l’alignement entre l’outil et le développeur. Corrigez cela, et les gains deviendront évolutifs.
Les outils d’IA améliorent le plaisir de coder pour les développeurs
Un changement psychologique est en train de s’opérer. Les développeurs ne se contentent pas de coder plus rapidement, ils y prennent plus de plaisir. Près de 80 % des personnes interrogées dans le cadre de l’enquête menée par Fastly auprès des développeurs en juillet 2025 ont reconnu que l’IA rendait le processus de codage plus agréable. Il s’agit là d’un consensus solide. Lorsque le travail semble moins fastidieux et plus stimulant, l’engagement augmente. Et lorsque l’engagement augmente, la qualité et l’innovation suivent souvent.
Il ne s’agit pas de nouveauté. C’est une question de fonction. Les développeurs utilisent l’IA pour éliminer les tâches répétitives, non pas parce qu’ils veulent des raccourcis, mais parce que leur temps est mieux employé à résoudre des problèmes plus difficiles. L’IA ne remplace pas le travail qui fait la valeur de l’ingénierie ; elle absorbe les parties qui la ralentissent. Cette évolution accroît la satisfaction au travail et donne aux équipes plus d’énergie pour se concentrer sur la complexité, la conception et les performances, les éléments qui font réellement progresser le produit.
Pour les dirigeants, c’est important. Le plaisir n’est pas qu’une métrique douce. Il permet de fidéliser les employés, d’attirer les meilleurs ingénieurs et d’améliorer la cohésion de l’équipe. Les développeurs qui se sentent responsabilisés par leurs outils ne s’épuisent pas aussi rapidement. Ils sont moins susceptibles de changer d’emploi. Ils ont également tendance à s’approprier davantage les logiciels qu’ils produisent.
Cette statistique, selon laquelle 4 développeurs sur 5 déclarent avoir eu une expérience de codage plus agréable, devrait influencer la manière dont vous déployez l’IA en interne. Si vous évaluez encore l’IA en vous basant strictement sur la vitesse de production ou les économies de coûts, vous passez à côté d’un indicateur clé : la façon dont vos collaborateurs se sentent pendant qu’ils effectuent le travail. Les outils d’IA qui améliorent l’expérience des développeurs prolongent la longévité et l’efficacité de vos équipes.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Les développeurs chevronnés favorisent l’adoption de l’IA : Les développeurs chevronnés intègrent l’IA dans les flux de production à un rythme élevé, 32 % d’entre eux déclarant que plus de la moitié du code livré est généré par l’IA. Les dirigeants devraient donner aux ingénieurs expérimentés les moyens de diriger l’intégration de l’IA et d’encadrer le personnel débutant.
- L’édition des résultats de l’IA grignote les gains de vitesse : 28 % des développeurs passent beaucoup de temps à corriger le code de l’IA, ce qui compromet les gains de productivité escomptés. Les entreprises devraient investir dans des normes de test et des processus d’assurance qualité adaptés au développement assisté par l’IA.
- L’expérience détermine l’impact de l’IA sur la rapidité : Les développeurs expérimentés font état de gains de vitesse plus importants grâce à l’utilisation de l’IA, en raison de leur capacité à évaluer et à corriger rapidement les résultats défectueux. Les dirigeants devraient aligner la formation à l’IA et l’accès aux outils sur les niveaux d’expérience des développeurs afin de maximiser les bénéfices.
- L’IA améliore l’engagement des développeurs : Près de 80 % des développeurs affirment que l’IA rend le codage plus agréable en déchargeant les tâches répétitives. Soutenir l’adoption de l’IA peut améliorer la satisfaction de l’équipe, réduire l’épuisement professionnel et favoriser la rétention des talents.
