Vos développeurs utilisent déjà l'IA. Ce n'est plus la question. Elle fait désormais partie de leur quotidien, sans qu'aucune décision officielle n'ait été prise. Ce qui importe aujourd'hui, c'est de transformer ces utilisations individuelles en une capacité collective, mesurable et durable. Pouvez-vous répondre à cette question avec des chiffres plutôt que sur la base d'une simple intuition ?
Tout le monde dispose des outils, mais pas forcément des résultats
Copilot, Claude Code, Cursor, Codex : ces outils écrivent du code, génèrent des tests, documentent et corrigent — et cette tendance ne se limite pas aux développeurs, mais s'étend également aux analystes, aux testeurs et aux équipes d'exploitation.
Le rapport DORA 2025 révèle qu’environ 90 % des professionnels du secteur technologique utilisent l’IA, et que plus de 80 % d’entre eux font état d’une augmentation de leur productivité grâce à celle-ci. [1] Cependant, ce taux d’adoption élevé s’accompagne à la fois d’une accélération des délais de livraison et d’une instabilité accrue en production. Nous livrons plus rapidement, mais avec moins de robustesse.
Une enquête menée en mai 2026 par CloudBees auprès de plus de 200 responsables techniques confirme cette tension : 61 % du code serait généré ou élaboré avec l'aide de l'IA, 92 % des dirigeants se disent confiants quant à son déploiement en production, et 81 % font état d'une augmentation des incidents liés à ce code. [2]
Ce que METR a corrigé
L'étude METR de 2025, qui est encore largement citée, a révélé que les développeurs travaillaient 19 % plus lentement lorsqu'ils utilisaient l'IA, alors même qu'ils s'attendaient à gagner 20 % de temps. [3] En février 2026, METR a révisé son protocole après avoir identifié un biais de sélection important. Le ralentissement estimé passe à 18 % pour la cohorte initiale et à 4 % pour les nouvelles recrues, avec des intervalles de confiance qui passent par zéro. [4]
Deux points à retenir : l'impact de l'IA dépend de la tâche, du code de départ et de la personne ; aucune moyenne publiée ne s'applique directement à votre situation. Et il est difficile de mesurer cet impact, même pour une équipe qui se consacre exclusivement à cette question.
Le goulot d'étranglement s'est déplacé vers la révision du code
Le code est produit plus rapidement, mais la capacité humaine à le réviser n’a pas évolué. L’enquête Stack Overflow menée fin 2025, auprès de plus de 49 000 participants, révèle un taux d’utilisation de l’IA de 80 %, mais la confiance dans la précision de celle-ci a chuté à 29 % (contre 40 % l’année précédente). 66 % des personnes interrogées consacrent davantage de temps à corriger ce type de code, et 75 % finissent par se tourner vers un collègue. [5]
DORA le dit sans détour : les avantages individuels ne se traduisent pas automatiquement par des avantages pour l'organisation. Voici quatre indicateurs qui vous aideront à évaluer où vous en êtes :
• le temps nécessaire à la première révision d'une pull request
• le taux d'échec des modifications et le délai de rétablissement
• le pourcentage de code réécrit ou supprimé dans un délai de trente jours
• temps de correction après la livraison par rapport au temps de développement
Si la vitesse augmente alors que ces indicateurs se détériorent, cela signifie que le problème a été déplacé, et non résolu.
Mauvaise nouvelle : la sécurité reste un véritable problème
Selon Veracode (printemps 2026), seuls 55 % du code généré réussit les tests de sécurité sans directives explicites — un taux qui est resté pratiquement stable au cours des deux dernières années, tandis que le taux de correction syntaxique dépasse 95 %. [6] La répartition est la suivante : un taux de réussite de 82 % pour les injections SQL, de 86 % pour la cryptographie, mais seulement de 15 % pour les attaques de type « cross-site scripting » et de 13 % pour les injections de journaux. La sécurité ne viendra pas de la prochaine version du modèle, mais des directives de projet, de l’analyse statique et de la révision humaine axée sur les domaines à haut risque.
Vos bonnes pratiques deviennent rapidement obsolètes
Une technique de saisie rapide qui était efficace il y a un an peut être obsolète aujourd'hui. Ce qui s'est stabilisé d'ici 2026 :
• un cahier des charges écrit avant le déploiement d'un agent, dont la version est gérée en même temps que celle du code
• les fichiers de contexte des projets sont gérés comme du code et révisés via des pull requests
• des évaluations automatisées à chaque modification apportée au modèle ou à la politique
• des agents fonctionnant dans des environnements isolés, dotés de droits d'accès limités et dont les actions sont traçables
L'IA renforce ce qui existe déjà
DORA identifie sept capacités qui permettent à une organisation de tirer pleinement parti de l’IA : une position claire sur l’IA, un écosystème de données sain, des données accessibles aux outils, un contrôle de version robuste, le travail par petits lots, une forte orientation centrée sur l’utilisateur et des plateformes internes de haute qualité. [7] Toutes ces capacités sont antérieures à l’arrivée des assistants IA. L’IA ne les a pas inventées ; elle en a fait des conditions préalables. Une équipe qui livre par petits lots et sait revenir en arrière prend véritablement de la vitesse. Une équipe dont le pipeline de livraison est fragile prend également de la vitesse… avant de se heurter à un mur.
Nous avons déjà abordé ce sujet dans un article précédent, intitulé « L'IA fait progresser les individus. Qui fait progresser les organisations ? », qui explique en quoi les équipes doivent repenser leur mode de fonctionnement.
Et si l'assistant cessait de fonctionner ?
Le 4 juin 2026, un incident survenu avec l'outil de révision de code Copilot a entraîné l'échec de jusqu'à 93,9 % des requêtes pendant une heure et vingt-cinq minutes, affectant environ 36 800 révisions. [8] Les 6 et 17 août, de nouvelles pannes ont touché Actions, Pages et Copilot, GitHub attribuant lui-même une partie de ces problèmes à la charge générée par le développement assisté par l'IA. [9]
Quelques heures d'indisponibilité sont gênantes ; quelques jours peuvent s'avérer coûteux si aucun plan de secours n'a été mis en place : la possibilité de changer de modèle ou de fournisseur sans tout réécrire, et de s'entourer de collaborateurs capables de mener à bien leurs missions sans assistance.
Qui se chargera de réviser ce code dans cinq ans ?
Une étude menée par Hosseini Maasoum et Lichtinger, s'appuyant sur des données américaines relatives aux CV et aux offres d'emploi, a mis en évidence une baisse de 9 à 10 % des embauches de débutants au cours des six trimestres ayant suivi l'adoption de l'IA générative, sans effet comparable sur les travailleurs expérimentés. [10] Les postes de haut niveau s'appuient sur ceux de débutants. La suppression des tâches grâce auxquelles les personnes acquièrent des compétences entraînera, d’ici quelques années, une érosion de la capacité à réviser du code. Il est possible d’y remédier par des révisions en binôme du code généré, une rotation sur les sections sensibles et des exercices sans assistant.
Traçabilité : dès maintenant, et non pas en 2027
Le règlement (UE) n° 2026/1744 du 8 juillet reporte l'application des exigences relatives aux systèmes à haut risque au 2 décembre 2027, mais les exigences de transparence prévues à l'article 50 sont en vigueur depuis le 2 août 2026. [11] Il s'agit d'un report, et non d'une annulation. Il vaut mieux mettre en place la traçabilité dès maintenant plutôt que de devoir tout faire à la hâte fin 2027.
Cinq questions auxquelles vous devriez pouvoir répondre d'ici la fin de l'année
• Pour quelles tâches spécifiques avons-nous constaté un bénéfice, et comment ?
• Quel est notre délai moyen avant la première révision, et a-t-il augmenté au cours de l'année écoulée ?
• Quel pourcentage du code généré par l'IA fait l'objet d'une analyse de sécurité automatisée avant d'être intégré ?
• Que faire si notre assistant principal est indisponible pendant trois jours ?
• Qui sera en mesure de réviser ce code dans cinq ans, et comment pouvons-nous former ces personnes dès aujourd’hui ?
Nous nous sommes posé ces cinq questions avant vous. Nous n'avions pas toutes les réponses. C'est ainsi que FORGE a vu le jour.
À 5th floor
FORGE est le projet phare de notre département d'innovation, créé pour étendre ce travail au-delà de nos propres équipes : un protocole de mesure des gains réels, un référentiel de bonnes pratiques, un cadre d'évaluation et de sécurité, des directives d'utilisation des agents, un mode de secours documenté et un plan de transfert de connaissances vers les collaborateurs juniors. TechRadar constitue le volet technologique de cette initiative, et nos réécritures iso-fonctionnelles servent de terrain d'essai.
Ce que nous avons mis en place pour nos équipes, notre département Innovation le propose désormais à nos clients : une évaluation quantitative des sept compétences DORA, des formations adaptées à chaque poste, un accompagnement des équipes et la définition du périmètre des programmes.
Si vous souhaitez comparer vos indicateurs aux nôtres, n'hésitez pas à nous contacter.
Sources
[1] DORA (Google Cloud), « État des lieux du développement logiciel assisté par l'IA », 2025.
[2] CloudBees, « The 2026 State of Code Abundance Report », mai 2026, enquête menée auprès de plus de 200 responsables techniques.
[3] METR, « Mesure de l'impact de l'IA de début 2025 sur la productivité des développeurs open source expérimentés », juillet 2025, arXiv:2507.09089.
[4] METR, « Nous modifions la conception de notre expérience sur la productivité des développeurs », 24 février 2026.
[5] Stack Overflow, « Enquête auprès des développeurs 2025 », publiée le 29 décembre 2025, avec plus de 49 000 répondants.
[6] Veracode, « Mise à jour sur la sécurité du code GenAI – Printemps 2026 », 2026.
[7] DORA (Google Cloud), « 2025 DORA AI Capabilities Model », 2025.
[8] GitHub, Rapport sur la disponibilité de GitHub : juin 2026, juillet 2026.
[9] The Register, « La dernière panne de GitHub met les Actions et les Pages à rude épreuve », 6 août 2026, et « GitHub rencontre des problèmes alors que le taux d'erreur des téléchargements de dépôts atteint 50 % », 17 août 2026.
[10] S. M. Hosseini Maasoum et G. Lichtinger, « L’IA générative en tant que changement technologique favorisant les seniors : données issues de CV et d’offres d’emploi aux États-Unis », SSRN, 2025.
[11] Règlement (UE) n° 2026/1744 du 8 juillet 2026 modifiant le règlement (UE) n° 2024/1689 (omnibus numérique sur l’IA), Journal officiel du 24 juillet 2026 ; Commission européenne, les obligations de transparence sont entrées en vigueur le 2 août 2026.
