Code généré par IA : les développeurs face au paradoxe de la productivité

Le « Rapport sur la responsabilité en matière d’IA » est une enquête mondiale commandée par GitLab et réalisée par The Harris Poll auprès de 1 528 professionnels DevSecOps, dans six pays d’Amérique du Nord, d’Europe et d’Asie-Pacifique, dont la France. Son objectif est de dresser un état des lieux de l’IA dans le développement logiciel, de l’adoption des outils jusqu’aux questions de traçabilité et de gouvernance du code généré.

L’adoption des outils de codage alimentés par l’IA s’est généralisée

91 % des organisations utilisent activement au moins deux outils de codage alimentés par l’IA, et 54 % en ont trois ou plus en production simultanément. Ces chiffres témoignent d’une intégration qui dépasse largement le stade de l’expérimentation. 60 % des professionnels indiquent que le retour sur investissement (ROI) a dépassé leurs attentes, et seuls 9 % jugent le résultat décevant. De plus, 78 % des développeurs déclarent qu’ils écrivent et valident du code plus rapidement depuis l’adoption de ces outils, tandis que 73 % notent une amélioration de la qualité globale du code en production.

Le « paradoxe de l’IA » : la génération de code s’accélère, mais le cycle de livraison ne suit pas

Malgré l’accélération de l’écriture du code, où les participants consacrent désormais seulement 16 % de leur temps à cette tâche, le processus global de livraison n’a pas progressé au même rythme. 79 % des répondants affirment que la productivité individuelle des développeurs s’est améliorée, mais 85 % estiment que l’IA a déplacé le point de friction vers la revue et la validation du code. Les étapes où l’impact de l’IA sur la productivité est le plus faible incluent la conformité et l’audit (42 %), les scans de sécurité (41 %), le déploiement (39 %) et la gestion des incidents (38 %). 84 % des professionnels considèrent que le principal défi réside dans la maîtrise de ce qui advient du code généré après sa création.

Traçabilité et gouvernance : deux défis encore à relever

La traçabilité est essentielle pour savoir d’où vient chaque ligne de code généré par l’IA. Cependant, 43 % des répondants déclarent ne pas pouvoir distinguer de manière fiable le code généré par l’IA du code écrit par des humains. Seuls 28 % indiquent que leurs outils de développement sont entièrement intégrés avec des données et des workflows partagés. En cas d’incident, 87 % des professionnels estiment que leur équipe pourrait déterminer en moins de 24 heures si du code généré par l’IA a contribué à un incident en production, mais 34 % des organisations ayant subi un incident au cours des 12 derniers mois n’ont pas pu conclure si le code généré par l’IA était impliqué.

Concernant la gouvernance, 80 % des répondants reconnaissent avoir adopté des outils alimentés par l’IA plus rapidement qu’ils n’ont élaboré les politiques pour les encadrer. 92 % signalent des problèmes de gouvernance liés au code généré par l’IA. 85 % estiment que la prochaine étape de l’IA dans le développement logiciel se concentrera davantage sur la gouvernance que sur la génération de code.

Source : GitLab, enquête réalisée par The Harris Poll