Face à une complexité logicielle croissante, l’IA promet d’augmenter la productivité des développeurs, à condition de surmonter les défis de fiabilité, d’adoption et de formation continue.

Les développeurs trouvent dans les assistants de programmation IA une véritable bouée de sauvetage face à une charge de travail qui explose. Résultat : 41 % d’entre eux pensent que ces outils peuvent aider à prévenir l’épuisement professionnel, allégeant les pressions quotidiennes auxquelles ils sont confrontés. Cependant, bien qu’il existe de nombreux outils dotés d’IA, les chatbots restent les plus populaires, grâce à leur capacité à assister quasi instantanément les développeurs dans l’écriture de scripts, la chasse aux bugs, et bien plus encore.

En misant principalement sur un seul cas d’utilisation de l’IA, les développeurs passent à côté de tout le potentiel qu’elle offre. Les possibilités d’amélioration de l’efficacité, de l’automatisation et de la créativité restent largement inexploitées, laissant encore un immense champ d’opportunités à explorer par la communauté des développeurs. Cela est d’autant plus vrai dans des environnements où la performance, la disponibilité et la robustesse des applications sont critiques — comme c’est le cas dans les secteurs de la finance, de la santé, ou de la logistique. Ici, l’IA pourrait jouer un rôle central, à condition d’être intégrée de manière fiable, au sein d’infrastructures pensées pour supporter de telles exigences.

Dans certains cas, les développeurs se freinent eux-mêmes

Bien qu’ils soient créatifs dans la résolution des problèmes et toujours à la recherche de nouvelles méthodes de travail, de nombreux développeurs restent prudents à l’égard de l’IA, qu’il s’agisse de son mode de fonctionnement ou de la fiabilité de ses résultats. 66 % des développeurs ne font pas confiance aux résultats ou aux réponses fournis par les outils d’IA. Tant qu’ils n’auront pas vu des exemples clairs, productifs et sûrs de l’IA en action, de nombreux professionnels attendront avant de s’engager. Une fois ces obstacles levés, les développeurs seront probablement à l’origine d’une vague de productivité.

Or, dans le contexte d’applications critiques, où la moindre erreur peut entraîner des interruptions de service ou des pertes financières, cette méfiance est légitime. Les développeurs attendent des outils qu’ils soient non seulement puissants, mais aussi stables, fiables et explicables.

Pour lever ces réticences et accélérer l’adoption de l’IA, les entreprises doivent jouer un rôle actif auprès des développeurs. Responsables informatiques et dirigeants d’entreprise doivent d’abord définir quel serait l’assistant IA idéal pour les développeurs, en se concentrant sur les caractéristiques et les fonctionnalités clés qui leur donnent réellement les moyens d’agir. Les outils d’IA ont le potentiel d’améliorer la productivité, d’automatiser les tâches et de libérer encore plus leur potentiel créatif. Par où les chefs d’entreprise doivent-ils commencer pour maximiser le talent de leurs développeurs grâce à l’IA ?

Répondre aux attentes des développeurs

Les organisations reconnaissent clairement les avantages qu’offre l’IA pour stimuler la productivité des développeurs. Près de trois quarts des DSI déclarent que leur organisation augmente ses investissements dans les outils d’IA afin d’aider les développeurs à travailler plus efficacement et à accélérer la création d’applications par IA générative.

Malgré leurs nombreux atouts, les développeurs restent prudents à l’égard de ces outils – et à raison. Si les grands modèles de langage (LLM) peuvent transformer certains services d’IA, ils peuvent aussi manquer de connaissances détaillées ou spécifiques à un domaine pour des cas d’utilisation très particuliers. Il y a donc un risque que l’IA donne des résultats inexacts ou trompeurs, ou encore qu’elle soit victime d’hallucinations. Pour les développeurs, ces erreurs peuvent se traduire par un code peu fiable intégré dans les applications. De tels problèmes peuvent avoir de graves répercussions sur la qualité des applications que les développeurs créent pour les utilisateurs finaux, telles que des problèmes d’expérience utilisateur, de sécurité ou encore un préjudice financier et de réputation pour l’organisation.

Dans le cas d’applications critiques – des systèmes qui doivent rester disponibles 24h/24, où les erreurs coûtent cher, ou qui traitent des données sensibles – ce niveau d’incertitude est inacceptable. Une piste prometteuse est de faire appel à de petits modèles de langage (SLM – Small Language Models). Contrairement aux LLM, les SLM sont conçus pour des tâches spécifiques, ce qui signifie que les résultats sont plus précis et plus fiables. Avec un risque réduit d’hallucinations ou de faux résultats, les services d’IA basés sur les SLM peuvent contribuer à atténuer les inquiétudes des développeurs, permettant aux professionnels de bénéficier des avantages en termes de productivité que les outils d’IA peuvent offrir. Les SLM sont également plus faciles à exécuter sur une machine locale, ce qui répond aux préoccupations des DSI concernant les fuites de données.

Équilibrer la dépendance à l’IA et l’apprentissage

Si l’IA offre des possibilités presque infinies pour le développement de logiciels, l’ingénierie, il existe un risque que les développeurs deviennent trop dépendants de ces outils. C’est particulièrement le cas pour les développeurs débutants, qui apprennent les ficelles du métier à une époque où l’IA est de plus en plus présente. Une dépendance excessive à l’égard des assistants IA – en s’appuyant fortement sur eux pour vérifier ou achever le travail – pourrait créer un écart de compétences important entre les développeurs débutants et leurs collègues plus expérimentés.

Les développeurs seniors, qui ont travaillé dans l’industrie avant le boom de l’IA sont capables d’évaluer l’exactitude des suggestions générées par cette technologie, d’identifier les hallucinations et d’obtenir de meilleurs résultats. Leurs connaissances et leur expérience leur donnent la confiance nécessaire pour savoir quand les réponses de l’IA doivent être corrigées. En revanche, les développeurs débutants peuvent avoir du mal à comprendre le raisonnement qui sous-tend une solution proposée par l’IA ou ne pas repérer les hallucinations, ce qui entraîne des erreurs qui passent inaperçues, une mauvaise compréhension du problème ou dans le pire des cas l’apprentissage de faux concepts.

Pour relever ce défi avant qu’il ne devienne un problème majeur, les organisations doivent donner aux développeurs juniors la possibilité de développer leurs compétences sans devenir trop dépendants des outils d’IA. Une approche proactive, telle que l’investissement dans l’éducation et la formation, sera essentielle pour combler le fossé. L’IA elle-même peut jouer un rôle central dans ce processus en offrant des expériences d’apprentissage immersives et en temps réel qui guident les développeurs à travers les processus de codage et améliorent leurs compétences sur le terrain. La véritable valeur de l’IA ne réside pas exclusivement dans la génération de nouveaux contenus, mais dans l’aide apportée aux développeurs pour qu’ils acquièrent une base solide de connaissances et d’expertise en leur fournissant un soutien et des possibilités d’apprentissage.

Plus de pouvoir aux développeurs à l’avenir

L’IA offre une formidable opportunité d’améliorer la productivité et la créativité des développeurs, mais son efficacité dépend de la capacité des organisations à relever les principaux défis. Pour libérer tout le potentiel de l’IA, les organisations doivent concevoir ou déployer des outils qui répondent aux attentes des développeurs, en privilégiant la facilité d’utilisation, l’intégration et la fiabilité.

Dans le même temps, il est important de trouver un équilibre entre l’exploitation des capacités de l’IA et continuer à former les développeurs, en particulier les développeurs débutants. Plutôt que de devenir trop dépendants de l’IA, les développeurs devraient bénéficier d’opportunités d’apprentissage continu qui les aident à développer les compétences essentielles pour évaluer et exploiter facilement l’IA. En gardant à l’esprit les préférences et la formation des développeurs, l’IA peut leur donner les moyens d’agir sans saper leur expertise et stimuler l’innovation.
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Par Laurent Doguin, Director, Developer Relation & Strategy chez Couchbase