Près des deux tiers des organisations françaises ont rencontré des incidents de production causés par du code généré par IA, annulant ainsi les bénéfices attendus en termes de productivité, selon une étude publiée par Harness, plateforme Devops alimentée par l’IA.
Selon l’étude, l’IA ne supprime pas les lenteurs du cycle logiciel, elle les déplace. En effet, si l’IA accélère le travail des développeurs, elle transfère les goulets d’étranglement vers les tests, le déploiement et la sécurité. Conséquence : plus de risques, des coûts en hausse et des délais de livraison rallongés.
L’étude de Harness met en exergue plusieurs tendances :
– L’IA booste la productivité : pour 58 % des organisations françaises, le code généré par IA est livré plus rapidement. Mais les incidents en production se multiplient : 65 % des organisations françaises ont déjà rencontré au moins un incident de production lié à du code généré par IA. 84 % estiment que l’IA doit couvrir l’ensemble du cycle de vie de la livraison logicielle pour exploiter pleinement tout son potentiel.
– La sécurité reste une préoccupation majeure : près de la moitié des répondants en France (48 %) prévoient que l’IA accentuera les vulnérabilités logicielles, tandis qu’à peine un tiers (33 %) fait pleinement confiance à ses protocoles de gouvernance pour détecter efficacement les problèmes avant la mise en production.
– Un risque de flambée des coûts cloud : 64 % redoutent qu’un code inefficace généré par l’IA entraîne des dépassements incontrôlés des dépenses cloud.
– La multiplication des outils freine la productivité : les équipes de développement et d’ingénierie utilisent en moyenne entre huit et dix outils d’IA différents. Près d’un tiers des répondants (28 %) en utilisent encore davantage, et 68 % estiment que le va-et-vient constant entre ces outils affecte leur efficacité.
– L’automatisation reste limitée : seuls 3 % des répondants français affirment que leur processus de livraison continue est entièrement automatisé.
– Les développeurs anticipent les conséquences du Vibe Coding : 63 % estiment que le Vibe Coding constitue « un désastre imminent », submergeant les ingénieurs expérimentés avec des ajustements à effectuer en aval.
« Le paradoxe de la vitesse de l’IA est une évidence : les développeurs produisent peut-être du code plus rapidement, mais les versions avancent lentement et comportent plus de risques », souligne Yannis Belkebla, vice-président régional de Harness. « Tant que l’automatisation ne s’étendra pas aux phases de tests, de validation et de déploiement, les gains apportés par l’IA au développement resteront partiels. Bugs, surcoûts cloud et failles de sécurité viendront neutraliser la vitesse initiale. Pour transformer la rapidité du codage IA en véritable avantage compétitif, les entreprises doivent automatiser tout le cycle de vie logiciel, du build à la mise en production. »
IA non maîtrisée : la vitesse devient un risque pour les organisations
Les trois-quarts des répondants français préviennent que des assistants IA non encadrés pourraient fortement aggraver les impacts des versions défaillantes. De même, 68 % estiment que les entreprises qui n’intégreront pas l’IA de manière sécurisée dans leur SDLC (cycle de développement logiciel) au cours de l’année prochaine « disparaîtront comme les dinosaures ».
Comment échapper au paradoxe
Les résultats de l’étude sont clairs : la promesse de l’IA ne pourra pleinement se concrétiser sans une modernisation des étapes en aval du développement : processus de tests, validation, intégration continue, déploiement et sécurité qui, n’évoluant pas à la même vitesse, entraînent une hausse des risques, des correctifs à postériori ainsi que des dépenses inutiles. Pour les dirigeants, lever ce paradoxe suppose de rééquilibrer les investissements et de renforcer l’automatisation sur les phases aval du cycle de vie logiciel.
Trois priorités essentielles
La vitesse de l’IA est réelle, mais reste fragile sans automatisation en aval. De nombreuses organisations sont bloquées dans une situation délicate : forte utilisation de l’IA pour le développement, mais des tests, des déploiements et une politique de gouvernance encore immatures. Les auteurs de l’étude estiment que « les dirigeants doivent utiliser des assistants de codage IA tout en automatisant les tests, la vérification des déploiements et les contrôles de sécurité pour réduire les risques, maîtriser les coûts et limiter le travail manuel. »
La maturité de l’automatisation est le véritable levier de vitesse : le principal écart de performance ne se situe pas dans la création de code, mais dans sa livraison. Les processus de livraison continue et de gouvernance restent insuffisamment automatisés. Pour convertir la rapidité du codage IA en vélocité business, il devient crucial d’investir dans une automatisation intégrée et continue.
La multiplication des outils et le Vibe Coding amplifient les risques opérationnels : Le recours croissant à des assistants IA par des profils parfois juniors et la fragmentation des outils accentue les risques de gouvernance et d’erreurs. Dans ce contexte, la priorité est de centraliser les environnements de développement au sein de plateformes unifiées et de renforcer les garde-fous pilotés par l’IA pour concilier agilité et sécurité.