Les outils d’intelligence artificielle (IA) pour aider à écrire du code ne sont plus juste des tests. Aujourd’hui, beaucoup de développeurs les utilisent tous les jours.
D’après une étude de JetBrains en 2024 :
- 69 % ont déjà utilisé ChatGPT pour coder,
- 49 % l’utilisent souvent,
- 40 % ont essayé GitHub Copilot.
Les grandes entreprises s’y mettent aussi
Par exemple, Accenture a testé Copilot. Résultat : les développeurs étaient 55 % plus rapides et réussissaient 84 % plus de compilations.
Mais il y a des risques
Des chercheurs ont trouvé que 40 % des suggestions de Copilot peuvent contenir des erreurs de sécurité.
En plus, une plainte collective a été déposée aux États-Unis à cause de l’utilisation des données pour entraîner Copilot.
En résumé
L’IA peut aider beaucoup, mais ce n’est pas magique. Les équipes qui réussissent sont celles qui :
- relisent le code généré,
- suivent des règles claires,
- et utilisent l’IA avec prudence.
L’IA en 2025 : chiffres clés
| Indicateur | Données |
|---|---|
| Développeurs utilisant ou voulant utiliser l’IA | 76 % |
| Suggestions Copilot acceptées (grandes entreprises) | 33 % |
| Entreprises utilisant Copilot | +50 000 |
| Gain de temps possible | 20 à 45 % du temps des développeurs |
Ce que font les outils IA
1. Écrire du code automatiquement
- GitHub Copilot : propose du code en temps réel, bientôt avec des assistants plus intelligents.
- Amazon CodeWhisperer : gratuit pour les particuliers, avec vérification de sécurité.
- AlphaCode 2 : commence à résoudre des problèmes complexes.
2. Trouver et corriger les erreurs
- SonarQube et d’autres outils détectent les failles de sécurité.
- Certaines entreprises ont réduit les erreurs critiques de 30 à 40 % grâce à l’IA.
3. Améliorer et documenter le code
- Des outils comme Tabnine ou Codeium :
- expliquent le code,
- mettent à jour du vieux code,
- et écrivent des commentaires automatiquement.
Les avantages prouvés
- Les développeurs vont 55 % plus vite dans certains tests.
- Chez Accenture, les demandes de modification de code sont 15 % plus souvent acceptées.
- McKinsey pense que l’IA pourrait faire gagner des centaines de milliards en productivité.
Les limites et les risques
| Risque | Exemple | Solution |
|---|---|---|
| Code non sécurisé | 40 % des suggestions Copilot ont des failles | Relecture + outils de sécurité |
| Problèmes juridiques | Procès en cours sur les données utilisées | Suivre les licences et garder une trace |
| Lois à respecter | L’UE impose des règles strictes dès 2025 | Documenter les outils et les données |
| Perte de compétences | Les débutants risquent de trop dépendre de l’IA | Faire relire le code par des humains |
Les nouveaux métiers liés à l’IA
- Spécialiste des prompts : écrit les bonnes instructions pour l’IA.
- Relecteur de code IA : vérifie le code généré avant de l’utiliser.
- Expert en éthique IA : s’assure que l’IA respecte les règles.
Conseils pratiques
- Commencez petit : testez l’IA sur un petit projet.
- Ajoutez la sécurité : toujours vérifier le code généré.
- Créez une bibliothèque de prompts : gardez les bonnes instructions.
- Formez vos équipes : surtout les débutants.
- Restez dans les règles : gardez une trace de ce que fait l’IA.
Conclusion
L’IA est déjà un coéquipier pour coder. Mais pour en profiter sans danger, il faut :
- garder l’humain dans la boucle,
- bien relire,
- et suivre des règles claires.
Les équipes qui font cela auront une longueur d’avance. Les autres risquent de rester derrière.