Chaque fois qu’une nouvelle technologie fait son arrivée en ingénierie logicielle, on nous promet la même chose : aller plus vite, faire mieux et coûter moins cher. On l’a vu avec le cloud, l’open source ou le CI/CD. Mais cette fois, avec l’intelligence artificielle générative, on ne parle pas seulement d'un nouvel outil : on parle d'un véritable changement de paradigme.

Il y a encore cinq ans, l’IA pour le développement logiciel se limitait à l’autocomplétion de code de base. Aujourd'hui, on assiste à la co-création active. Le débat n’est plus de savoir si l’IA va transformer le quotidien de vos équipes de développement, mais plutôt à quelle vitesse elle va redéfinir leurs performances.

Pour la direction d’ingénierie ou les Team Lead, l’enjeu dépasse désormais la simple distribution de licences GitHub Copilot. Il s’agit d’encadrer une adoption stratégique de l’IA dans les processus de développement, où la vitesse n’est pas un obstacle à la qualité de votre produit.

Dans cet article, on explore :

• Pourquoi l'IA multiplie vos forces (et vos faiblesses)
• Comment savoir si vos équipes utilisent vraiment l’IA dans leur travail
• Comment oublier les métriques inutiles pour mesurer le vrai impact de l'IA sur votre livraison
• Les piliers pour réussir votre adoption et maximiser l’impact de l’IA dans vos équipes de développement
• Comment Nexapp et Axify peuvent vous aider à naviguer cette transformation organisationnelle pour passer de l'essai technique à un succès d'affaires

Portrait de l’adoption de l’IA en développement logiciel

Aujourd'hui, l'adoption de l'intelligence artificielle n'est plus une option pour les équipes d'ingénierie logicielle ; c’est une question de survie compétitive. Pour s’en convaincre, il suffit de regarder la vitesse à laquelle les outils s’imposent. L’éditeur de code Cursor, par exemple, est passé de 1 M$ à 100 M$ d’ARR en moins de deux ans. Cette montée en flèche démontre que les développeurs ne se contentent pas de «tester» l'IA : ils l'intègrent massivement dans leur flux de travail quotidien.

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Mais au-delà de l’engouement, que disent les données réelles? C’est ici que le dernier rapport du groupe DORA (State of AI-Assisted Software Development, 2025) devient essentiel.

Pourquoi se fier aux données DORA?

Pour ceux qui ne sont pas familiers, DORA (DevOps Research and Assessment) est la référence mondiale depuis plus de 10 ans pour mesurer la performance des équipes technologiques. Leur méthodologie rigoureuse, fondée sur des milliers d'organisations, permet de mesurer les performances de livraison réelles des équipes de développement et de mettre en évidence les pratiques qui permettent aux meilleures équipes de devenir encore meilleures, année après année.

Ce que dit le rapport DORA sur l’IA en développement logiciel

Les dernières données sont sans équivoque :

• 90 % des développeurs utilisent désormais l'IA dans leurs tâches quotidiennes.
• 59 % d'entre eux constatent déjà une amélioration concrète de la qualité de leur code.

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Pourtant, une question demeure pour bien des gestionnaires : l'IA rend-elle vraiment votre organisation plus performante ou crée-t-elle simplement une illusion de productivité? Pour passer d'une tendance passagère à une stratégie de performance durable, il faut savoir où regarder.

L’objectif de l’adoption de l’IA dans vos équipes de développement devrait toujours être double : accélérer la livraison tout en améliorant la qualité. L'un ne doit pas aller sans l'autre. Si vous gagnez en vitesse mais que votre nombre de bogues explose, vous n'êtes pas plus performant : vous créez simplement de la dette plus vite. C’est ce qui nous amène à aborder l’effet d’amplificateur que joue l’IA au sein des équipes de développement.

L’IA : un amplificateur puissant des forces (et des faiblesses) de vos équipes de développement

L'idée centrale du rapport DORA sur le développement logiciel assisté par l’IA, c'est que l’intelligence artificielle ne crée pas de compétence à partir de rien et ne transforme pas fondamentalement votre manière de livrer du logiciel. Elle ne corrige pas vos processus, ne répare pas votre dette technique et ne clarifie pas vos priorités. Elle agit plutôt comme un amplificateur. Elle donne des ailes aux équipes qui ont déjà de la rigueur, mais elle peut aussi masquer (ou, pire encore, amplifier) les problèmes de dette technique et de processus fragiles chez les autres.

• Pour une équipe mature : Elle élimine les tâches répétitives (boilerplate code, tests unitaires simples), libérant du temps pour l'architecture et la résolution de problèmes complexes. Résultat? Une vélocité qui explose sans sacrifier la stabilité.
• Pour une équipe en dette technique : Elle peut générer du code à une vitesse telle que la revue de code devient un goulot d'étranglement, augmentant ainsi la dette et les risques de sécurité. Résultat? L’IA va générer du code moyen à une vitesse record.

En effet, toujours selon le rapport DORA, les équipes qui ont déjà des processus matures voient une augmentation de leur débit (volume de PR en hausse de 98 %), tandis que les équipes désorganisées voient simplement leur temps de revue de code exploser (+91 %) et leur taux de bogues augmenter (+9 %).

En gros, si vous donnez un moteur de F1 à un conducteur qui ne connaît pas ses angles morts, il va juste frapper le mur plus vite. L'IA demande donc de redoubler d'ardeur sur les fondations solides de l’ingénierie logicielle. Et, surtout, de mesurer son impact sur le cycle de développement logiciel de façon méthodique.

Comment mesurer l’impact de l’IA sur votre cycle de développement logiciel?

Déployer des assistants de code représente un investissement majeur, tant en termes de licences que de temps de formation. Pour s'assurer que cet investissement porte ses fruits, il ne faut pas confondre l'usage et la performance. La clé réside dans une analyse en deux temps :

1. Mesurer l’adoption
   Est-ce que vos équipes utilisent réellement les outils de programmation assistée par l’IA et de quelle façon?
2. Corréler l’adoption à l’impact
   Quels sont les effets concrets de cet usage sur votre vitesse et votre qualité?

Sans cette distinction, impossible de savoir si l'IA vous aide vraiment ou si elle ajoute simplement du bruit. Voyons d'abord comment valider que l'IA a bel et bien pris racine dans le quotidien de vos équipes de développement.

Étape #1 : Mesurer l’adoption de l’IA dans vos équipes de développement

Vous connaissez probablement le coût des licences Cursor ou GitHub Copilot, mais savez-vous si vos équipes de développement utilisent réellement l’IA dans leur travail quotidien? En effet, le nombre de licences distribuées ne dit rien de l’utilisation qui en est faite. Avoir accès à l’IA, ce n’est pas forcément l’adopter.

Selon le rapport sur la programmation assistée par l’IA de DORA, l’adoption repose sur trois dimensions essentielles qui, ensemble, révèlent la maturité IA de vos équipes :

• Le niveau d'utilisation : Quel pourcentage des tâches (code, tests, documentation) est réellement assisté par l’IA?
• Le niveau de confiance : Quel est le taux d'acceptation des suggestions générées? Si vos développeurs rejettent 90 % des propositions, l'outil devient une source de distraction et de friction plutôt qu'un levier de vitesse.
• Le réflexe d’utilisation : L’IA est-elle intégrée naturellement au flux de travail ou est-elle utilisée seulement une fois de temps en temps pour des tâches isolées?

C’est cette combinaison qui permet de savoir si l’outil fait désormais partie de l’ADN de l’équipe ou s’il n’est qu’un gadget coûteux.

Chez Nexapp, nous avons développé Axify, une intelligence de livraison qui donne aux gestionnaires TI une visibilité complète sur la performance de leurs équipes, afin de les aider à prendre des décisions éclairées. Au lieu de vous baser sur des impressions ou des sondages informels, Axify se connecte directement aux API de vos outils (comme GitHub Copilot) pour centraliser des données sur les trois dimensions de l’adoption de l’IA dans le développement logiciel.

En centralisant ces signaux, la plateforme vous permet de visualiser l'adoption en temps réel. Vous obtenez un portrait clair de qui utilise l'IA et de la manière dont elle s'insère dans vos processus actuels. C'est la base indispensable pour passer, par la suite, à l'analyse de l'impact réel sur votre performance.

Étape #2 : Corréler l’adoption à la performance de livraison

Les organisations multiplient les initiatives en IA. De nouveaux outils apparaissent chaque semaine et personne ne veut « manquer le train ». Mais attention : l’enthousiasme dépasse souvent la compréhension réelle de l’impact. La question qui brûle les lèvres de tous les leaders d’ingénierie est la suivante : Est-ce qu’on tire vraiment le plein potentiel de l’IA?

Beaucoup de gestionnaires tombent dans le panneau des « métriques de vanité ». On se réjouit de voir 30 % de code supplémentaire fusionné ce mois-ci, mais est-ce du bon code? Est-ce que cela a créé plus de bogues en production? Pour savoir si l'IA propulse ou freine votre flux de travail, vous devez observer trois piliers : la vitesse, la qualité et l’expérience développeur.

Mesurer l’impact de l’IA sur la vitesse de livraison

Livrez-vous réellement plus de valeur, plus rapidement, grâce à l’IA? L’erreur classique consiste à mesurer l’impact de l’IA par le nombre de lignes de code produites. Si plus de code signifiait automatiquement plus de valeur, il suffirait d’embaucher plus de bras pour coder, mais on sait tous que ça ne marche pas comme ça.

Selon le rapport State of DevOps 2024 de Google, les équipes de haute performance livrent 127 fois plus vite que les autres. Et ce n'est pas parce qu'elles tapent plus vite au clavier, mais parce qu'elles optimisent leur flux complet. Si coder plus vite remplit simplement votre backlog de revues de code ou crée des goulots d’étranglement en aval, vous n'avez rien gagné.

C’est pourquoi, chez Nexapp, on privilégie le temps de livraison pour mesurer la vitesse, une mesure universelle du temps nécessaire pour passer de l’idée à la mise en production. Comme il englobe la chaîne de valeur complète, c’est lui qui révèle si « coder plus vite » se traduit par un véritable bénéfice pour vos utilisateurs.

Mesurer l’impact de l’IA sur la qualité du code

On veut tous livrer plus vite, mais à quel prix? Produire du code à la vitesse de l'éclair est inutile si cela aggrave votre dette technique. L'IA peut générer du code qui semble fonctionner, mais qui manque de vision architecturale et de robustesse.

Pour évaluer si l'IA tire votre qualité vers le haut ou vers le bas, les métriques DORA mesurées en temps réel dans Axify restent votre meilleur repère :

• Le taux de reprise (rework) : Le code généré ou assisté par l'IA est-il plus souvent rejeté ou corrigé lors des tests ou de la revue de code?
• Le taux d’échec des changements : Est-ce que la stabilité de votre application diminue? Une hausse de ce taux est souvent le signe que l'IA a introduit des régressions que vos tests n'ont pas détectées.

Mesurer l’impact de l’IA sur l’expérience développeur (DevEx)

Enfin, l'IA ne doit pas devenir une source de stress. Une adoption réussie se reflète dans le moral de vos troupes. L'IA doit enlever la friction, pas imposer une charge cognitive insurmontable lors des revues de code.

Posez-vous (et posez-leur) ces questions :

• Vos talents se sentent-ils plus productifs ou submergés par le flux de suggestions?
• L’IA permet-elle de libérer du temps pour la réflexion stratégique ou force-t-elle les seniors à passer leur journée à corriger du code généré par des juniors?

L'engagement des développeurs et des développeuses est le moteur de votre rétention. Si l'IA améliore leur quotidien, l'impact sur la performance globale de l'organisation sera décuplé.

Comment maximiser l’adoption et l’impact de l’IA dans vos équipes de développement?

Les organisations gagnantes au jeu de l’IA la voient comme un levier pour livrer plus de valeur, plus tôt. Les perdantes y voient simplement un moyen de réduire les coûts de main-d'œuvre à court terme. Pour faire partie du premier groupe, l'adoption doit être structurée. Voici nos conseils, issus du terrain, pour transformer vos initiatives d'IA en succès d'affaires mesurables.

Les 7 conditions gagnantes pour réussir vos initiatives d'IA

Pour faire de l'IA un avantage concurrentiel et maximiser les chances de succès de vos initiatives, appuyez-vous sur des fondations solides.

1. Position claire de l'entreprise
   Définissez les outils autorisés et les attentes. L'IA doit servir à livrer de la valeur, pas seulement à réduire les coûts.
2. Écosystème de données fiables
   L'IA est plus performante lorsqu'elle a accès à votre contexte interne (documentation, historique des décisions).
3. Gestion de versions rigoureuse
   Avec l'augmentation du volume de code, la capacité de rollback et la stabilité des branches sont non négociables.
4. Développement par petits incréments
   Travaillez en petits lots pour faciliter la relecture humaine des suggestions de l'IA.
5. Approche centrée sur l'utilisateur
   L'IA doit résoudre un problème pour le client, et non seulement générer du code.
6. Plateformes internes de qualité
   Offrez des garde-fous, comme les tests automatisés, pour que l'IA se déploie en toute sécurité.
7. Le VSM (Value Stream Management)
   Le VSM permet de s'assurer que les gains de productivité de l'IA ne sont pas absorbés par des blocages opérationnels ou techniques.

Conseil : Les équipes responsables de la livraison de bout en bout travaillent davantage sur ce qui crée réellement de la valeur, améliorent la performance produit et canalisent les gains de l’IA vers des problèmes systémiques, plutôt que de générer des gains isolés absorbés par des goulots d’étranglement. Sans VSM, l’IA peut créer des gains d’efficacité locaux qui n’apportent aucune valeur réelle à l’organisation.

Stratégie de déploiement : commencez avec des équipes modèles

Ne tentez pas de transformer toute l'organisation d'un coup. L'IA étant un amplificateur, elle donnera ses meilleurs résultats là où les processus sont déjà rodés. L’objectif est de créer des histoires à succès à répliquer. Choisissez des équipes :

• Stables et matures techniquement.
• Appuyées par un leadership fort.
• Motivées par l'amélioration continue.

Notre outil Axify évalue vos équipes selon 4 piliers de performance. Cela vous permet d'identifier en un coup d'œil les équipes les plus performantes, prêtes à devenir vos «pilotes» IA.

Rappelez-vous : Une équipe fragile, amplifiée par l’IA, devient plus fragile encore. Une équipe solide, amplifiée par l’IA, devient une armée de productivité.

Redéfinir le rôle du développeur logiciel moderne

L’IA ne remplace pas le développeur, mais elle fait évoluer son rôle. Libéré d’une partie du travail répétitif, l’ingénieur logiciel moderne peut consacrer davantage d’énergie à ce qui crée le plus de valeur : concevoir des architectures solides, exercer un regard critique sur les résultats générés et résoudre des problèmes complexes grâce à la technologie. On vous conseille de :

• Moderniser la revue de code : Avant, la revue de code consistait souvent à détecter des erreurs de syntaxe ou des fautes de frappe. Avec l'IA, ce travail ingrat disparaît. Le réviseur humain doit désormais agir comme un curateur technique. Son rôle est de s'assurer que le code généré respecte l'architecture globale du projet (que l'IA ne voit pas toujours), est maintenable par d'autres humains et ne règle pas un problème local en en créant un autre ailleurs.
• Renforcer le pair programming : Les équipes les plus performantes utilisent l'IA pour explorer rapidement des solutions, mais elles instaurent des protocoles de validation stricts. L'objectif est de contrer les "hallucinations techniques" (quand l'IA invente une librairie ou une méthode qui n'existe pas). Le pair programming humain reste le meilleur rempart pour garder un esprit critique face aux suggestions parfois trop convaincantes de l'IA.
• Ne jamais accepter sans comprendre : Une suggestion d'IA ne doit jamais être mergée si le développeur n'est pas capable d'expliquer précisément le «pourquoi» de chaque ligne. Plus l'IA génère du code, plus l'œil humain doit être aiguisé pour en assurer la pérennité. Si un développeur ne comprend pas le code qu'il livre, il ne pourra pas le déboguer plus tard. La pérennité de votre produit dépend de cette rigueur : l'humain reste le seul responsable de la dette technique qu'il accepte de merger.

En tant que leader, valoriser ces pratiques permet de transformer l'IA en un véritable levier de qualité.

Fixez des objectifs mesurables (et ambitieux)

Ne visez pas "plus d'IA". Visez des résultats d'affaires clairs. Utilisez les métriques DORA ou le temps de livraison global comme points de départ. Ce sont ces indicateurs qui vous diront si votre investissement en IA transforme réellement votre capacité à innover.

Pourquoi l’adoption de l’IA nécessite un allié stratégique

Passer d'une utilisation sporadique de l'IA à un moteur de productivité durable demande plus qu'un simple abonnement à un logiciel. Chez Nexapp, on croit que l'IA ne s'implante pas, elle s'apprivoise. C'est pourquoi on intervient sur deux fronts essentiels pour sécuriser votre investissement :

Infuser les meilleures pratiques par le co-développement

L'adoption de l'IA est avant tout un changement de culture. En travaillant en co-développement avec nos experts, vos équipes ne se contentent pas de regarder des tutoriels : elles apprennent dans le feu de l'action.

Nos experts s'intègrent directement à vos équipes pour :

• Transmettre les bons réflexes : Apprendre à «prompter» avec contexte, à valider les suggestions et à éviter les pièges courants.
• Instaurer des garde-fous : Mettre en place des processus de revue de code et des standards de qualité qui permettent de maintenir un code sain, même si le volume de production augmente.
• Garantir la pérennité : S'assurer que la vitesse gagnée aujourd'hui ne devienne pas un boulet demain.

Suivre les résultats en temps réel avec Axify

On ne peut pas améliorer ce qu'on ne mesure pas. On utilise Axify pour comprendre l’impact réel de l’IA sur le cycle de développement logiciel et pour donner aux gestionnaires une visibilité totale sur la transformation en cours.

Axify vous permet de :

• Monitorer la santé de la base de code : La stabilité reste-t-elle au rendez-vous malgré l'accélération?
• Mesurer la vélocité réelle : Valider que les gains de productivité parviennent jusqu'à l'utilisateur final et ne se retrouvent pas coincés dans vos files d'attente de révision.
• Ajuster le tir : Identifier rapidement les équipes qui maîtrisent l'outil et celles qui ont besoin de soutien supplémentaire.
• Prendre de meilleures décisions, plus vite : Les agents IA d’Axify analysent les données issues de vos outils, détectent les signaux importants et vous suggèrent les prochaines actions à entreprendre.

En combinant l'accompagnement humain et la précision des données, on transforme l'adoption de l'IA en un levier de croissance stratégique pour votre entreprise.

Conclusion : l’IA au service de votre performance

L'IA est une course. Mais c’est un marathon, pas un sprint. L’objectif n’est pas d’être les premiers à intégrer l’IA tout au long du cycle de développement, mais plutôt de cibler stratégiquement les points où l’IA peut vraiment vous apporter des gains de productivité. Et ça peut être très payant! Sur une équipe de 40 développeurs, réduire votre délai de mise en marché de 6 à 3 mois peut représenter 4 M$ d'économies et le double de développeurs équivalents temps plein (FTE).

L’IA ne remplacera pas vos développeurs demain matin. Par contre, une équipe qui sait s'en servir intelligemment va laisser la compétition loin derrière. Les équipes qui maîtrisent l’IA remplaceront celles qui ne le font pas.

L'important, c'est de rester aux commandes. Ne laissez pas l'IA créer du chaos ni gonfler votre dette technique. Chez Nexapp, on vous aide à éviter les pièges d'une adoption précipitée et à faire de l’IA un véritable levier de performance au sein de vos équipes de développement. Et grâce à notre outil Axify, on vous permet de mesurer l'impact réel de vos initiatives et d'optimiser votre cycle de développement.

Vous voulez savoir si l’IA crée réellement de la valeur dans vos équipes?

Essayez Axify et mesurez enfin l’impact réel de l’IA sur vos performances de livraison.

Vous voulez intégrer l’IA avec confiance et impact au sein de vos équipes de développement?

Contactez nos experts pour des conseils spécifiques à votre contexte sur l’adoption de l’IA.