Pour les entreprises, les copilotes de programmation ne suffisent tout simplement pas.

L'engouement autour d'un aspect spécifique du développement et de la livraison de logiciels de nouvelle génération, les copilotes de codage basés sur l'IA, a atteint des sommets. Ces dernières années, nous avons vu apparaître des offres de la part de fournisseurs traditionnels. DevOps Des fournisseurs comme GitHub (GitHub Copilot), des acteurs plus récents comme Cursor, et même des entreprises pionnières comme OpenAI (Codex), Anthropic (Claude Code), et bien d'autres, proposent des outils qui promettent tous une création de code plus rapide, la suppression des tâches répétitives et une approche économiquement viable par rapport aux méthodes traditionnelles de programmation en binôme. Parallèlement, ces outils sont présentés aux dirigeants des grandes organisations de développement comme un moyen d'améliorer la rentabilité du développement logiciel, d'accélérer l'innovation et, en fin de compte, d'optimiser les processus métier de développement et de livraison de logiciels.

Mais voici la vérité, aussi inconfortable soit-elle, pour les entreprises : les copilotes de codage s’attaquent rarement aux plus grands goulots d’étranglement et n’ont pas l’impact promis sur les résultats commerciaux.

Je suis convaincu que les copilotes de codage sont là pour durer. Ils peuvent accélérer, et accélèrent effectivement, la productivité des développeurs locaux. Cependant, le processus de développement et de livraison de logiciels (surtout dans les grandes entreprises) est un système complexe et interconnecté qui englobe la planification, le codage, les tests, la sécurisation et la mise en production des applications, tout en garantissant une gouvernance et une conformité optimales. À eux seuls, les copilotes améliorent uniquement l'efficacité du codage et passent à côté d'une opportunité majeure : l'amélioration des flux, de la sécurité et de la qualité tout au long du cycle de vie du logiciel.

Les limites choquantes du codage des copilotes dans l'entreprise

Les copilotes de codage ont été adoptés plus rapidement que toute autre solution d'IA au sein des organisations de développement. Selon des estimations récentes, au cours des deux dernières années seulement, plus de 90 % des organisations de R&D d'entreprise les ont adoptés. ont soit pleinement adopté, soit piloté des copilotesPourtant, l'impact des coûts liés à la gestion du changement et à l'outillage a été mitigé. Deux rapports publiés ces derniers mois ont provoqué une vive déception dans tout le secteur, notamment les conclusions du METR concernant l'adoption du copilote. a en fait ralenti les développeurs et la désormais tristement célèbre étude du MIT qui a montré que 95 % de tous les projets d'IA dans l'entreprise ont « échoué ».

La grande question est : pourquoi les copilotes de codage n'ont-ils pas l'impact escompté en entreprise ? Les échecs s'expliquent par diverses réalités simples :

• La génération de code n'est qu'une étape d'un processus plus vaste. Les assistants de codage sont visualisés et utilisés au sein d'un EDI (environnement de développement intégré). Ils excellent dans la suggestion d'extraits de code, de modèles de conception et de code standard, mais ils manquent souvent de perspective sur le contexte global, notamment dans les environnements vastes et complexes. Ils ignorent les priorités métier, les normes architecturales, les exigences de sécurité et les règles de conformité.
• Les copilotes de codage amplifient les mauvaises pratiques de planification en amont Dans la plupart des grandes entreprises, la planification est bien plus laborieuse et chronophage que le développement. La priorisation, la décomposition des tâches et leur attribution se mesurent souvent en mois, et non en jours ou en semaines. De fait, nombre de nos clients consacrent 5 à 10 fois plus de temps à la planification qu'au développement. Pire encore, si la planification en amont est défaillante (exigences floues, priorités mal alignées, feuilles de route incohérentes), les copilotes aident simplement les développeurs à construire plus rapidement les mauvaises choses. Accélérer et automatiser ces erreurs de planification ne crée pas de valeur, cela ne fait qu'amplifier le gaspillage.
• Les goulots d'étranglement de l'intégration et de la livraison en aval Le code, qu'il soit créé par un humain ou une machine, doit être testé, sécurisé, analysé et déployé. Si les processus en aval sont lents, manuels, fragiles ou fragmentés, les gains de temps de codage ne se traduiront probablement pas par un déploiement plus rapide ou plus efficace. Les copilotes de codage en entreprise ne s'attaquent souvent pas aux véritables goulots d'étranglement en aval, ce qui limite leur impact.
• Échelle et complexité de l'entreprise Il existe un adage bien connu en développement logiciel : « On lit le code dix fois plus qu’on ne l’écrit. » C’est d’autant plus vrai en entreprise. Contrairement aux startups, les grandes entreprises doivent composer avec des systèmes hérités, une architecture complexe, des bases de code massives, des équipes réparties dans le monde entier et des contraintes réglementaires strictes. Les développeurs qui se contentent de copiloter le développement ne comprennent pas ces difficultés et, par conséquent, ne les prennent pas en compte.
• Les maths ne sont pas mathématiques Comme son nom l'indique, le copilotage de codage s'adresse aux développeurs. Or, il s'avère qu'en moyenne, seulement 50 % des personnes travaillant dans une organisation de développement d'entreprise sont des développeurs. À leurs côtés, on trouve des concepteurs, des architectes, des spécialistes de l'assurance qualité, etc. Pour rendre l'impact encore plus difficile, ces 50 % ne consacrent en moyenne que 25 % de leur temps à l'écriture de code. Ils sont souvent en réunion, en train de faire de la recherche ou de réfléchir à de nouvelles idées. Les premiers retours les plus positifs sur le copilotage font état d'un gain de 10 à 30 % de développeurs ; l'impact maximal actuel est donc de 50 % x 25 % x 20 %, soit une amélioration maximale de 2.5 % sur le processus global.

Les plus grandes avancées se situent en amont et en aval du codage.

Cela touche au cœur même de notre raison d'être. Par conception, Digital.ai Notre mission est d'améliorer et d'optimiser les processus métier liés à la création et à la livraison de logiciels. Si nous croyons en l'importance des copilotes de programmation, nos données et nos clients nous indiquent que les véritables gains de fluidité se produisent lorsque nous optimisons l'automatisation et la connectivité en amont et en aval du développement.

En amont : planification active

Les grandes entreprises consacrent jusqu'à 50 % de leur temps de R&D à la planification. Tirer parti de l'IA pour une planification plus proactive accélère le passage de l'idée au développement, tout en améliorant la prise de décision afin d'éviter les changements de dernière minute et les conflits imprévus. Une planification plus intelligente et adaptative, grâce à l'intégration de l'IA, favorise l'innovation et renforce l'alignement avec les objectifs commerciaux.

En aval : tests d’agents, sécurité des agents et déploiement des agents

L'adoption de la planification agentique en amont du codage représente un atout majeur, mais les plus grandes opportunités se trouvent en aval. Les progrès en matière de tests agentiques contribuent à garantir la qualité des logiciels sur une gamme toujours plus étendue d'appareils et d'environnements. La sécurité agentique accélère la livraison tout en renforçant les défenses, permettant ainsi de sécuriser les applications dès les premières phases de développement et de les protéger intelligemment en production. Enfin, des pipelines de livraison plus intelligents, combinant tâches agentiques, automatisées et humaines, accélèrent la création de valeur sans compromettre le contrôle, la conformité ni la gouvernance. Ensemble, ces innovations en aval transforment plus rapidement le code brut en valeur ajoutée pour l'entreprise. safer, et avec moins de friction.

Une livraison plus intelligente que le codage

L'IA est à l'origine d'une véritable renaissance dans le monde du développement et de la livraison de logiciels. Face à cette quatrième vague, chaque organisation doit repenser son approche. Les gains de productivité réels ne proviennent pas de l'amélioration et de l'optimisation de tâches isolées comme le codage, mais de la fluidification du flux de travail global. Les assistants de codage y contribuent, mais ne constituent pas l'élément principal.

Lorsque les entreprises investissent et innovent en amont (planification automatisée) et en aval (tests automatisés, sécurité et livraison automatisés), elles peuvent débloquer les véritables gains exponentiels promis par cette 4ème vague de développement logiciel : plus de valeur commerciale, un délai de mise sur le marché plus court, un risque réduit, une sécurité accrue et des résultats plus prévisibles.

Mon prochain article de blog portera sur une feuille de route pratique « Comment faire » pour les entreprises prêtes à tirer profit de la 4e vague de croissance.