1. L’IA accélère la dette technique
La façon dont nous écrivons des logiciels évolue à un rythme effréné. Les outils de codage de l’IA, alimentés par grands modèles de langage (LLM)peuvent générer des blocs entiers de code en quelques secondes. C’est excellent pour la vitesse. Ce n’est pas très bon pour la stabilité à long terme.
La dette technique est ce qui se produit lorsque vous donnez la priorité à des résultats rapides plutôt qu’à des solutions durables. Avec le code généré par l’IA, nous assistons à une explosion de la dette technique parce que ces outils produisent du code sans tenir compte des meilleures pratiques.
L’une des principales victimes ? Le principe « Don’t Repeat Yourself » (DRY), fondement des logiciels évolutifs et faciles à maintenir. Les assistants d’IA ne réutilisent pas efficacement le code existant. Ils inondent les référentiels de lignes redondantes qui finiront par nécessiter un remaniement en profondeur. Si vous pensez que le débogage prend du temps aujourd’hui, attendez que les inefficacités générées par l’IA commencent à s’accumuler.
Selon la dernière étude de GitClear, qui a analysé 211 millions de lignes de code, le développement piloté par l’IA dégrade déjà la qualité du code. Même les vétérans du secteur tirent la sonnette d’alarme. Kin Lane, évangéliste API avec 35 ans d’expérience dans la technologie, a déclaré qu’il n’avait jamais vu la dette technique s’accumuler aussi rapidement. Et il a raison : si les entreprises ne prennent pas de l’avance sur ce problème, elles seront obligées de maintenir des bases de code gonflées et instables pendant des années.
2. La réutilisation du code est en baisse et l’IA rend les choses plus compliquées
Le développement de logiciels est censé devenir plus efficace au fil du temps. Traditionnellement, les bons ingénieurs remanient leur code, consolident les fonctions et construisent des modules réutilisables. Cela permet de minimiser les redondances et de rationaliser les logiciels. Toutefois, l’IA est en train d’inverser cette tendance.
Les outils de codage de l’IA ne tiennent pas compte de la situation dans son ensemble. Ils empruntent la voie de la moindre résistance – copier et coller une logique similaire dans différentes sections au lieu de remanier le code correctement. Cela conduit à des logiciels gonflés qui sont plus difficiles à maintenir.
En 2024, GitClear a constaté une multiplication par 8 des blocs de code dupliqués, avec des niveaux de redondance 10 fois plus élevés qu’en 2022. Il s’agit là d’un problème majeur. Les développeurs ne « déplacent » plus et ne remanient plus le code pour le rendre réutilisable. Au lieu de cela, code généré par l’IA crée davantage de désordre, ce qui rend les logiciels plus difficiles à mettre à jour, à déboguer et à faire évoluer.
Si vos équipes de développement ne remanient pas activement le code généré par l’IA, vous accumulez un gâchis qui ralentira l’innovation future. L’IA est un outil puissant, mais seulement si elle est utilisée avec intention. À l’heure actuelle, elle introduit le chaos là où il devrait y avoir de l’ordre.
3. Plus de code généré par l’IA ne signifie pas un meilleur logiciel
Ajouter des lignes de code n’est pas synonyme de progrès. En fait, c’est souvent le contraire. Les assistants de codage de l’IA sont incroyablement efficaces pour produire du nouveau code, mais ce n’est pas ce qui permet d’améliorer les logiciels. Le véritable défi consiste à écrire un code propre, sécurisé et facile à maintenir.
Les outils d’IA ne pensent pas à la maintenabilité. Ils ne comprennent pas l’architecture. Ils génèrent un code fonctionnel qui fonctionne à court terme, mais qui introduit souvent des problèmes cachés : vulnérabilités en matière de sécurité, inefficacité et logique difficile à déboguer.
Le rapport State of Software Delivery 2025 de Harness a révélé que les développeurs passent désormais plus de temps à déboguer le code généré par l’IA qu’à profiter de sa rapidité. Le rapport DORA 2024 de Google note que si l’IA accélère les révisions et la documentation, elle diminue la stabilité des livraisons de 7,2 %.
Voici ce qu’il faut en retenir : L’IA n’est pas intrinsèquement mauvaise pour le développement logiciel, mais son utilisation inconsidérée se retournera contre vous. Si les entreprises ne repensent pas la façon dont elles mesurent la productivité des développeurs – en se concentrant sur la qualité du code et non sur la quantité – elles se retrouveront noyées dans les inefficacités générées par l’IA.
4. Le code généré par l’IA a un coût financier réel
Voici la partie que la plupart des dirigeants ne prennent pas en compte : le code gonflé, généré par l’IA, est plus difficile et plus coûteux à maintenir.
Chaque ligne de code redondante augmente les coûts opérationnels. Plus de code signifie des dépenses de stockage dans le cloud plus élevées, des cycles de test plus longs et plus de ressources consacrées au débogage. L’IA ne tient pas compte de ces coûts à long terme. Elle se contente de générer de plus en plus de code.
L’un des risques les plus importants est le clonage du code, qui consiste à dupliquer le code dans différentes parties d’un projet au lieu de le consolider dans des modules réutilisables. Lorsque cela se produit, la correction d’un bogue à un endroit ne le corrige pas partout. Les ingénieurs doivent rechercher et corriger le même problème à plusieurs endroits, ce qui augmente les coûts et ralentit les mises en production.
Une étude réalisée en 2023 par l’Université normale de Chine centrale a confirmé ce que les développeurs expérimentés savaient déjà : la duplication du code entraîne des taux de défaillance plus élevés. C’est un calcul simple : plus le code est redondant, plus il y a d’endroits où les bogues peuvent se cacher.
Bill Harding, PDG d’Amplenote et de GitClear, prévient que si les entreprises continuent à mesurer la productivité des développeurs en fonction du nombre de validations ou de lignes écrites, la dette technique liée à l’IA deviendra incontrôlable. Les dirigeants doivent reconnaître que plus de code est souvent pire.
5. L’automatisation n’est pas le problème, c’est la mauvaise automatisation qui l’est
Les outils de codage de l’IA ne sont pas l’ennemi. Le vrai problème est de les utiliser à l’aveuglette, sans surveillance. Si les entreprises ne repensent pas la manière dont elles intègrent l’IA dans les flux de développement, elles se retrouveront avec des logiciels rapides à écrire mais pénibles à maintenir.
La solution ? Utiliser l’IA de manière stratégique, et non de manière inconsidérée.
- Refondre le code généré par l’IA au lieu de laisser les doublons s’accumuler.
- Intégrez des modules connexes au lieu de disperser une logique redondante.
- Utilisez des outils tels que Cursor pour améliorer la cohérence et la structure du code.
- Concentrez-vous sur la santé à long terme du logiciel, et pas seulement sur la rapidité à court terme.
L’IA est incroyablement puissante, mais elle a des limites. Ces outils n’ont pas la connaissance du contexte nécessaire pour construire des systèmes bien architecturés. Cette tâche incombe toujours aux développeurs humains. Un bon logiciel nécessite une vision d’ensemble, ce que l’IA ne sait tout simplement pas faire.
Comme le dit Bill Harding : « Les développeurs orientés vers le long terme devraient regarder leur touche ‘tab’ avec un léger sentiment d’appréhension ». Il n’a pas tort. L’IA peut être un atout incroyable, mais seulement si elle est utilisée intelligemment.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Accélération de la dette technique : Les outils de codage de l’IA produisent rapidement du code qui peut compromettre la stabilité à long terme. Les dirigeants doivent surveiller et atténuer la dette technique afin d’éviter de futurs problèmes de maintenance.
- Diminution de la réutilisation du code : l ‘augmentation de la duplication au lieu du remaniement conduit à des bases de code gonflées et inefficaces. Privilégiez les pratiques de développement structurées pour améliorer la maintenabilité.
- Privilégier la qualité à la quantité : Un plus grand nombre de lignes générées par l’IA n’équivaut pas à une amélioration du logiciel ; elles introduisent souvent des problèmes de sécurité et de débogage. Pour garantir la stabilité, concentrez-vous sur les mesures de qualité plutôt que sur le volume.
- Impact financier : Le code redondant gonfle les coûts opérationnels en raison de l’augmentation des frais de stockage et de l’allongement des cycles de test. Adoptez des mécanismes de contrôle pour vous assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière stratégique, réduisant ainsi les charges financières à long terme.
