Pourquoi la plupart des ingénieurs logiciels se tournent vers la GenAI pour coder
L’adoption de la GenAI par les ingénieurs logiciels est généralisée, ce qui indique un changement dans la façon dont les équipes de développement abordent leur travail.
Aujourd’hui, 72 % des ingénieurs logiciels intègrent la GenAI dans leur processus de développement, ce qui indique clairement que la GenAI est en train de devenir un élément essentiel de la boîte à outils de codage de nombreux ingénieurs.
Près de la moitié (48 %) des ingénieurs déclarent utiliser GenAI quotidiennement, ce qui indique la valeur perçue de l’outil, car les ingénieurs s’en servent pour les tâches de routine.
Le fait que 81 % des ingénieurs utilisent GenAI pour écrire du code qu’ils écrivaient auparavant manuellement montre à quel point GenAI est en train de remodeler le codage tel que nous le connaissons. Malgré son utilisation répandue, 40 % des ingénieurs déclarent que la GenAI n’a pas nécessairement libéré du temps pour d’autres tâches, ce qui suggère que si la GenAI accélère certains aspects du processus de codage, elle n’optimise peut-être pas encore le flux de travail global des ingénieurs.
Le processus traditionnel de codage manuel, qui prend beaucoup de temps, est complété, voire partiellement remplacé, par une assistance générée par l’IA.
Les ingénieurs peuvent encore consacrer une grande partie de leur temps à des tâches qui nécessitent une supervision et un perfectionnement manuels, comme le débogage ou l’intégration du code généré par l’IA dans les systèmes existants.
Une enquête de Thomson Reuters a montré que seuls 12 % des cols blancs dans des secteurs tels que le droit, la fiscalité, la comptabilité et l’administration publique utilisent actuellement la GenAI.
En outre, seuls 11 % d’entre eux ont des projets actifs pour l’intégrer dans leur travail, ce qui souligne la position unique des ingénieurs logiciels, qui sont généralement les premiers à adopter la GenAI.
Comment la GenAI fait exploser la productivité des ingénieurs
Parmi ceux qui utilisent GenAI, 23 % font état d’une augmentation de productivité de 50 % ou plus, ce qui est particulièrement frappant, car près d’un quart des ingénieurs utilisant GenAI ont vu leur production doubler.
Une augmentation aussi spectaculaire de la productivité est rare et met en évidence l’impact considérable que la GenAI peut avoir lorsqu’elle est intégrée de manière efficace dans les flux de travail de développement.
En outre, 71 % des ingénieurs estiment que leur productivité a augmenté de %-25% à 25 % depuis qu’ils ont adopté la GenAI – une amélioration plus modeste mais tout de même importante -, ce qui suggère que la GenAI est largement bénéfique, même si elle ne conduit pas toujours aux augmentations de productivité extrêmes observées par le quartile supérieur d’utilisateurs.
Seuls 6 % des ingénieurs ne signalent aucun changement de productivité, ce qui indique que la grande majorité de ceux qui utilisent la GenAI enregistrent un certain niveau de gain d’efficacité.
Quelles sont les fonctions d’ingénierie qui profitent de la productivité de la GenAI ?
Certains rôles au sein du développement de logiciels sont particulièrement bien adaptés pour récolter les bénéfices de la GenAI.
Les ingénieurs de fiabilité des sites, les professionnels DevOps, les développeurs GIS et les chefs de projet/maîtres de cérémonie enregistrent certaines des plus fortes augmentations de productivité, avec des hausses allant de 40 % à plus de 50 %.
Ces rôles impliquent généralement des tâches complexes et répétitives qui sont idéales pour l’augmentation de l’IA, faisant de la GenAI un outil inestimable dans leurs opérations quotidiennes.
Pour les Data Scientists, l’augmentation de la productivité est en moyenne de 32 %, ce qui montre l’importance croissante de la GenAI dans l’analyse des données et le développement de modèles.
Les développeurs Full-Stack, qui doivent jongler avec les tâches front-end et back-end, font état d’une augmentation de productivité de 27 %, ce qui montre la polyvalence de GenAI dans différents domaines du développement logiciel.
La GenAI n’est pas seulement plus rapide, elle améliore le code.
Au-delà de la productivité, GenAI contribue également à la qualité du code produit.
74 % des ingénieurs estiment que GenAI a amélioré la qualité de leur travail dans une certaine mesure – souvent grâce à la capacité de GenAI à fournir rapidement des suggestions et des meilleures pratiques, un peu comme Grammarly aide à la rédaction.
La GenAI offre une deuxième paire d’yeux – ou, dans ce cas, d’algorithmes – qui aide les ingénieurs à détecter les problèmes potentiels et à affiner leur code de manière plus efficace et plus précise.
Plus précisément, 53 % des ingénieurs signalent une amélioration de la qualité de 10 à %-25%, ce qui indique que pour beaucoup, la GenAI fait plus qu’accélérer le processus de codage ; elle améliore en fin de compte le produit final.
24 %, en revanche, estiment que la qualité de leur travail n’a pas changé, ce qui peut suggérer que ces ingénieurs avaient déjà une production de haute qualité ou que les contributions de la GenAI sont plus progressives dans ces cas.
Seuls 2 % des ingénieurs estiment que la GenAI a diminué la qualité de leur travail, une minorité qui souligne probablement la nature encore en développement de l’IA dans certains contextes.
Les vraies raisons pour lesquelles les ingénieurs adoptent la GenAI pour le codage
Pourquoi GenAI est un compagnon puissant pour démarrer des extraits de code
Les ingénieurs trouvent GenAI particulièrement utile pour générer des échafaudages ou des extraits de code initiaux.
Ce sont les éléments constitutifs de systèmes plus vastes que les ingénieurs peuvent ensuite affiner et intégrer.
GenAI excelle dans la génération rapide de ces composants, ce qui réduit considérablement le temps consacré aux étapes initiales de la création de code.
Il est important de noter que la GenAI n’est pas encore capable de créer des systèmes entièrement intégrés ou de reconstituer de manière transparente des bases de code existantes.
Elle fournit aux ingénieurs les matières premières dont ils ont besoin pour construire des systèmes complexes, laissant la tâche critique de l’intégration et du raffinement à l’expertise humaine.
Le passage du codage manuel à l’édition et à l’amélioration du code généré par l’IA modifie la façon dont les ingénieurs travaillent, les poussant vers des rôles qui exigent davantage de supervision et de réflexion critique.
La GenAI est rapide, mais pas sans faille
Si la GenAI permet de gagner beaucoup de temps, elle n’est pas exempte de défauts.
En effet, 63 % des ingénieurs déclarent trouver des erreurs à chaque fois qu’ils utilisent un code généré par l’IA.
Parmi eux, 47 % considèrent que les erreurs sont mineures, tandis que 16 % rencontrent des problèmes plus graves, ce qui met en évidence les limites actuelles de la GenAI et le besoin permanent de supervision humaine.
Il est intéressant de noter que la capacité à détecter et à corriger ces erreurs semble être en corrélation avec l’expérience.
Les ingénieurs ayant plus de 8 ans d’expérience sont plus susceptibles de repérer des erreurs mineures (49 %) que leurs homologues moins expérimentés (39 %).
Cela suggère que si la GenAI est un outil puissant, son utilisation efficace nécessite une base solide de connaissances et d’expérience pour s’assurer que le produit final répond aux normes souhaitées.
Le côté imparfait de la GenAI dans le développement de logiciels
Malgré ses nombreux avantages, la GenAI n’est pas universellement louée pour sa capacité à générer du code.
En fait, 20 % des ingénieurs pensent que l’IA n’est pas bonne pour générer du code.
Ce scepticisme s’explique probablement par le fait que le code généré par l’IA doit souvent être révisé en profondeur avant de pouvoir être pleinement intégré dans un projet.
Les erreurs et les incohérences produites par GenAI signifient que si l’outil est rapide, il n’est pas toujours précis ou fiable.
Pourtant, c’est justement cette rapidité qui rend GenAI si précieuse pour de nombreux ingénieurs.
Même si le code n’est pas parfait, la génération rapide de projets initiaux permet aux ingénieurs de se concentrer sur l’affinage et le perfectionnement du code, plutôt que de repartir de zéro.
Cette évolution du flux de travail s’apparente à celle d’un chef qui ajuste une recette : il est plus facile de modifier un plat existant que d’en créer un à partir de zéro.
Ainsi, la GenAI fait passer les ingénieurs du statut de codeurs manuels à celui de gestionnaires de contenu généré par l’IA.
Des codeurs aux créateurs – Les nouvelles compétences dont les ingénieurs ont besoin avec la GenAI
À mesure que la GenAI s’intègre dans le développement de logiciels, le rôle des ingénieurs évolue en parallèle.
Les tâches traditionnelles de codage manuel cèdent la place à des responsabilités plus stratégiques et créatives.
Les ingénieurs doivent désormais disposer d’un ensemble de compétences plus large, qui va au-delà de la compétence technique.
Les compétences recherchées à l’avenir incluront la créativité, la résolution de problèmes, la pensée critique et la communication – des capacités qui complètent les tâches techniques que la GenAI peut prendre en charge.
La collaboration entre les développeurs devient de plus en plus importante car ils travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes, ce qui remodèle l’ingénierie logicielle et pousse les ingénieurs à adopter des rôles qui s’apparentent à des orchestrateurs de projets plutôt qu’à de simples codeurs.
Dans ce nouvel environnement, la capacité à gérer les outils d’IA et à intégrer leurs résultats de manière efficace sera aussi importante que l’écriture du code lui-même.
Pourquoi les ingénieurs en logiciel mènent la révolution de l’IA
Les ingénieurs en logiciel sont les premiers à adopter la GenAI, tirant parti de ses capacités plus largement que les professionnels d’autres secteurs.
Alors que de nombreux secteurs explorent encore le potentiel de la GenAI, les ingénieurs en logiciel l’intègrent déjà dans leurs fonctions principales.
L’adoption rapide de la GenAI a clairement suggéré une tendance vers une efficacité accrue et des logiciels de meilleure qualité à l’avenir, à mesure que la GenAI continue de mûrir et d’évoluer.
L’adoption précoce et enthousiaste de la GenAI par les ingénieurs logiciels les positionne activement en tant que leaders de la révolution de l’IA au sens large, préparant le terrain pour une innovation et un progrès continus dans ce domaine.
