Quand qualité du code et IA riment avec gains et économies
Dans l'univers complexe du développement logiciel, l’impact de la qualité du code est souvent sous-estimé. Pourtant, il s’agit d’un facteur déterminant pour la productivité des développeurs et les coûts de développement. Longtemps restée abstraite, l’influence du software craft permettant un bon usage des coding assistant (IA) peut désormais être évaluée.
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Table des matières
Des coûts cachés dus à un code de mauvaise qualité
Un manque de visibilité sur laqualité du code source conduit fréquemment à privilégier des gains à court terme, au détriment de la maintenabilité et de l’évolutivité à long terme. Négliger les signaux d’alerte techniques peut engendrer une dette technique croissante, où des tâches autrefois rapides deviennent laborieuses, freinant l’innovation. Un code de mauvaise qualité ralentit le développement et mine la progression (1.).
Des recherches menées par CodeScene (2.) indiquent que l'amélioration de la qualité du code pourrait entraîner une réduction de 15 fois le nombre de bugs, un doublement de la vitesse de développement et une incertitude neuf fois moindre quant aux délais de réalisation. L'avantage commercial d'un code sain est donc avéré. De plus, l’étude révèle que 23 à 42 % du temps des développeurs est gaspillé en raison de la dette technique et du mauvais code.
Les nouveaux défis de l'IA
L'adoption croissante de l'IA dans le développement logiciel apporte de nouvelles dynamiques. Si l'IA peut booster la productivité individuelle, le rapport DORA 2024 (3.) révèle que son impact global sur la performance de la livraison de logiciels est négatif.
On observe notamment une diminution de la stabilité de la livraison. De plus, malgré une amélioration perçue de la qualité du code grâce à l'IA, cela ne se traduit pas nécessairement par une amélioration de la performance globale de la livraison. Le rapport suggère que l'augmentation de la quantité de code produite par l'IA pourrait entraîner des changements plus importants, ce qui traditionnellement rend les livraisons plus lentes et plus sujettes à l'instabilité.
Software Craft et IA : vers plus de productivité et moins de coûts
L'adoption du Software Craft et ses bonnes pratiques de développement a un impact direct sur la productivité et les coûts (2.) en permettant notamment : l’amélioration de la qualité du code, la réduction de la dette technique, l’accélération des cycles de développement, l’automatisation des tests QA, l’utilisation d’outils performants, la culture de la sécurité psychologique et de l’apprentissage continu, l’intégration de l’IA ou encore l’apparition de plateformes de développement internes.
Des pratiques comme le Test-Driven Development (TDD), le pair programming et la revue de code contribuent à un code plus propre, plus facile à maintenir et moins sujet aux erreurs. Un code de qualité permet de développer de nouvelles fonctionnalités deux fois plus vite et réduit considérablement le nombre de défauts.
Une intégration non maîtrisée de l’IA va nuire à la stabilité de la livraison associé à des problèmes graves de sécurité (12.). Il est crucial de créer une culture d'apprentissage continu et d'expérimentation avec l'IA, tout en mettant en place un cadre de mesure axé sur les impacts significatifs plutôt que sur la simple adoption (3.).
Investir dans le Software Craft et une stratégie IA éclairée pour un retour sur investissement durable
Selon le Stack Overflow’s 2024 Developer Survey, 63% des développeurs professionnels ont déclaré utiliser actuellement l'IA dans leur processus de développement.
Il est essentiel de mesurer l'impact réel de l'IA sur l'ensemble du cycle de développement, et pas seulement au niveau individuel, afin de maximiser ses bénéfices et d'atténuer ses potentiels effets négatifs sur la stabilité et la performance de la livraison (3.). Investir dans le Software Craft et une stratégie d'intégration de l'IA réfléchie n'est pas seulement une démarche technique, mais une stratégie business judicieuse pour un succès durable (2.)
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SOURCES :
1. Rapport Codescene – https://codescene.com/blog/evaluate-code-quality-at-scale/7
2. Rapport Codescene – Business-impact-of-code-quality.pdf
3. Rapport DORA – https://services.google.com/fh/files/misc/2024_final_dora_report.pdf
4. Source ScienceDirect – Software developer productivity loss due to technical debt—A replication and extension study examining developers’ development work
5. Source ENHANCING DEVELOPER PRODUCTIVITY THROUGH AUTOMATED CI_CD PIPELINES_ A COMPREHENSIVE ANALYSIS.pdf
6. Source Intelligent-DevOps-Harnessing-Artificial-Intelligence-to-Revolutionize-CI-CD-Pipelines-and-Optimize-Software-Delivery-Lifecycles.pdf
7.source Impact-of-Automation-on-Quality-Assurance-Testing-A-Comparative-Analysis-of-Manual-vs-Automated-QA-Processes.pdf
8. Article Agilealliance https://www.agilealliance.org/wp-content/uploads/2024/07/Michele-Brissoni-Behavioral-Engineering-at-the-Software-Craftsmanship-Dojo-A-14-year-Adventure-Empowering-Over-15000-Developers.pdf
9. Le rapport DORA 2024 "Accelerate State of DevOps"
10. article de McKinsey intitulé "Developer Velocity: How software excellence fuels business performance"
11. Rapport GitClear 2025 https://gitclear-public.s3.us-west-2.amazonaws.com/GitClear-AI-Copilot-Code-Quality-2025.pdf
12. Rapport Snyk https://snyk.io/fr/blog/copilot-amplifies-insecure-codebases-by-replicating-vulnerabilities/
Contenu partenaire. La rédaction d’ID n’a pas participé à la production cet article.
Source: www.linfodurable.fr
