IA et développement : gagne-t-on vraiment du temps ?

Les modèles LLM se succèdent tellement vite qu'il est parfois difficile de suivre, et chez AXOPEN, après plusieurs mois à utiliser l'IA au quotidien dans notre métier de développeur, on a fait le bilan lors de notre dernier épisode de podcast. On vous fait part de certaines de nos réflexions dans cet article, mais n'hésitez pas à aller écouter la version complète !

IA et développement : un gain de temps difficile à mesurer

C'est la première difficulté à laquelle on se confronte quand on parle du sujet : comment mesurer un gain de temps sur du développement, quand on ne sait pas combien de temps on aurait mis sans l'IA ? On ne peut pas rembobiner le temps, impossible de savoir si telle fonctionnalité aurait pris deux heures ou quatre sans l'IA**. D'autant plus que les itérations successives sur les prompts (reformuler, affiner, corriger la sortie de l'IA) font parfois que la tâche prend finalement autant de temps qu'avant, voire plus.**

Il y a aussi un aspect de l'intelligence artificielle qu'on évoque peu : le code est écrit à un instant T, mais sa vie continue bien après. Un bug peut montrer le bout de son nez six mois plus tard, et ce coût-là, lorsqu'il arrive, ça fait mal ! Pour gagner quelques heures sur le build, vous allez potentiellement en perdre beaucoup plus en maintenance.

Bref, comme toujours, il faut se méfier des conclusions trop rapides... On mesure ce qu'on voit, pas ce qu'on aurait fait autrement, et encore moins ce qui se passera dans 6 mois dans le code.

La fiabilité de l'IA fait baisser la vigilance des développeurs

L'IA est de plus en plus fiable, et les modèles de ces derniers mois (on est en juin 2026 quand on écrit ces lignes) ont clairement progressé ! Le dernier modèle d'Anthropic à date, Claude Fable 5, a d'ailleurs beaucoup fait parler de lui, notamment pour son exclusivité réservée aux USA, mais ce n'est pas le sujet du jour :)

Cette fiabilité croissante crée un risque inverse : les développeurs baissent la garde, alors que ce n'est pas parce que l'IA produit dix choses parfaites que la onzième le sera. On en a tous fait l'expérience et on est tous d'accord pour dire que c'est particulièrement frustrant de ne pas pouvoir réellement compter dessus !

Contrairement à un développeur junior qu'on forme, il n'y a pas de constance dans la progression, et on ne peut pas anticiper où ça va coincer. Il faut donc rester constamment vigilant, et cette vigilance, elle prend du temps. Et en toute honnêteté, comme toute tâche chronophage et répétitive, la relecture du code généré par l'IA risque de parfois passer au second plan, d'autant plus qu'il est souvent plus long. Et là vous jouez gros en terme de qualité de code et de sécurité applicative. Après tout, les développeurs juniors ont peut-être encore des beaux jours devant eux ? :)

Si le sujet de la qualité de code à l'ère de l'IA vous intéresse d'ailleurs, on vous conseille notre livre blanc sur le sujet !

Le code généré par l'IA, c'est propre en surface… mais après ?

Parfois, le code produit par l'IA a l'air nickel : rien ne dépasse visuellement, pas d'erreur de syntaxe évidente, une structure relativement cohérente. On pourrait presque croire que c'est parfait. Le problème apparaît quand on rentre dans le détail, notamment dans un contexte d'audit, où les systèmes d'alerte ne sont pas les mêmes et où les pratiques ne correspondent pas toujours aux standards de qualité de code que vous avez.

Le code "fonctionne" oui, mais est-ce qu'il est maintenable ? Est-ce qu'il respecte les conventions du projet ? Est-ce qu'il ne va pas créer des problèmes dans six mois ? Ce sont des questions que l'IA ne se pose pas, et que le développeur doit donc se poser à sa place. Du coup, la revue de code devient plus complexe ; il faut recalibrer son œil critique, développer de nouveaux réflexes, et au fond, mobiliser des compétences assez différentes de celles qu'on avait l'habitude d'exercer.

En partant de ce postulat, l'IA peut être un outil puissant entre les mains des bonnes personnes. Un développeur senior peut tout à fait l'utiliser à bon escient, en la combinant avec ses propres réflexions et bonnes pratiques.

L'IA peut accélérer le code mais pas l'humain

Quand on fait les comptes, dans un projet informatique, le temps de développement pur représente une fraction du temps total ; le reste, c'est du cadrage, des réunions, des specs, des recettes, de la coordination. L'IA peut accélérer la partie code, c'est vrai, mais elle ne remplace pas la réunion de cadrage, la rédaction d'un cahier des charges réaliste, ou la validation fonctionnelle avec le client. Le gain de productivité global est donc mécaniquement limité à cette portion, et elle est plus petite qu'on ne l'imagine souvent.

Les tâches où l'IA vous fait gagner du temps en tant que développeur

Bon, après vous avoir dit en long et en large que l'IA ne fait pas toujours gagner de temps, il y a quand même quelque tâches où IA est vraiment utile. De notre expérience, l'IA excelle pour les tâches suivantes :

• Recherche et synthèse d'information : trouver rapidement une réponse documentée, résumer un sujet technique.
• Génération de tests unitaires : tâche répétitive par excellence, idéale pour l'IA.
• Explication d'un projet ou d'une base de code : utile pour embarquer un nouveau dev ou comprendre un legacy.
• Apprentissage d'un langage : réduction de la friction sur la syntaxe et les premiers patterns.

Sur ces tâches précises, l'IA tient vraiment sa promesse !

IA et développement : notre verdict sur le temps gagné

Alors, est-ce qu'on gagne vraiment du temps avec l'IA ? Honnêtement, ça dépend. Sur des tâches précises et bien identifiées, oui, clairement. Mais l'IA ne transforme pas magiquement l'ensemble d'un projet en sprint accéléré, et il serait malhonnête de le prétendre. Le développement, c'est bien plus que de l'écriture de code : c'est du cadrage, de la réflexion, des allers-retours avec le client, de la prise de décision. Sur tout ça, l'IA ne change pas grand-chose pour l'instant.

Ce qu'elle demande en échange des gains qu'elle apporte, c'est de la rigueur, un œil critique constant, et une vraie compréhension de ce qu'elle produit. Sans ça, les itérations s'accumulent, les bugs se cachent dans un code visuellement propre, et le gain de temps s'évapore aussi vite qu'il est apparu. Mis dans les mains des bonnes personnes, l'IA, c'est un outil puissant, pas une solution clé en main, et la nuance a son importance.

Ce qui est certain, c'est qu'on ne pense pas être au chômage de sitôt !