Le manque de fiabilité crée des erreurs cachées, augmentant le temps de débogage des développeurs
La vue d’ensemble: Les développeurs de logiciels tissent de plus en plus des outils d’IA dans leur travail, mais une telle adoption rapide n’est pas venue sans confusion ni conflit. Eux et leurs managers essaient toujours de s’entraîner lorsque ces outils aident, lorsqu’ils font mal, et comment les intégrer sans créer plus de problèmes qu’ils ne résolvent.
Dans son sondage annuel auprès de 49 000 développeurs professionnels, Stack Overflow a constaté que 80% utilisent des outils d’IA dans leur travail en 2025, une part qui avait bondi ces dernières années. Malgré cette adoption large et rapide, la confiance dans ces outils baisse. L’enquête montre que seulement 29% des répondants disent qu’ils font confiance à l’exactitude de l’IA, contre 40% dans les enquêtes passées.
Cet écart – une adoption généralisée aux côtés du scepticisme croissant – reflète l’impact complexe des assistants codants alimentés par l’IA comme le copilote Github ou le curseur. Alors que peu de développeurs remettent en question leur utilité, beaucoup apprennent encore à appliquer ces outils efficacement et à comprendre leurs limites.
Interrogé sur leur plus grande frustration, 45% ont souligné des solutions générées par l’AI qui semblent pour la plupart correctes mais contiennent des défauts subtils. Contrairement au code clairement incorrect, ces quasi-moins peuvent introduire des bugs cachés et des erreurs logiques qui prennent des heures à démêler – en particulier pour les développeurs juniors qui acceptent trop facilement les suggestions d’IA.
Les retombées reviennent souvent à Stack Overflow lui-même. Plus d’un tiers des développeurs ont déclaré visiter le site en raison de problèmes liés à l’IA, ce qui signifie que le code généré par les outils en qui ils a confiance en a fait a créé des problèmes qu’ils ne pouvaient pas résoudre par eux-mêmes.
Les progrès récents des modèles axés sur le raisonnement ont amélioré la fiabilité. Pourtant, l’enquête suggère que le problème de «clôture de l’IA mais tout à fait» est là pour rester – il est lié à la fonctionnalité de la génération de texte prédictive. C’est l’une des raisons pour lesquelles 72% des développeurs rejettent l’idée de «codage d’ambiance» ou de coller avec désinvolture dans un code sous-consultable pour une utilisation en production.
Même avec ces frustrations, peu abandonnent ces outils. Dans certains cas, les managers poussent les équipes à les adopter. Plus souvent, les développeurs eux-mêmes voient des avantages clairs – tant qu’ils utilisent attentivement les outils.
Les experts de l’industrie disent que la clé est la formation et l’état d’esprit. Les développeurs doivent traiter les outils de saisie automatique alimentés par l’IA en tant que «partenaire d’entraînement», pas comme un copilote silencieux. Ceux qui s’adaptent simplement aux suggestions de Github Copilot risquent d’incorporer des défauts; Ceux qui l’utilisent pour repérer les problèmes ou affiner les idées obtiennent le plus de valeur.
Les outils offrent également un avantage éducatif. L’intelligence artificielle peut aplatir la courbe d’apprentissage pour les nouvelles langues ou les frameworks, offrant des réponses ciblées qui complètent les recherches de documentation traditionnelles – un débordement de pile de fonction rempli pendant des années.
Le chef des produits et de la technologie, Jody Bailey, a déclaré à Venture Beat que Stack Overflow repensait son rôle alors que l’IA change la façon dont les développeurs recherchent de l’aide et partagent des connaissances. Elle a reconnu que l’entreprise avait vu moins de visites mais a averti que de nombreuses personnes exagéraient le récit autour de cette tendance.
« Bien que nous ayons vu une baisse du trafic, ce n’est en aucun cas aussi dramatique que certains l’indiquent », a-t-elle déclaré, ajoutant: « Ce changement entraîne un débordement de pile pour réévaluer de manière critique la façon dont il évalue le succès à l’ère numérique moderne. »
Crédit d’image: Sergiy Galyonkin
