TL;DR : arrêtez de vous fier à votre ressenti, il est mesurablement faux. Les mêmes développeurs qui se sentaient 20 % plus rapides étaient 19 % plus lents. Ça ne veut pas dire qu’il faut débrancher l’IA, ça veut dire qu’il faut mesurer.
L’expérience que personne n’attendait
En juillet 2025, l’organisme de recherche METR publie un essai contrôlé randomisé, la méthode des essais cliniques : 16 développeurs expérimentés, 246 tâches réelles (corrections, fonctionnalités, remaniements) sur des dépôts open source qu’ils connaissent intimement, plus de 22 000 étoiles et un million de lignes en moyenne. Pour chaque tâche, un tirage au sort décide si l’IA est autorisée. Les participants sont payés 150 dollars de l’heure, avec les meilleurs outils du moment (l’étude complète).
Résultat : 19 % de temps en plus quand l’IA est autorisée. Et le chiffre qui compte vraiment : interrogés après coup, ces mêmes développeurs estiment avoir gagné 20 %. Trente-neuf points d’écart entre ce qu’ils ont vécu et ce qui s’est passé.
Ce que l’étude ne dit pas
Il faut être honnête sur ses limites, et les auteurs le sont : leur protocole ne prouve pas que l’IA dessert la majorité des développeurs. Le terrain choisi est le plus défavorable qui soit, celui d’experts sur du code qu’ils connaissent par coeur, là où l’IA n’a rien à leur apprendre et où tout ce qu’elle propose doit être relu. Ils signalent aussi un possible effet d’apprentissage au-delà de cinquante heures d’usage.
METR classe d’ailleurs elle-même ce résultat comme historique : il porte sur les outils du premier semestre 2025, qui ne sont plus ceux d’aujourd’hui.
Un an plus tard, le tableau bouge
Le rapport DORA 2025, mené par Google auprès de près de 5 000 professionnels, dit autre chose : 90 % utilisent l’IA au travail, plus de 80 % pensent qu’elle les rend plus productifs, et cette fois l’adoption est positivement liée au débit de livraison, alors qu’elle lui nuisait en 2024.
Sauf qu’un chiffre ne bouge pas : l’adoption de l’IA reste négativement liée à la stabilité. On livre plus, plus vite, et ça casse plus souvent. Au passage, 30 % des répondants déclarent peu ou pas confiance dans le code que l’IA produit, tout en continuant à s’en servir.
La thèse du rapport tient en une phrase, et c’est la plus utile de tout ce dossier : l’IA n’arrange pas une équipe, elle amplifie ce qui s’y trouve déjà. Les équipes solides accélèrent. Les équipes en difficulté voient leurs problèmes grandir à la même vitesse.
Notre avis
Le débat « l’IA rend-elle plus rapide » est mal posé, parce qu’il confond écrire du code et livrer un logiciel. Écrire va plus vite, c’est visible, c’est gratifiant, et c’est précisément ce qui trompe le ressenti. Relire, comprendre ce qu’on n’a pas écrit, réparer ce qui casse en production : ça ne se voit pas, et c’est là que le temps repart.
La seule attitude défendable est celle que suggère DORA : mesurer chez soi plutôt que croire, et regarder la stabilité autant que la vitesse. Si votre équipe livre deux fois plus et revient deux fois plus souvent en arrière, elle n’a pas accéléré, elle a déplacé le travail.
