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 d'un code sain et bien maintenu peut désormais être évaluée concrètement grâce à la première calculette à mesurer l'impact du Software Craft et de l'IA (IA & CRAFT Impact calculator).
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Des coûts cachés dus à un code de mauvaise qualité
Un manque de visibilité sur la qualité 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.
Une approche data-driven
Le Software Craft prône l'excellence technique et l'attention au détail dans le développement logiciel (2.). En adoptant ses principes et des bonnes pratiques, il est possible de rendre la qualité du code un indicateur clé de performance (KPI) pour l'entreprise (1.) La connaissance de l'état de votre code (Red, Yellow, Green Code ; voir l'étude CodeScene (1., 2.)) permet une prise de décision éclairée, basée sur les données (1.).
Notre approche d'une "calculette de l'impact de l'IA et du software craft" (IA & CRAFT impact calculator chez Arolla) repose sur plusieurs piliers.
On commence par mesurer la "santé du code" (code health). Des outils d'analyse de code automatisée peuvent évaluer la qualité et la complexité du code. Identifier les zones de "Red Code" (code de mauvaise qualité) est crucial, car elles sont associées à 15 fois plus de défauts que le code de qualité.
On évalue ensuite le temps perdu causé par la dette technique en estimant le temps que les développeurs consacrent chaque semaine à gérer les conséquences de la dette technique. Des études montrent que cela nuit considérablement à la productivité des développeurs (4.).
On calcule également le retour sur investissement (ROI) de l'amélioration de la qualité du code : quantifier le temps perdu et les causes liées au mauvais code permet d'estimer le ROI potentiel des efforts d'amélioration (2.). La gestion de la dette technique peut augmenter l'efficacité de la livraison de fonctionnalités d'au moins 25%, équivalant à un gain de capacité de développement significatif (4.).
Enfin, on utilise aussi le temps de travail imprévu comme indicateur. Le temps dédié à la correction de bugs et au refactoring "urgent" révèle en effet le coût de la dette technique. Analyser le pourcentage de travail imprévu peut indiquer un potentiel inexploité lié à la qualité du code. Si votre organisation consacre plus de 15% de son temps au travail imprévu, c'est un signal d'alerte (1.).
Une Intégration stratégique de l'IA
Concernant l'IA, le rapport DORA 2024 (3.) met en lumière des impacts contrastés. Si les développeurs rapportent un impact positif sur la productivité individuelle, le flow et la satisfaction au travail, on observe une diminution du temps consacré au travail réellement valorisable. L'IA semble également améliorer la qualité du code, la documentation et la vitesse des revues de code, tout en réduisant la complexité du code.
Cependant, ces améliorations ne se traduisent pas, pour l'instant, par une meilleure performance de la livraison de logiciels ; au contraire, l'adoption de l'IA semble même la détériorer. Le rapport suggère que cela pourrait être lié à une augmentation de la taille des changements de code induite par la rapidité de génération de code de l'IA, allant à l'encontre du principe des petits lots de changements bénéfiques à la stabilité.
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. L'IA peut également contribuer à l'amélioration de la qualité du code et à la réduction de sa complexité (3.).
En complément, la réduction de la dette technique passe par le fait de privilégier la qualité dès la conception et de refactoriser régulièrement le code. Les équipes réduisent ainsi l'accumulation de dette technique, évitant les ralentissements futurs de livraison des nouvelles fonctionnalités et les coûts de maintenance élevés (1.). Prioriser la santé du code est essentiel lors de la planification des projets (1.).
Les cycles de développement peuvent également être accélérés grâce à des pratiques telles que l'intégration continue (CI) et la livraison continue (CD), qui permettent d'automatiser les processus de construction, de test et de déploiement, réduisant les délais et les erreurs manuelles (5.). Les organisations performantes utilisant la CI/CD ont des délais de déploiement 440 fois plus rapides (5.). L'IA peut être intégrée dans les pipelines CI/CD pour améliorer l'intégration, les tests, le déploiement et la surveillance (6.).
L'automatisation des tests permet aussi d'identifier rapidement les défauts, de réduire les coûts de test et d'améliorer la qualité globale du logiciel (7.). L'automatisation des tâches répétitives libère également du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée (5.). L'IA peut développer des cas de test et prioriser les sections de code à tester (6.).
Des outils de planification, de développement, de collaboration et de CI/CD peuvent contribuer significativement à la vitesse du développeur et à l'innovation (6.). Les entreprises dotées d'outils performants sont 65% plus innovantes (10.). L'IA est de plus en plus intégrée dans ces outils pour offrir des fonctionnalités améliorées (6.).
Un environnement où l'expérimentation et l'apprentissage sont encouragés, et où les développeurs se sentent en sécurité pour prendre des risques, favorise de son côté une meilleure performance et réduit le burnout (8.). Investir dans la formation continue et offrir des parcours de carrière clairs contribuent également à attirer et retenir les talents (8.).
L'utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour l'écriture de code, la documentation et l'optimisation peut aussi améliorer la productivité et la qualité du code. L'IA semble améliorer la qualité du code et réduire sa complexité. Cependant, une intégration non maîtrisée 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.).
Enfin, une plateforme bien conçue peut accroître l'indépendance et la productivité des développeurs en leur offrant des outils et des services en libre-service (9.). L'IA peut améliorer les plateformes de développement internes en offrant des capacités de prédiction et d'automatisation (6.).
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. 14% supplémentaires prévoient de le faire bientôt4 . Les développeurs semblent considérer l'IA comme un moyen d'écrire plus de code, plus rapidement (11.).
La "calculette" de l'impact de la qualité du code, associée aux principes du Software Craft, aux bonnes pratiques de développement, et à une intégration stratégique et mesurée de l'IA, offre une approche concrète pour évaluer et améliorer la productivité des développeurs et réduire les coûts de développement (2.) En comprenant les coûts de la dette technique et en adoptant une culture d'excellence technique, tout en naviguant avec prudence dans l'adoption de l'IA, les entreprises peuvent transformer la qualité du code et l'intelligence artificielle en de véritables avantages concurrentiels (1.).
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/