Au cours des dernières années, chaque leader avec lequel j’ai échangé s’est confronté à la même question : quel est l’impact réel et mesurable de l’IA générative sur une équipe de développement ? Il y a deux ans, nous avons décidé d’aller au-delà du buzz pour trouver la réponse par nos propres moyens.
Au cours des dernières années, chaque leader avec lequel j’ai échangé s’est confronté à la même question : quel est l’impact réel et mesurable de l’IA générative sur une équipe de développement ? Il y a deux ans, nous avons décidé d’aller au-delà du buzz pour trouver la réponse par nos propres moyens.
Voici un aperçu des coulisses de ce parcours. Ce qui a commencé comme une étude ciblée de six mois avec 60 développeurs afin d’évaluer l’impact de l’IA sur la productivité et la qualité du code s’est transformé en un déploiement à grande échelle dans toute notre organisation. Au cours de l’année écoulée, nous avons recueilli une mine de données, mais les leçons les plus précieuses ne se trouvaient pas seulement dans les chiffres. Elles étaient dans les résultats inattendus, contre-intuitifs et profondément humains que nous avons observés. Chez Smile, c’est dans notre ADN d’aller au-delà des simples métriques pour comprendre la réalité stratégique de l’adoption de l’IA.
1. Une adoption quasi parfaite, mais pas magique.
Après un an, le taux d’adoption par nos développeurs du nouvel outil IA a atteint une impressionnante 97,14 %. Ce chiffre ne résulte ni d’une pression descendante du management, ni d’une simple mise à disposition de l’outil. Il est le fruit d’une stratégie de déploiement volontaire et centrée sur l’humain qui a eu un « effet boule de neige ».
C’était un effort organisationnel, pas seulement technique. Il nécessite également un travail constant avec les développeurs, notamment en matière de formation. C’est pourquoi nous avons conçu un programme de quatre mois pour les intégrer et leur faire maîtriser cette nouvelle façon de travailler. Nous avons commencé par créer une équipe centrale de 10 à 15 « alliés » — un mélange d’adoptants précoces et d’utilisateurs clés qui défendront l’outil. Nous avons obtenu l’accord du CIO pour gérer et distribuer les licences en central, ce qui était crucial pour le momentum. Enfin, nous nous sommes alignés avec la Finance pour surveiller les bénéfices et avec les RH pour comprendre l’impact sur l’expérience employé et le recrutement. Cette approche globale a prouvé que parvenir à une adoption quasi parfaite dépend plus de la construction d’un cadre transversal solide qu’à la technologie elle-même.
2. Les développeurs seniors sont ceux qui gagnent le plus.
Une des hypothèses les plus courantes sur les assistants de codage IA est qu’ils profitent surtout aux développeurs juniors en comblant leurs lacunes de connaissances. Nos données ont montré le contraire. La véritable puissance de l’outil réside dans l’amplification de l’expertise existante, rendant les seniors exponentiellement plus efficaces.
Notre étude sur des équipes Drupal a donné une image claire :
- En travaillant avec du code de templating basique, les juniors ont réalisé un gain de temps respectable de 15 %. Les seniors, quant à eux, ont obtenu un gain de 30 % pour la même tâche.
- La différence était encore plus prononcée pour le codage back‑end complexe et basé sur la logique. Les juniors ont gagné 25 %, tandis que les seniors ont vu un gain massif de 45 %.
Cette constatation a provoqué un changement fondamental dans notre stratégie. Notre hypothèse est que les assistants IA ne fournissent pas seulement des réponses ; ils accélèrent le flux de travail de ceux qui savent déjà poser les bonnes questions. Les seniors peuvent valider, rejeter et affiner plus rapidement le code généré par l’IA, transformant l’outil en véritable multiplicateur de force pour leur expertise existante.
3. Attendez-vous à un plateau de productivité avant la rentabilité.
Les organisations qui s’attendent à une courbe de productivité instantanée en forme d’hockey‑stick dès le premier jour seront déçues. Notre plan de déploiement a révélé une courbe d’adoption nuancée. Pendant le premier mois, la productivité des développeurs a montré une augmentation initiale, suivie rapidement par un plateau. Ce n’était pas dû aux « pertes de temps à explorer le potentiel de l’outil », mais principalement à l’absence de changement dans les habitudes de travail. Le gain initial est surtout le résultat d’autocomplétion et de suggestions de code avec un brin d’expérimentation via le chat.
Les développeurs ont besoin de temps pour expérimenter, gagner en confiance et intégrer une nouvelle façon de travailler dans leurs habitudes. Le véritable potentiel se réalise lorsque les développeurs changent leur état d’esprit sur la manière d’utiliser les outils au quotidien pour adopter une nouvelle façon de travailler. Ce changement comportemental significatif, ainsi que les gains réels et mesurables qui ont suivi, ne sont apparus qu’après une phase d’exploration d’un mois supplémentaire. Nous avons constaté que le temps total nécessaire pour qu’un développeur devienne pleinement compétent et atteigne les niveaux de performance observés dans notre expérience initiale était d’environ quatre mois. C’est une leçon cruciale sur la gestion des attentes : les leaders doivent budgéter une courbe d’apprentissage, pas un coup de baguette magique.
4. Les biais humains sont un obstacle plus grand que l’intégration technique.
Dans le processus d’évaluation des outils, nous avons découvert un facteur humain puissant souvent négligé : les biais des développeurs. Nous avons appris qu’interroger simplement les développeurs sur leur outil préféré n’était pas une façon fiable de déterminer quel outil est le plus efficace. L’une de nos conclusions les plus critiques était la suivante :
Dans notre cas, beaucoup de nos développeurs adorent Github Copilot alors que cela ne les rend pas aussi productifs que d’autres outils.
Cela met en évidence le danger critique de construire un stack technologique basé uniquement sur la loyauté à une marque ou sur des sondages auprès des développeurs. Sans données objectives de performance, les organisations risquent d’investir dans des outils qui sont justes populaires, et non puissants. Cela souligne l’absolue nécessité de fonder les choix technologiques sur des métriques solides plutôt que de se fier uniquement aux préférences subjectives des utilisateurs.
5. Le ROI a été énorme et étonnamment efficace à gérer.
L’impact commercial de cette initiative a été clair et significatif. Au cours des six premiers mois de 2025, le programme a permis d’économiser environ 1760 jours-homme de temps développeur sur l’ensemble de nos projets.
Encore plus impressionnant, ces journées ont été économisées pendant la période même du déploiement principal et du développement des compétences. Nous avons généré un ROI substantiel non pas en attendant la perfection, mais en embrassant la courbe d’apprentissage elle‑même. Toute la transition — de la phase pilote à l’implantation à grande échelle, y compris la formation, le support et la surveillance — a été gérée avec une ressource dédiée équivalente à seulement 0,3 équivalent temps plein (ETP) alors que nous avions initialement budgété beaucoup plus. Cela prouve qu’avec une stratégie bien conçue, les frais de gestion d’un déploiement IA à grande échelle peuvent être étonnamment légers, offrant un retour puissant sans nécessiter une équipe dédiée importante.
6. Le Fondement Invisible : l’impératif de la donnée et des métriques.
Tous les enseignements que nous partageons, de l’efficacité chez les seniors au retour sur investissement massif, reposent sur une fondation critique : la fiabilité de nos données.
Sans une collecte de données rigoureuse et une définition claire des objectifs, aucun projet d’IA générative ne peut être piloté ni même justifié.
Thibault Milan
Directeur de l'Innovation
L’adoption de l’IA ne doit pas précéder la stratégie de mesure. Pour mesurer l'impact réel et justifier les coûts d’un déploiement, qu’il s’agisse d’IA ou de toute autre initiative technologique, il est impératif de :
- Définir des KPI et des objectifs clairs : Savoir exactement ce que l’on cherche à améliorer (temps de cycle de développement, taux d’erreurs, productivité sur des tâches spécifiques, etc.) avant le déploiement.
- Assurer la fiabilité de la collecte : Mettre en place des mécanismes pour recueillir des données objectives et non biaisées sur l’usage et la performance de l’outil.
- Justifier l'investissement : Si l'impact n'est pas mesurable, le retour sur investissement (ROI) reste une simple supposition. Des données solides sont la seule monnaie pour négocier les budgets et valider la pérennité du projet.
En d’autres termes, le succès d’un projet d’IA réside moins dans l’outil que dans la capacité de l’organisation à répondre à la question : comment allons-nous prouver que cela fonctionne ? C’est un prérequis essentiel pour transformer une simple expérimentation en une victoire stratégique.
Conclusion : le vrai objectif n’est pas seulement la productivité, c’est la maîtrise.
Développer avec succès un programme d’IA générative pour les développeurs est un défi stratégique global qui dépasse largement la technologie elle‑même. Notre parcours de presque deux ans nous a appris qu’il nécessite une compréhension profonde de la psychologie utilisateur, une approche réaliste de la gestion des attentes et un cadre organisationnel robuste pour soutenir l’adoption. L’objectif ne peut pas être simplement de distribuer des licences et d’espérer le meilleur.
C’est pourquoi notre objectif stratégique est clair : nous voulons que nos développeurs soient véritablement maîtrisés en IA.
Les outils IA deviennent désormais une exigence fondamentale. La seule question qui reste est la suivante : distribuez‑vous simplement la technologie, ou construisez‑vous la maîtrise organisationnelle nécessaire pour y exceller ?
Prêt à discuter de la façon de développer la maîtrise de l’IA au sein de vos équipes de développement ? Contactez-nous dès aujourd’hui pour planifier une consultation.
