IA, vibe-coding et delivery : du fantasme technologique au time-to-value réel
Les assistants de code et outils de vibe coding promettent de diviser par cinq, voire dix, les temps de développement. La réalité est plus nuancée. Le rapport DORA de Google montre que l’IA améliore l’efficacité des équipes déjà matures, disposant d’un delivery structuré et fortement automatisé (tests, intégration et déploiement continus). À l’inverse, dans des environnements peu industrialisés, la production massive de code générée par l’IA devient difficile à absorber, tester, valider et déployer de manière sécurisée, au risque de plonger les projets dans le chaos.Dans la majorité des projets digitaux, l’essentiel du temps et des budgets n’est pas consacré à l’innovation pure, mais à des tâches indispensables et peu différenciantes : formalisation des besoins, rédaction des user stories, phases de tests, documentation, correction des anomalies. Selon plusieurs études sectorielles, ces activités peuvent représenter jusqu’à 30 à 40 % du temps et des coûts projet. Le Standish Group rappelle d’ailleurs que plus de 60 % des projets IT dépassent leurs délais ou leurs budgets, principalement en raison de défauts de spécification, de tests insuffisants ou de rework tardif.
C’est précisément à cet endroit que l’IA change la donne, lorsqu’elle est intégrée au cœur du delivery. En vérifiant la complétude des besoins, en assistant la rédaction des user stories ou en générant des scénarios de tests à grande échelle, elle permet de réduire significativement les temps de conception et de validation. Des retours terrain font état de gains de productivité de 30 à 40 % sur certaines phases amont. McKinsey estime que l’automatisation intelligente des processus IT peut améliorer la productivité des équipes de 20 à 45 %, tout en réduisant les défauts en production.
Le bénéfice est double : moins de rework, moins de risques, et une accélération nette du cycle de delivery. Sur certains projets, le time-to-market, et surtout le time-to-value, peut être divisé par deux lorsque l’IA est utilisée comme un levier structurel et non comme un simple ajout technologique.
Ni gadget, ni solution miracle : garder un human in the loop
Contrairement aux idées reçues, la meilleure intelligence artificielle n’est pas celle qui impressionne dans les démonstrations ou les présentations de comités de direction. C’est celle que l’utilisateur final ne perçoit pas : Une bonne implémentation de l’IA passe par une analyse du métiers, process après process, et par une réflexion sur le gain que peut engendrer l’utilisation de l’IA sur chacun de ces process pour l’optimiser, le fiabiliser.Des tentatives récentes d’automatisation massive ont montré leurs limites (à l’image de Salesforce), rappelant la nécessité de conserver un human in the loop pour garantir fiabilité, qualité et maîtrise des risques. Pour les DSI et les CTO, l’IA n’est ni un gadget, ni un remède miracle, mais un outil à utiliser aux bons endroits des processus pour renforcer l’assurance qualité et la performance opérationnelle.
Gouvernance, sécurité et souveraineté : les conditions réelles du ROI
Les chiffres sont sans appel : Gartner estime que jusqu’à 85 % des projets d’IA n’atteignent pas leurs objectifs, principalement faute de données de qualité, de gouvernance adaptée ou d’intégration au système d’information existant. Une IA performante repose avant tout sur des données propres, contextualisées et gouvernées, capables d’alimenter des modèles fiables et explicables. À cela s’ajoutent des coûts d’exploitation souvent sous-estimés, notamment les coûts d’inférence, qui compromettent le passage à l’échelle.La cybersécurité est également centrale. Les modèles de langage constituent un nouveau vecteur d’attaque, notamment via l’injection de prompts permettant de détourner le comportement des systèmes. Sécuriser les entrées, contrôler les usages et intégrer la sécurité dès la conception devient indispensable.
Enfin, tous les usages ne nécessitent pas des grands modèles généralistes. Le recours à des modèles plus petits, open source et fine-tunés, déployés on-premise, permet de mieux maîtriser les coûts, de renforcer la souveraineté des données et d’atteindre un ROI durable. D’autant que l’écart de performance entre ces modèles et les solutions propriétaires se réduit rapidement.
Vers une IA pragmatique, intégrée et orientée métier
L’IA réellement utile n’est ni visible ni spectaculaire. Elle est intégrée à la chaîne de valeur du système d’information et se traduit concrètement par des applications plus fiables, plus rapides et plus sécurisées. Elle ne se greffe pas en bout de chaîne, elle irrigue l’ensemble du cycle de vie du produit digital.La prochaine vague de transformation digitale ne viendra pas d’une IA plus impressionnante, mais d’une IA plus responsable, plus pragmatique et profondément orientée métier.
Par Philippe Audibert, CTO DataSolution
