Alors que le vibe coding s’impose dans les équipes de développement, les entreprises cherchent à en évaluer concrètement les bénéfices. Rapidité, qualité, sécurité et retour sur investissement : les indicateurs clés de l’automatisation IA doivent être repensés pour en tirer un avantage durable.
L’IA générative bouleverse le développement logiciel
En trois ans, l’intelligence artificielle générative a profondément transformé le quotidien des développeurs. Les grands modèles de langage (LLM) permettent désormais de générer, corriger, traduire et documenter du code en langage naturel. Cette approche, baptisée vibe coding, promet un gain de productivité considérable.
Selon le rapport DORA 2025 mené par Google Cloud, 90 % des développeurs utilisent déjà des outils d’IA, mais seuls 7 % de manière systématique. L’IA est surtout employée pour résoudre des problèmes ponctuels ou automatiser des tâches répétitives. Pourtant, son usage soulève de nouveaux défis : fiabilité du code, cybersécurité et gouvernance technique.
Des gains réels, mais des risques sous-estimés
L’enthousiasme initial pour le vibe coding s’accompagne de réserves légitimes. D’après une étude de Checkmarx, 81 % du code généré par IA contient des failles de sécurité. Seules 18 % des entreprises ont établi une politique interne encadrant ces usages. Résultat : une perte de contrôle sur le code, une dette technique croissante et une surface d’attaque élargie pour les cybercriminels.
Benjamin Brial, fondateur de Cycloid, alerte sur ces dérives : « Accélérer le développement est un avantage, mais si la base de code devient ingérable, on perd tout le bénéfice initial. » Pour lui, l’adoption de l’IA doit s’accompagner d’une approche multicritère, combinant productivité, maintenabilité et impact environnemental.
Chez Cycloid, l’IA générative est utilisée pour créer des MVP (produits minimum viables) ou des plugins, mais jamais pour des livrables critiques. « L’IA reste un outil probabiliste. Elle doit être guidée et vérifiée », insiste Brial.
Mesurer la performance : au-delà de la vitesse
La rapidité d’exécution n’est plus le seul critère de performance. Les organisations doivent désormais mesurer la qualité du code, la frugalité énergétique et l’expérience développeur (DevEx).
Un code produit vite mais difficile à maintenir engendre une perte nette à moyen terme. De même, un usage intensif de l’IA sans pilotage clair peut générer de la frustration chez les équipes.
Maxime Fonthieure, VP R&D chez Forterro, recommande de s’appuyer sur des frameworks éprouvés tels que DORA, SPACE ou DevEx. « Ce qui compte, ce n’est pas la photo, mais l’évolution des résultats », explique-t-il. Ces modèles mesurent non seulement la fréquence et la qualité des livraisons logicielles, mais aussi la satisfaction et l’engagement des développeurs.
Le rapport DORA identifie plusieurs leviers d’efficacité communs aux organisations performantes :
- une stratégie IA claire et documentée,
- un écosystème de données propre,
- une politique de contrôle des versions,
- et une approche centrée sur l’utilisateur.
Ces pratiques permettent de passer d’une IA expérimentale à une automatisation structurée et mesurable.
Adapter l’automatisation au niveau de maturité des équipes
Toutes les entreprises ne disposent pas du même degré de maturité numérique. Les plus avancées intègrent déjà l’IA dans leurs pipelines DevOps ; d’autres en sont encore à l’autocomplétion assistée.
Pour Maxime Fonthieure, l’enjeu est d’adapter les pratiques à la maturité des équipes :
« Entre la simple suggestion de code et l’automatisation complète des déploiements, le spectre est large. Il faut doser l’usage de l’IA selon les tâches et les profils. »
Le pair programming et le Test Driven Development (TDD) retrouvent une importance stratégique. Ces méthodes favorisent la collaboration, la vérification continue et la montée en compétence des plus jeunes développeurs. L’IA devient ainsi un assistant pédagogique plutôt qu’un substitut.
Enfin, pour contextualiser les usages, Fonthieure recommande la mise en place d’un serveur MCP (Model Context Protocol). Ce système centralise les règles internes et les standards de développement d’une organisation, afin d’ajuster les réponses de l’IA à son environnement spécifique. Résultat : des suggestions plus pertinentes, une cohérence accrue du code et une meilleure conformité avec les politiques internes.
Encadrer l’usage pour limiter les dérives
Le vibe coding soulève aussi des questions de propriété intellectuelle. Les modèles sont entraînés sur des bases de code publiques, souvent open source. Certaines portions générées peuvent être soumises à des licences restrictives, exposant les entreprises à des risques juridiques.
Un cadre de gouvernance clair s’impose :
- définir quelles IA sont autorisées,
- établir des règles de vérification du code généré,
- sensibiliser les équipes aux obligations légales.
Benjamin Brial résume l’équilibre à trouver : « L’IA doit aider, pas remplacer. Elle n’exonère pas le développeur de sa responsabilité sur le code livré. »
Ipanemads : vers un pilotage mesuré de l’automatisation IA
Pour les PME françaises, la question n’est plus de savoir s’il faut adopter l’IA, mais comment mesurer et améliorer son impact réel.
Ipanemads accompagne les entreprises dans cette démarche de structuration. L’agence aide à définir les bons indicateurs de performance : productivité, sécurité, qualité, satisfaction et empreinte environnementale.
En s’appuyant sur les frameworks DORA, SPACE et DevEx, Ipanemads conçoit des tableaux de bord personnalisés permettant de suivre le ROI d’un projet d’automatisation IA. Les données collectées deviennent une base pour ajuster les pratiques et maximiser la valeur générée par l’IA.
Vers une automatisation IA responsable et durable
Le vibe coding préfigure une transformation profonde du développement logiciel. À terme, les IA pourront générer, tester et documenter du code de bout en bout. Mais cette automatisation n’a de sens que si elle reste maîtrisée, mesurable et transparente.
Comme le rappelle Benjamin Brial : « Accélérer le code ne suffit pas. Le vrai défi, c’est de garder la maîtrise. »
C’est précisément cette maîtrise – entre innovation, gouvernance et performance – qui déterminera le ROI réel d’un projet d’automatisation IA.