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IA et développement logiciel : des spécificités françaises

Le principal sondage communautaire de GitLab illustre plusieurs particularités françaises concernant l’IA dans le développement logiciel.

Publié par Clément Bohic le | Mis à jour le
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IA et développement logiciel : des spécificités françaises

Les toolchains de développement logiciel, plus « légères » en France qu’ailleurs ? GitLab l’exprime ainsi dans le compte rendu de son DevSecOps Survey 2024.

Ce constat découle d’un indicateur quantitatif : le taux de répondants dont l’organisation n’utilise pas plus de 5 outils. En France*, ils sont 53 % (illustration ci-dessous). C’est plus que dans tous les autres pays pris en considération. Nommément, Nouvelle-Zélande (50 %), Australie (46 %), Royaume-Uni (39 %), Japon (38 %), États-Unis (35 %), Canada (33 %), Allemagne (29 %) et Inde (20 %).

Au global, la part d’organisations n’utilisant pas plus de 5 outils a diminué d’une année sur l’autre. Une dynamique déjà entrevue entre 2022 et 2023… en tout cas du point de vue des équipes sécurité et opérations.

Aussi « légères » qu’elles puissent être, les toolchains restent sujettes à consolidation. En France, 66 % des répondants affirment en tout cas que c’est la volonté de leur organisation.

Des tests à la génération de code, l’usage de l’IA évolue

Au global, souligne GitLab, cette volonté est plus grande chez les organisations qui utilisent de l’IA dans leur toolchain (74 %, contre 57 % chez celles qui n’en utilisent pas).

L’usage de l’IA se porte en premier lieu sur la génération de code. Suivent l’explication de code, le résumé des changements et l’exploration de documentation.

L’an dernier, les assistants de codage étant moins répandus, on nous avait présenté les choses sous un autre angle. Avec, comme principal usage, la vérification de code à part des tests.

Avec un taux de 48 % d’usage de l’IA dans le cycle de développement logiciel, la France est au même niveau que le Japon. Elle apparaît moins avancée que l’Australie (62 %) et l’Allemagne (53 %), mais plus que les États-Unis (34 %) et le Royaume-Uni (31 %).

Un onboarding plus rapide avec l’IA ? Le « contre-exemple » de la France

Sur l’ensemble de l’échantillon, GitLab pointe une corrélation entre cet usage d’IA et la rapidité d’embarquement des développeurs : moins d’un mois pour 43 % des organisations équipées, contre 20 % des non équipées.

Cette corrélation est moins notable au niveau de la France. Le taux d’onboarding en moins d’un mois atteint 19 %, seulement supérieur à ceux de l’Inde (8 %) et du Royaume-Uni (17 %). Et inférieur, donc, à ceux de pays comme le Canada et les États-Unis, pourtant moins bien dotés en IA sur le papier…

Cette année, plus qu’en 2023, les équipes sécu ont eu tendance à dire que les développeurs étaient responsable de la sécurité.

* France : 298 répondants (contre 121 l’an dernier) ; États-Unis : 2335 ; Allemagne : 634 ; Royaume-Uni : 561 ; Australie : 397 ; Canada : 396 ; Japon : 211 ; Inde : 150 ; Nouvelle-Zélande : 105.
GitLab ne communique la répartition par secteur et tailles d’entreprises qu’au niveau global.

À consulter en complément :

Sécurité de Kubernetes : des raisons d’être optimiste ?
DevSecOps : ces pratiques où la France se distingue
GitLab à l’offensive face à GitHub Copilot
Assistants IA : un nouveau défi pour les RSSI

Illustration principale © Danteveiil – Adobe Stock

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