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Uber, géant du transport, opère un tournant décisif dans sa stratégie technologique en adoptant massivement l'intelligence artificielle pour le développement de ses logiciels. Praveen Neppalli Naga, le directeur technique de l'entreprise, a révélé que l'agent AI d'Uber effectue désormais 1 800 modifications de code chaque semaine. Cette avancée s'inscrit dans une tendance plus large où l'IA redéfinit les méthodes de production logicielle.
Dans un message publié sur LinkedIn, Naga a souligné que 95 % des ingénieurs d'Uber utilisent l'IA mensuellement, qualifiant cette période de "véritable moment de réinitialisation pour l'ingénierie". L'entreprise a intensifié ses investissements dans le codage AI, aboutissant à des résultats qu'il décrit comme phénoménaux.
Le changement le plus notable réside dans l'utilisation de l'IA agentique, où le logiciel exécute des tâches de manière autonome, nécessitant peu ou pas de supervision humaine. Chez Uber, cela se traduit par une délégation accrue des tâches aux agents AI, qui rédigent entièrement le code. Les ingénieurs examinent et approuvent ce code, mais il est entièrement écrit par des agents AI.
Cette transformation a permis à l'agent de codage d'Uber de passer de moins de 1 % à 8 % de toutes les modifications de code. Ce phénomène n'est pas isolé : une étude menée par Jellyfish sur 700 entreprises a révélé que 63 % d'entre elles utilisent désormais des outils d'IA pour la majorité de leur codage.
Cependant, l'adoption de l'IA dans le codage n'est pas sans défis. Amazon, par exemple, a dû revoir ses règles après que son outil de codage AI a causé des pannes, entraînant la perte de près de 120 000 commandes. Ces incidents soulignent les risques potentiels associés à une dépendance accrue à l'IA.
L'évolution rapide du codage AI transforme profondément le rôle des ingénieurs logiciels, autrefois perçu comme une carrière stable et lucrative. Certains professionnels du secteur rapportent une augmentation de la charge de travail, menant parfois à l'épuisement professionnel. Naga a conclu en affirmant que le rôle de l'ingénieur évolue, passant de l'écriture de code à l'architecture de systèmes et à la révision du code généré par l'IA.
Enfin, Naga a précisé que la meilleure adoption de l'IA chez Uber provient des ingénieurs qui expérimentent discrètement, plutôt que d'une imposition descendante par la direction.
