AI’s software development success and central management needs

Le succès du développement logiciel par l'IA et les besoins de gestion centrale

Une enquête réalisée par OutSystems, intitulée L'État du Développement de l'IA 2026, affirme que l'IA est entrée dans une phase de production précoce pour de nombreuses entreprises, principalement au sein de la fonction informatique. L'enquête s'est basée sur les réponses de 1 879 leaders informatiques et met en garde contre le risque que l'adoption de l'IA dépasse la gouvernance et l'intégration. Ce décalage représente un fossé entre ce que les leaders informatiques souhaitent que les agents accomplissent et ce que leurs organisations peuvent contrôler en toute sécurité.

Les auteurs du rapport exhortent les entreprises à aborder les contrôles ou garde-fous sur les systèmes d'IA et soulignent également l'importance d'intégrer les nouvelles technologies d'IA dans les plateformes existantes d'une organisation. OutSystems indique que 97 % de ses répondants explorent une forme de stratégie agentique, avec 49 % d'entre eux décrivant leurs capacités actuelles comme « avancées » ou « expertes ». Près de la moitié des personnes interrogées affirment que plus de la moitié des projets d'IA agentique sont passés de la phase pilote à la production, les entreprises indiennes étant les plus performantes dans la mise en œuvre de la technologie : 50 % des entreprises indiennes déclarent que leurs projets d'IA sont réussis à 51 % à 75 %.

Les entreprises réfléchissent à l'endroit où les agents doivent être déployés en premier et sous quels contrôles, mais bien que la « réduction des coûts ou les gains d'efficacité » soient les attentes les plus citées concernant les effets de l'IA, seulement 22 % ont trouvé que leurs déploiements étaient les plus efficaces à cet égard. Au contraire, les gains les plus significatifs dans une entreprise proviennent de l'équipement des développeurs de logiciels avec des outils d'IA qualifiés de « génératifs ».

Les secteurs et fonctions investis dans l'IA

Les services financiers et la technologie montrent le plus de mouvement de la phase pilote à la production, avec de nombreuses mises en œuvre dans les fonctions commerciales clés. Ce secteur peut être considéré comme ayant la ligne de vue la plus claire entre l'automatisation et les retours mesurables en termes de revenus. L'inférence pratique des résultats du rapport serait que les secteurs plus lents à évoluer devraient copier les flux de travail de mise en œuvre employés par l'industrie fintech : commencer par des flux de travail étroits et à fort volume où la performance peut être mesurée et les échecs peuvent être contenus, en se concentrant sur la fonction informatique.

Selon l'enquête, le développement assisté par l'IA générative est désormais courant dans neuf des dix pays interrogés, aux côtés du codage traditionnel, du développement externalisé et de la personnalisation SaaS. Cela contredit l'idée que les entreprises passent à une pile entièrement native à l'IA. En fait, la plupart des organisations ajoutent des agents et du code généré par l'IA sur les processus déjà prouvés efficaces dans leurs environnements de développement.

Données fragmentées : aucun obstacle à la progression de l'IA

OutSystems constate que 48 % des répondants estiment que l'intégration avec les systèmes hérités est la capacité la plus importante nécessaire pour étendre l'IA agentique, et 38 % affirment que les systèmes hérités sont la principale raison pour laquelle les projets stagnent entre la phase pilote et la production. Parmi les obstacles potentiels au développement de l'IA proposés aux participants de l'enquête, plus de 40 % ont cité les difficultés d'intégration et la fragmentation héritée comme les plus problématiques.

Les organisations envisageant de grands programmes de nettoyage des données (que de nombreux fournisseurs d'IA préconisent comme raison pour laquelle les déploiements échouent à atteindre la production) pourraient vouloir repenser leur approche, selon le rapport. Les auteurs affirment que des agents peuvent être construits pour bien fonctionner dans des environnements de données complexes, tant que la gouvernance et l'intégration sont renforcées en même temps que la mise en œuvre de l'IA.

Confiance et contrôle des agents et gouvernance

La confiance dans l'IA agentique, cependant, s'améliore. OutSystems rapporte que 73 % des répondants expriment une confiance élevée ou modérée à laisser les agents agir de manière autonome, une augmentation d'environ 10 % par rapport à une enquête similaire réalisée l'année dernière. La confiance dans le code ou les flux de travail générés par des outils d'IA tiers est légèrement inférieure, à 67 %, une augmentation substantielle par rapport au chiffre de l'année précédente, où seulement 40 % faisaient « principalement confiance » à l'IA générative pour écrire du code sans aide humaine.

Seulement 36 % des répondants déclarent avoir une approche centralisée de la gouvernance de l'IA, tandis que 64 % affirment ne pas disposer d'une telle structure, et 41 % s'appuient sur des règles mises en œuvre au cas par cas. Deux tiers affirment que la création de points de contrôle humains dans le processus est techniquement difficile car cela nécessite une orchestration capable de mettre les agents en pause – en insérant en effet un frein manuel sur des opérations qui pourraient être entièrement autonomes.

De nombreuses organisations semblent déployer des modèles de supervision plus lâches, bien qu'il ne soit pas clair si cela résulte d'une plus grande confiance dans les modèles ou si les fonctions commerciales sont sous pression pour déployer l'IA, indépendamment des préoccupations en matière de sécurité ou de fiabilité. Si la tendance à assouplir la supervision se poursuit, les auteurs du rapport notent que l'adoption de l'IA agentique pourrait avancer plus rapidement que les méthodes de responsabilité que beaucoup jugent importantes.

Les entreprises qui souhaitent déployer des agents dans des environnements réglementés ou critiques pour la mission devraient considérer l'orchestration et l'auditabilité comme faisant partie du produit, selon les résultats de l'enquête. Lorsque les contrôles de conformité prennent en compte les opérations d'une entreprise, les pistes de vérification sous forme de fichiers journaux et de responsabilités définies sont considérées comme des éléments importants de tout déploiement d'IA agentique. Le rapport indique que 94 % des leaders s'inquiètent de l'« expansion de l'IA », qui n'est pas définie mais pourrait être interprétée comme un manque de plateforme de gestion centralisée supervisant tous les déploiements d'IA dans l'entreprise. 39 % sont très ou extrêmement préoccupés par ce problème, et seulement 12 % utilisent actuellement une plateforme centralisée pour garder cette expansion sous contrôle.