Une nouvelle étude majeure menée par Jellyfish révèle que l'adoption massive des outils d'IA pour la programmation accélère considérablement le développement logiciel sans compromettre sa qualité. Basée sur l'analyse de données provenant de plus de 700 entreprises, 200 000 ingénieurs et 20 millions de demandes de fusion (pull requests), cette recherche indique que l'utilisation de l'IA est désormais devenue la norme dans l'industrie. Le taux d'adoption médian atteint 63 %, et 64 % des entreprises génèrent désormais la majorité de leur code avec une assistance par IA. L'usage quotidien augmente régulièrement, de nombreux ingénieurs utilisant ces outils plusieurs fois par semaine. L'impact sur la productivité est particulièrement marquant. Les entreprises affichant un taux d'adoption élevé, définies par une utilisation des outils d'IA par 75 % à 100 % de leurs ingénieurs au moins trois jours par semaine, fusionnent en moyenne 2,2 demandes de changements par ingénieur et par semaine. Ce chiffre est presque deux fois supérieur aux 1,12 demandes observées dans les entreprises à faible adoption. Nicholas Arcolano, responsable de la recherche chez Jellyfish, note que si la rapidité est désormais admise, la question suivante concerne le retour sur investissement et la qualité. Arcolano lui-même a cessé d'écrire du code manuellement à l'automne 2025, qualifiant ce moment de « Noël Claude », en référence aux améliorations significatives de la technologie d'Anthropic qui ont déclenché une adoption généralisée. Concernant la qualité du code, les données rassurent. Les taux de reversion, c'est-à-dire les corrections nécessaires après le déploiement, n'augmentent que modérément avec l'adoption de l'IA, passant de 0,61 % dans les entreprises à faible adoption à 0,65 % dans celles à forte adoption. Arcolano observe que la qualité n'est pas en danger imminent, bien que la validation des codes générés par l'IA demeure un point de vigilance face à la pression accrue pour la rapidité. Par ailleurs, l'émergence de l'IA autonome commence à redéfinir les frontières du développement. L'activité des agents autonomes, capables d'ouvrir ou de valider des demandes de changement sans intervention humaine directe, reste encore marginale mais progresse rapidement, surtout parmi les premiers adopteurs. La divergence entre les organisations qui intègrent totalement ces agents et celles qui les ignorent s'accentue. Arcolano souligne que cette séparation s'accélère, créant un écart grandissant entre les entreprises qui stagnent, celles qui progressent lentement et les pionniers qui gagnent une avance décisive. Cette dynamique explique l'engouement actuel autour des agents autonomes, qui sont perçus comme la prochaine étape logique de la transformation du logiciel. Les outils populaires cités incluent Codex d'OpenAI, Cursor et GitHub Copilot, aux côtés de Claude Code d'Anthropic.