Les données indiquent que si l'IA est prolifique, elle n'est pas toujours précise. L'augmentation de 15-18 % des vulnérabilités de sécurité par ligne de code suggère que les modèles d'IA inventent parfois des schémas non sécurisés ou utilisent des bibliothèques obsolètes. De plus, la hausse de la duplication de code pointe vers une culture du « copier-coller » où les développeurs peuvent accepter les suggestions de l'IA sans les refactoriser pour plus de modularité.
Le « déficit de confiance » dans les revues de code
Peut-être l'observation la plus humaine du rapport est le « déficit de confiance ». Malgré la rapidité de production du code, les pull requests générées par l'IA restent dans la file d'attente de revue 4,6 fois plus longtemps que le code écrit par des humains.
Ce retard suggère une barrière psychologique : les développeurs seniors et les réviseurs font preuve d'une extrême prudence, contrôlant la logique produite par l'IA plus rigoureusement que celle d'un collègue. Ce goulot de validation menace d'éroder les gains de vélocité réalisés pendant la phase de codage. Pour y remédier, Opsera suggère que les entreprises doivent investir dans de meilleurs outils de test automatisés et de gouvernance capables de pré-valider le code IA avant qu'il n'atteigne les réviseurs humains.
Domination du marché et retardataires de l'industrie
Dans la bataille pour la suprématie des outils, GitHub Copilot reste le roi incontesté, détenant une part de marché de 60-65 %. Cependant, le paysage se fragmente. Le rapport note une influence croissante des outils « agentiques » et des assistants natifs aux IDE qui promettent plus d'autonomie que la simple complétion de code.
L'adoption n'est pas non plus uniforme selon les industries. Alors que les secteurs de la technologie et des startups poussent vers le point de saturation de 90 %, les secteurs fortement réglementés comme la santé et l'assurance accusent un retard de 9 à 12 points de pourcentage. Dans ces secteurs, des exigences strictes de conformité et des préoccupations liées à la confidentialité des données freinent l'intégration rapide de l'IA.
Le coût caché de l'IA inoccupée
Une découverte surprenante pour les directeurs financiers et informatiques est l'inefficacité des dépenses. Le rapport identifie qu'environ 21 % des licences d'outils IA sont sous-utilisées. Dans les grandes entreprises, cela se traduit par des millions de dollars de « shelfware » — des abonnements payés mais rarement exploités à leur plein potentiel.
Cette sous-utilisation provient souvent d'un manque d'onboarding approprié. Les développeurs ont accès à des outils puissants mais manquent de formation spécifique pour les intégrer efficacement dans leurs workflows quotidiens. Opsera souligne que l'achat de l'outil n'est que la première étape ; c'est l'activation des équipes qui permet de réaliser le ROI.
2026 et au-delà : l'ère du DevOps agentique
En regardant vers l'avenir, le rapport prédit que la définition d'un « assistant de codage IA » va évoluer. Nous nous éloignons des simples fonctions d'autocomplétion pour aller vers l'IA agentique — des systèmes capables de raisonner, planifier et exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes.
Pour les équipes DevOps, cela signifie que l'avenir impliquera probablement la gestion de flottes d'agents IA qui non seulement écrivent du code, mais configurent aussi des environnements, exécutent des tests et remédient aux alertes de sécurité de manière autonome. À mesure que nous avançons en 2026, l'avantage compétitif reviendra aux organisations capables de gouverner efficacement ces agents, en équilibrant le besoin de vitesse avec les exigences non négociables de sécurité et de qualité.
Pour l'instant, le message est clair : l'IA est là, elle est rapide, mais elle nécessite une main sûre au volant. L'accent de l'année à venir doit passer de l'adoption à l'optimisation.
