IA & Delivery : accélérer sans plonger dans la dette technique

GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor…  L’IA est partout. Dans les pitchs investisseurs, les rétrospectives produit, les roadmap tech. Elle promet une productivité décuplée, des bugs éliminés à la racine, une accélération magique du delivery.

Mais dans la majorité des entreprises, l’intégration de l’intelligence artificielle dans les processus de développement finir par devenir une solution qui entache l'efficacité.

Et souvent même, un accélérateur de dette technique.

La fausse promesse d’une accélération sans effort

L’obsession actuelle pour l’IA repose sur une promesse implicite :  « Grâce à l’IA, on va livrer plus vite, mieux, et sans effort. »  On parle déjà de +55 % de vélocité, de story-points qui explosent, de bugs résolus en un clic.

Mais sous le capot ?  Tests bâclés, dette technique en orbite, juniors largués et roadmap ingérable.

L’IA ne corrige ni un backlog bancal, ni une équipe sous tension, ni des process de livraison chaotiques. Elle ne remplace pas la clarté stratégique ni la discipline opérationnelle. Elle les rend simplement plus critiques. Car en accélérant certains maillons faibles, elle amplifie les failles existantes.

👉 Le risque n’est pas de rater le virage IA. C’est de l’industrialiser sans pilotage, et de transformer un levier de croissance en passif stratégique.

IA et dette technique : le vrai coût des choix précipités

Intégrer une solution d'intelligence artificielle, n’est pas un simple « plug & play ».

Chaque tentative sérieuse exige :

• Un cadrage précis des cas d’usage,
• Plusieurs itérations techniques,
• Un plan de repli en cas d’échec.

Sous la pression des attentes business, beaucoup de boîtes court-circuitent ces étapes :  Proof of concept bâclé, déploiement précipité, zéro monitoring.

Et ça casse. Ou pire : ça ralentit tout le reste.

Livrer une feature IA trop tôt, mal conçue ou mal intégrée, c’est souvent sacrifier la qualité globale du delivery. Et c’est aussi accepter que vos devs passent 3 semaines à débuguer un modèle au lieu de fiabiliser la roadmap.

Les signaux d’alerte qu’on observe souvent dans nos missions :

• Couverture de tests < 60 % depuis l’arrivée de l’IA,
• Code généré que personne ne comprend (et que tout le monde redoute),
• Estimations systématiquement révisées à la hausse après mise en prod.

Pourquoi vos problèmes de delivery ne viennent pas de l’IA (mais de l’organisation)

On ne le répétera jamais assez : ce n’est pas l’IA qui fait le delivery.  Ce sont les équipes, les arbitrages, les roadmaps claires et les rituels maîtrisés.

L’IA peut générer du code. Mais elle ne vous dira pas quoi développer, pourquoi, ni comment prioriser. Elle ne remplace pas la stratégie. Elle accélère son exécution, qu’elle soit bonne ou mauvaise.

Et ce n’est pas sans impact humain.

L’intelligence artificielle transforme le rôle du développeur : moins d’écriture de code, plus de pilotage, d’analyse, de refacto.  Les seniors s’adaptent. Les juniors peinent à suivre. Et les devs “middle” disparaissent, laissant un vide structurel.

Résultat :

• des features livrées plus vite, mais moins comprises,
• des équipes plus fatiguées, moins responsabilisées,
• une dette qui grimpe, masquée derrière une vélocité artificielle.

Bonnes pratiques à mettre en place :

• Valoriser le refacto, la documentation, le mentoring dans les KPIs carrière,
• Organiser du pairing inversé (junior qui écrit, senior qui challenge),
• Monter en compétence sur l’architecture, la sécurité, l’“IA craft”.

À l’échelle, les mauvaises pratiques IA deviennent systémiques

Dans une équipe de 100 devs, un prompt mal fichu peut propager une anti-pattern en quelques heures.

L’IA ne pardonne pas l’improvisation.

Gouverner du code IA, c’est :

• Taguer chaque commit IA (prompt, reviewer, source),
• Appliquer des règles SAST strictes sur les outputs générés,
• Imposer des quotas temporaires (ex : 30 % max de code IA par sprint).

L’IA comme levier d’efficience

Cet article n’est pas un plaidoyer anti-IA. C’est un appel à l’utiliser intelligemment.

Chez Hones, on intervient régulièrement dans des équipes qui ont “testé l’IA”... et s’en mordent les doigts.  Cursor mal maîtrisé, modèles non versionnés, projets démos qui finissent au placard.

Notre méthode est simple :  On commence par remettre les fondamentaux en place (roadmap réaliste, delivery maîtrisé, équipe responsabilisée). Ensuite seulement, on regarde où l’IA peut vraiment accélérer.

Exemples d’usages concrets et efficaces :

• Génération automatisée de tests unitaires,
• Résumés intelligents de tickets pour les PMs,
• Analyse des goulots d’étranglement dans la CI/CD,
• Documentation technique augmentée automatiquement.

Toujours dans un cadre et toujours avec des garde-fous.

IA & Delivery : 4 piliers pour une exécution sans chaos

Quand on est appelé pour sécuriser un delivery, voici les 4 leviers que l’on active pour transformer l’intelligence artificielle en atout durable :

1. Reprioriser ce qui compte vraiment

→ Quels problèmes résout-on ? Pourquoi maintenant ?  
→ Quelle métrique voulons-nous améliorer ?  
🎯 Pas de réponse claire = pas de projet IA.

2. Assainir l’organisation et les workflows

→ La mise en prod est-elle fluide ?  
→ Les rôles sont-ils clairs ?  
→ Les décisions sont-elles alignées sur les enjeux business ?

🎯 L’IA accélère un système. Encore faut-il que le système soit sain.

3. Encadrer le code généré

→ Créer une check-list “AI Commit” : prompt + tag + reviewer  
→ Bloquer les mauvaises pratiques dès la CI  
→ Tester systématiquement la robustesse du code IA

🎯 Pas de code IA sans contrôle qualité renforcé.

4. Gérer la dette IA

→ Versionner prompts, outputs et modèles  
→ Mesurer le coût réel de maintenance des composants IA  
→ Identifier les usages réellement pérennes

🎯 Gouverner l’IA comme un actif stratégique, pas comme une expérimentation sans suivi.

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Piloté par un CTO de scale-up en activité, habitué aux contextes exigeants.

Objectif : un delivery prédictible, une équipe réengagée, une roadmap alignée sur la valeur.

Discutons-en !

Conclusion : IA ≠ solution miracle pour votre delivery

La vraie promesse de l’IA, ce n’est pas d’aller plus vite pour livrer n’importe quoi.  C’est de libérer du temps pour livrer mieux.

Mais pour ça, encore faut-il que l’organisation tienne debout, que les arbitrages soient clairs, que les équipes soient autonomes et que la tech soit un levier, pas une boîte noire.

L’IA ne corrige pas vos problèmes de delivery. Elle les révèle.

C’est un outil, et comme tous les outils, elle ne donne de résultats que dans un atelier bien tenu.
Faites-en un levier maîtrisé, au service d’une vision, pas d’un effet de mode.