75 % du code de Google est déjà généré par l’IA

Et si une grande partie des logiciels que nous utilisons quotidiennement commençaient déjà à être écrits d’une manière différente ? L’IA entre dans la programmation depuis un certain temps par la porte des assistants, des suggestions de code et des petits automatismes, mais ce que l’on commence à voir va maintenant beaucoup plus loin. La question n’est plus seulement de savoir si ces systèmes permettent d’écrire plus rapidement, mais que se passe-t-il lorsqu’une grande entreprise technologique décide de s’appuyer systématiquement sur eux. Google a donné une idée assez claire de la direction que prendra cette transition.

Le saut de Google. Ce chiffre a été avancé par Sundar Pichai dans un article de blog lié à Cloud Next 2026. Selon le PDG de Google, l’entreprise utilise l’IA depuis un certain temps pour générer du code en interne et aujourd’hui, 75 % de tout nouveau code est déjà généré par l’IA et approuvé par les ingénieurs. Le bond n’est pas mineur : l’automne dernier, ce pourcentage était de 50 %. En quelques mois seulement, Google est passé d’une utilisation déjà très élevée à placer l’IA au centre d’une grande partie de sa production logicielle.

La précision compte. Cette nuance n’est pas mineure : générée par l’IA ne signifie pas acceptée sans contrôle humain. Pichai parle de code généré par ces systèmes, mais également approuvé par les ingénieurs, une différence nécessaire pour ne pas surdimensionner les données. Richard Seroter, directeur principal de Google Cloud, l’a expliqué à Fast Company, soulignant que l’approbation humaine est « critique dans ce domaine ». Selon Google, l’IA peut prendre en charge une part croissante de la production, mais dans le cadre d’un flux dans lequel les ingénieurs continuent de valider, de corriger et de prendre des décisions.

Le tour interne de Google. Pichai n’a pas présenté cette avancée comme une simple amélioration de la productivité, mais comme faisant partie d’une évolution vers des flux de travail « véritablement agents ». Comme il l’a expliqué, les ingénieurs de Google orchestrent des équipes numériques autonomes, lançant des agents pour accomplir des tâches qui dépendaient auparavant beaucoup plus du travail humain direct. L’exemple qu’il a cité permet de mesurer l’ampleur de cette transition : une migration de code complexe, effectuée par des agents et des ingénieurs, a été réalisée six fois plus rapidement qu’il n’était possible il y a à peine un an avec des ingénieurs travaillant seuls.

L’ingénieur change de place. La thèse de Google n’est pas que le programmeur disparaisse, mais que son travail est déplacé. Seroter a expliqué à Fast Company qu’avec cette nouvelle répartition des tâches, les ingénieurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée : l’architecture des systèmes, la conception et la résolution de problèmes complexes. Dans cette nouvelle distribution, l’écriture manuelle du code perd une partie de son poids et la capacité de diriger, réviser et convertir ces éléments en produits réels gagne en importance.

Le contraste avec le reste du secteur. Une enquête Sonar réalisée plus tôt cette année a révélé que 96 % des développeurs reconnaissent qu’ils ne font pas entièrement confiance au code généré par l’IA et que 52 % ne l’examinent pas toujours à la recherche d’erreurs avant de l’incorporer. Dans le même temps, le poids de ces outils croît très rapidement : le code généré par l’IA serait passé de 6% en 2023 à 42% dans le dernier rapport, avec une prévision de 65% pour 2027. On a donc des raisons de dire que l’adoption devance la confiance.

Images | Simseo avec Grok | École supérieure de commerce de Stanford

À Simseo | Un jeune homme a résolu un problème mathématique qui a duré 60 ans en 80 minutes avec ChatGPT. C’est la chose la moins intéressante de l’histoire.