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Ingénierie logicielle : l’Intégration IA passe du rêve au casse-tête pour 77 % des DSI
Par Laurent Delattre, publié le 26 mai 2025
Selon une nouvelle enquête Gartner, intégrer l’IA dans les applications devient le principal casse-tête des DSI : 77 % y voient un frein majeur. L’ingénierie logicielle doit désormais repenser ses pratiques pour transformer ce défi en avantage compétitif.
Dans son dernier « Market Guide for AI Application Development Platforms », Gartner dresse un constat amer et à l’opposé des discours des grands de la Tech lors de leurs nombreuses conférences de la semaine dernière : l’intégration d’IA dans les applications n’est plus un simple projet d’innovation, mais un enjeu de performance opérationnelle qui rencontre des freins majeurs ! Dit autrement, l’ingénierie logicielle, au cœur de cette transformation, doit repenser ses propres pratiques pour transformer le défi « IA » en avantage compétitif.
« Les CEO estiment que l’IA est la technologie qui aura l’impact le plus fort sur leur secteur », rappelle Jim Scheibmeir, VP Analyst chez Gartner, et ceci quel que soit le secteur interrogé. « Pourtant, l’exécution reste complexe malgré l’engouement. » ajoute-t-il immédiatement.
En cause : la multiplication d’outils encore très immatures car insuffisamment mis à l’épreuve du réel, des modèles de langage trop nombreux et des services cloud encore très peu maîtrisés par les équipes.
Résultat : 77% des responsables engineering déclarent cette intégration « significativement ou modérément douloureuse ».
Et 71 % rencontrent les mêmes obstacles lorsqu’ils veulent automatiser leurs workflows de développement avec l’IA.
Dit autrement l’intégration de l’IA dans l’ingénierie logicielle et les workflows de développement ne serait pas aussi triviale que le marketing des géants de la Tech veille à nous le laisser penser. Pas très étonnant. Mais les chiffres du Gartner n’en demeurent pas moins éloquents.
Les principaux points de friction incluent la gouvernance des modèles, la sécurité des données et le besoin d’une infrastructure MLOps (Machine Learning Operations) robuste pour passer du prototype à la production. Face à ces points de friction, Gartner évalue le marché des plateformes de développement d’applications IA à 5,2 milliards de dollars.
Chercher la simplicité… tant pis pour le Lock-in ?
L’analyste recommande aux directions IT d’opter pour des écosystèmes unifiés plutôt que de juxtaposer des briques hétérogènes. « Choisir une plateforme dotée d’un solide écosystème garantit la montée en charge, la réutilisabilité et la cohérence », insiste un Jim Scheibmeir, à nos yeux un peu trop confiants sur la maturité réelle des plateformes actuelles.
Comme largement démontré la semaine dernière par Microsoft à l’occasion de la Build 2025 mais aussi par Google à l’occasion de Google I/O 2025 (et Google Next 2025) ou encore par Red Hat et sa « Red Hat AI » durant son Summit 2025, ces plateformes combinent des outils pour l’entraînement, le déploiement et la supervision des modèles, afin de simplifier autant que faire se peut, dans un cadre cohérent et intégré, le cycle de vie des applications d’IA.
Les “Coding Agents” vont métamorphoser l’ingénierie logicielle
L’étude pointe aussi l’émergence d’AI assistants et agents capables d’épauler les développeurs, à l’instar de GitHub Copilot Coding Agent, Google Jules, OpenAI Codex Agent, Cursor; WindSurf ou Mistral AI Devstral. Selon Gartner à court terme, ces outils IA ouvriront la porte de l’ingénierie logicielle à des profils venus du design, de la psychologie ou des arts. « Cette diversité stimule la créativité et enrichit l’expérience utilisateur », souligne Nitish Tyagi, Principal Analyst. Gartner prédit ainsi qu’en 2028, 40 % des équipes logicielles compteront des collaborateurs issus de parcours non techniques, contre 20 % aujourd’hui.
Pour tirer parti de cette révolution, les entreprises devront réorienter leur recrutement : moins de poids accordé au diplôme, davantage à l’évaluation de compétences concrètes en IA générative. Pour tirer parti de cette révolution, les entreprises réorientent déjà leur recrutement. Moins de poids est accordé au diplôme et davantage à l’évaluation de compétences concrètes en IA générative, en prompt engineering et en science des données. Les plateformes d’évaluation des compétences (assessment) et les parcours de formation personnalisés, nourris par les data de compétences, vont ainsi devenir la nouvelle norme pour l’upskilling et le reskilling des équipes.
Gartner voit ainsi émerger dans les prochaines années, un nouveau monde IT où ingénierie logicielle, design et data science convergent pour créer la prochaine génération d’applications intelligentes. A moins que d’ici là, les IA ne se chargent elles-mêmes de tout faire et de créer elles-mêmes la prochaine génération d’applications dont les entreprises et les humains auront besoin pour rester occupés…
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