Une étude de l'Université de Harvard a révélé que les agents d'intelligence artificielle écrivant du code de manière autonome augmentent de 30 % le nombre de lignes de code produites dans une entreprise, mais n'élèvent pas de manière vérifiable le nombre de fonctions logicielles qui atteignent effectivement les utilisateurs.
La recherche, signée par Fiona Chen et James Stratton, a analysé les données de la plateforme d'analytics Jellyfish : 300 millions d'événements de travail (tels que les validations de code et les demandes de fusion) et des registres de gestion de tâches de plus de 700 000 employés dans plus de 700 entreprises de développement logiciel, entre 2021 et mars 2026.
Les auteurs ont comparé le comportement de chaque équipe avant et après l'intégration d'assistants IA, qui complètent le code écrit principalement par des humains, et d'agents IA, qui rédigent et envoient du code de leur propre chef à partir d'une instruction.
En février 2026, Spotify a affirmé que ses développeurs n'avaient pas écrit une seule ligne de code depuis décembre 2025.
Comment l'arrivée de l'IA a affecté la génération de code
Après l'arrivée des agents, les lignes de code ont augmenté de 30 %, les validations de 20 % et les demandes de fusion de 23 %, selon l'étude. Cependant, le taux de résolution des tickets pour des fonctions complètes, mesuré dans des outils comme Jira, n'a montré aucun changement statistiquement significatif.
L'explication réside dans le processus de révision. Le temps moyen entre l'envoi d'une demande de fusion et son intégration définitive dans le projet a augmenté de 49 % après l'ajout d'agents IA.
La proportion de demandes qu'un réviseur humain renvoie en demandant des corrections a presque doublé, et le nombre de commentaires par demande a augmenté de 35 %, selon les données relevées par les chercheurs.
Les entreprises ont répondu en réaffectant du personnel : la proportion d'employés dédiés à la révision du code a augmenté de 14 % après l'adoption de ces agents. Les auteurs, toutefois, n'ont trouvé aucun changement significatif dans l'emploi total lorsqu'ils ont croisé ces données avec des informations provenant de LinkedIn.
Que se passe-t-il avec la révision automatique du code fait par l'IA
L'intelligence artificielle pourrait également prendre en charge une partie de cette révision, mais pour l'instant, sa contribution est marginale. Pour mars 2026, 80 % des entreprises interrogées utilisaient un système de révision de code avec IA.
Pourtant, les agents IA n'ont généré que 23 % des commentaires de révision et ont participé à seulement 10,8 % des demandes de fusion, selon l'étude. L'essentiel du travail de contrôle reste entre les mains des personnes.
Les auteurs eux-mêmes soulignent que l'adoption des agents est encore récente : 95 % des entreprises de l'étude les avaient déjà intégrés à la fin du relevage, mais beaucoup ajustent encore leur utilisation en termes de méthode et de timing.
Un schéma qui se répète dans d'autres études
Une étude distincte menée par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et de l'Université de Pennsylvanie, s'appuyant sur les données de plus de 500 000 développeurs de GitHub, a abouti à une conclusion similaire : à mesure que l'autonomie des outils d'IA augmente, l'écart entre le code écrit et le logiciel effectivement publié s'élargit.
Cette étude a révélé que les agents les plus autonomes multipliaient l'activité de code bien au-delà de la croissance du nombre final de déploiements de logiciels, un schéma que ses auteurs ont attribué à ce qu'ils ont appelé un « maillon faible » humain dans la chaîne de production.
Chen et Stratton soutiennent que, si la qualité du code généré par l'IA s'améliore et réduit le besoin de révision manuelle, une grande partie de ce goulot d'étranglement pourrait se réduire avec le temps. Pour l'instant, leurs données ne montrent pas cette amélioration dans la pratique.