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Construire un pont de confiance dans le développement de l'IA : comment l'IA va changer l'avenir du développement logiciel

Combler le fossé de confiance en matière d'IA : comment les développeurs ouvrent la voie

Peut-on vraiment faire confiance au code de l'IA ? Le rôle des développeurs est crucial ! Actualités : 84 % des gens utilisent l'IA, mais seulement 33 % lui font confiance ! # #Utilisation de l'IA

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Combler le manque de confiance dans le développement piloté par l'IA

Bonjour, je suis Jon. Avec l'évolution rapide de la technologie de l'IA, de nombreux sites de développement utilisent l'IA.や業務効率化が注目されています。しかし、AIが生成する結果に対する信頼性が課題となっています。今回は、InfoWorldの記事「Bridging the trust gap in AI-driven development」（2025年8月5日公開）を基に、この信頼のギャップについて解説します。AI駆動開発とは、を使ってコードを書いたり、タスクを自動化したりする手法を指しますが、そこに潜む信頼性の問題を、最新の調査やトレンドからわかりやすくお伝えします。

Qu’est-ce que le développement piloté par l’IA et quels sont ses avantages ?

Le développement piloté par l'IA est une approche qui utilise l'IA (intelligence artificielle) pour soutenir le processus de développement logiciel. Par exemple, une IA appelée LLM (Large Language Model) génère du code et détecte les bugs selon les instructions du programmeur. Cela est censé accélérer le développement et rendre les tâches complexes plus efficaces.

McKinseyの調査「The state of AI: How organizations are rewiring to capture value」（2025年3月12日公開）によると、企業がAIを導入することで、業務の価値を高めるトレンドが続いています。具体的には、AIがや意思決定を支援し、組織の生産性を向上させていると報告されています。ただし、この調査ではAIの潜在的な価値を最大化するためには、適切なガバナンスが必要だと指摘されています。

  • Efficacité de développement améliorée : les outils d'IA aident à générer automatiquement du code, ce qui permet aux programmeurs de gagner du temps.
  • Accélérer : L'IA aide à résoudre des problèmes complexes et encourage la génération de nouvelles idées.
  • Économies de coûts : les économies sur les ressources humaines peuvent potentiellement réduire les coûts globaux de votre entreprise.

Bien que ces avantages soient attrayants, ils soulèvent la question de la fiabilité, car les résultats de l’IA ne sont pas toujours corrects.

L'état actuel du déficit de confiance : les problèmes révélés par les développeurs

Alors que l'adoption de l'IA progresse, la confiance dans ses résultats n'a pas suivi. L'enquête 2025 de Stack Overflow auprès des développeurs (menée en 2025 auprès d'environ 49,000 80 participants) révèle que si 2 % des développeurs utilisent des outils d'IA, la confiance est en baisse. Ce constat a été souligné dans l'article de Goedel.io « L'utilisation croissante de l'IA parmi les développeurs entraîne une baisse de confiance » (publié il y a deux jours) et dans l'article d'Ars Technica « Une enquête auprès des développeurs montre que la confiance dans les outils de codage d'IA diminue à mesure que leur utilisation augmente » (publié il y a une semaine).

Plus précisément, un article du Financial Express intitulé « L'adoption de l'IA progresse parmi les développeurs, mais la confiance reste faible : étude » (publié il y a 19 heures) indique que si l'adoption de l'IA par les développeurs progresse, leur confiance dans la fiabilité des résultats générés par l'IA vacille. De plus, un article de FourWeekMBA intitulé « L'écart de confiance de 74 % : pourquoi les entreprises utilisent l'IA pour le codage mais ne la laissent pas se déployer » (publié il y a 1 jour) souligne que si 82 % des entreprises utilisent l'IA pour le codage, seules 8 % autorisent son déploiement autonome (sur les systèmes). Cet écart de confiance de 74 % pourrait créer un marché d'environ 1,000 milliards de dollars pour les opportunités liées aux infrastructures de gouvernance et de vérification de l'IA.

Par ailleurs, un article d'IT Brief publié la semaine dernière, intitulé « Les développeurs adoptent les outils d'IA, mais les problèmes de confiance persistent, selon une enquête », indique que si 1 % des développeurs utilisent des outils d'IA, 84 % se méfient de leurs résultats. Un article d'Ars Technica souligne le problème du code généré par l'IA, « généralement correct, mais imparfait », ce qui entraîne une augmentation du travail de débogage (correction de bugs).

Des publications sur X (anciennement Twitter) montrent également que la fiabilité de l'IA est un sujet brûlant parmi les développeurs. Certains affirment que ces derniers renforcent leur rôle de superviseurs et de vérificateurs de l'IA, car les résultats de l'IA sont « presque corrects, mais légèrement erronés ». Ces rapports reflètent la tendance actuelle en août 2025.

Causes du manque de confiance

Les principales causes du déficit de confiance sont les suivantes : Ce sont les raisons du manque de confiance dans l'IA, comme le souligne le rapport « AI Trust Gap » de MITRE (publié le 14 juin 2023).Cela provient d'éventuels abus, tels que les biais, les deepfakes (la génération de fausses images et vidéos) et les attaques contre les systèmes de reconnaissance faciale.

  • Incertitude de sortie : l’IA est basée sur des données de formation et peut commettre des erreurs inattendues.
  • Manque de transparence : le processus de prise de décision de l'IA est une boîte noire (ses mécanismes internes ne sont pas clairs), ce qui rend difficile d'expliquer pourquoi un certain résultat a été atteint.
  • Manque de contexte : Les modèles d’IA peuvent ne pas être adaptés au contexte local, notamment dans les pays en développement. Le blog du PNUD, « Combler l’écart d’équité en matière d’IA : confiance et sécurité pour un développement durable » (publié le 2024 décembre 12), souligne la nécessité de renforcer la confiance et la sécurité de l’IA par des mesures proactives.

Approches pour combler le fossé de confiance

Dans un article d'InfoWorld (publié le 5 août 2025),Pour obtenir des résultats, il est important que des personnes de confiance conçoivent les invites (instructions pour l'IA), valident les données et supervisent l'ensemble du processus.

L'analyse de Guidehouse, « Diriger avec confiance : s'aligner sur l'innovation et la gouvernance de l'IA » (publiée le 2025 juillet 7), propose cinq principes directeurs pour que l'industrie et le gouvernement intègrent la rapidité, la sécurité et la responsabilité dans l'adoption de l'IA, notamment en renforçant la gouvernance et en mettant en œuvre des mécanismes de vérification.

  • Surveillance humaine accrue : normaliser le processus d’examen et de correction des résultats de l’IA par les humains.
  • Transparence accrue : nous utiliserons une technologie appelée IA explicable pour clarifier la logique derrière les décisions de l’IA.
  • Établir une gouvernance : Établir des règles d'utilisation de l'IA au niveau de l'entreprise et respecter les normes éthiques et juridiques. Les recherches de McKinsey montrent qu'une telle gouvernance maximise la valeur de l'IA.
  • Éducation et formation : les développeurs seront formés pour comprendre les limites de l’IA.

De plus, les discussions sur X suggèrent que la combinaison de sorties vérifiables et de pistes d’audit immuables peut accroître la confiance dans les applications à haut risque, et ces approches gagnent du terrain en tant que meilleures pratiques en 2025.

Perspectives d'avenir et points à noter

Des efforts officiels sont en cours pour combler le déficit de confiance. Par exemple, un blog du PNUD recommande une transition vers des mesures adaptatives axées sur la confiance, la sécurité, la sûreté et l'inclusion en matière d'IA. Nous prévoyons que davantage d'entreprises adopteront des cadres de gouvernance de l'IA en 2025, mais ces chiffres reposent sur des annonces officielles.

Cependant, afin d'éviter tout risque de mauvaise utilisation de l'IA, nous la maintenons constamment à jour.Des mesures doivent être prises, et il est également important de sensibiliser le public à l'IA, comme le montre l'étude MITRE.

En résumé, le développement piloté par l'IA recèle un potentiel considérable, mais combler le déficit de confiance est la clé de sa réussite. Les développeurs doivent utiliser l'IA comme un outil, sans pour autant négliger la vérification centrée sur l'humain. Je continuerai moi-même à suivre ces tendances et à fournir des informations qui permettront aux lecteurs d'utiliser l'IA en toute confiance.

Cet article a été compilé et vérifié par l'auteur sur la base des informations publiques suivantes :

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