# L'enquête DORA 2025 rapporte que 90 % des répondants utilisent l'IA au travail, et trouve que l'adoption de l'IA entretient toujours une relation négative avec la stabilité des livraisons logicielles

Page: https://flyvolo.ai/fr/changes/ev-20251022-devops-engineer-1
Date: 2025-09-23 · Étape: Adoption par les travailleurs
Ce relevé peut-il faire évoluer un jugement sur une tâche ? seulement avec un autre relevé indépendant
Métier: https://flyvolo.ai/fr/careers/devops-engineer

## Périmètre

Une enquête auprès de praticiens : les 90 % sont donc un usage déclaré plutôt que mesuré, et le « 80 % pensent que cela a augmenté leur productivité » qui l'accompagne est une croyance et doit être lu comme telle — ce site détient un essai randomisé dans lequel des développeurs expérimentés étaient 19 % plus lents en se croyant 20 % plus rapides, donc une croyance sur sa propre vitesse n'est pas une preuve sur la vitesse. Ce qui n'est pas de l'auto-déclaration sur sa propre performance, c'est la corrélation que les chercheurs calculent entre répondants, et c'est la partie utile : l'adoption est positivement liée au débit et à la performance produit, et négativement à la stabilité des livraisons. Le mécanisme que donnent les auteurs est précis — sans tests automatisés solides, gestion de versions mature et boucles de retour rapides, un volume de changements plus élevé produit de l'instabilité, et les équipes en architecture faiblement couplée voient des gains là où les fortement couplées n'en voient guère. Google Cloud publie cette enquête et vend les outils sur lesquels elle interroge.

## Source

- Google Cloud, announcing the 2025 DORA report (the DORA research programme's own publication) — https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report (source primaire)

## Ce que cela veut dire

La phrase la plus utile de ce rapport n'est pas le chiffre d'adoption, c'est le mécanisme : les équipes dotées de tests automatisés solides, d'une gestion de versions mature et de boucles de retour rapides y gagnent, et celles qui n'en ont pas récoltent de l'instabilité du volume de changements supplémentaire. C'est le constat de l'arbitre automatique arrivant indépendamment d'une autre direction — l'outillage aide exactement là où autre chose qu'une personne peut dire que le changement était mauvais.

## Ce qu’il ne montre pas encore

Les 90 % sont un usage déclaré et le chiffre de 80 % sur la productivité est une croyance, non une mesure — ce site détient un essai randomisé dans lequel des développeurs expérimentés étaient 19 % plus lents en se croyant 20 % plus rapides, donc une enquête demandant aux gens comment l'IA a affecté leur productivité mesure une perception. Les corrélations entre répondants sont plus fermes que les auto-évaluations, mais ce sont des corrélations et le rapport ne prétend pas le contraire. Google Cloud publie cette enquête et vend les outils sur lesquels elle interroge.

## Comment le vérifier vous-même

Vérifiez si votre équipe possède les trois choses que nomme le rapport — tests automatisés, gestion de versions mature, retour rapide. Si elle a les trois, plus d'IA a des chances de vous aider ; sinon, le rapport prédit l'inverse, et c'est une affirmation vérifiable sur votre propre chaîne.


Plus : https://flyvolo.ai/llms.txt