Résumé exécutif

Nous avons examiné 70 réponses d'équipes en phase de démarrage utilisant l'IA dans leurs produits et leurs flux de travail de développement. Le modèle est cohérent. Les petites équipes transforment l'IA en production.

• Accélération moyenne du cycle : 1,79×

• Accélération médiane : 1,5×

• Distribution : 53% à 1,5×, 19% à 2×, 9% à 3×, 4% à 5×, 16% sans changement

• Équipes rapportant des déploiements plus fréquents : 17%

  • Équipes rapportant des cycles de sortie plus courts : 24%

• Principaux avantages : Codage (46%), Test (29%), Docs (29%)

• Plus grand défi : Intégration avec les systèmes existants (55%)

L'IA ne remplace pas les ingénieurs. Elle supprime les obstacles. Les équipes gagnantes associent l'IA à des boucles de retour d'information serrées, des invites standardisées et un contrôle de qualité humain dans la boucle.

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Méthodologie

• Échantillon : 70 réponses complètes

• Rôles : fondateurs, CTO, responsables produits, ingénieurs principaux

• Mix de tailles d'équipes : 11% en solo, 13% 2–5, 20% 6–10, 24% 11–25, 19% 26–50, 13% 51+

• Phase : 24% pré-lancement, 23% produit en direct avant financement, 27% amorçage/ange, 26% Série A+

• Définition de l'IA : utilisation dans la planification, le codage, les tests, les documents, les sorties, le support ou l'analyse

• Nettoyage : suppression des partiels et normalisation des champs multi-sélection. Certains répondants ont indiqué 'ne pas utiliser l'IA' tout en signalant une légère accélération. Nous avons conservé leurs réponses et signalé cela comme une incohérence d'auto-évaluation.

Résultat 1 : Les cycles de sortie se sont comprimés

Les équipes ont signalé des baisses significatives du temps de cycle après l'adoption de l'IA.

• Accélération moyenne : 1,79×

• Accélération médiane : 1,5×

• Distribution : 53% à 1,5×, 19% à 2×, 9% à 3×, 4% à 5×, 16% sans changement

“Nous sommes passés d'expéditions tous les 2 mois à tous les 3 semaines.” — CTO, SaaS vertical B2B

Pourquoi cela arrive-t-il : les copilotes réduisent les tâches répétitives, les générateurs de tests IA réduisent les risques de refactorisation, et les documents générés automatiquement empêchent les sorties de stagner.

Résultat 2 : Augmentation de la production par développeur

Avec le même effectif, les équipes ont expédié plus.

• 25% ont augmenté la production par développeur

• 19% ont commencé à embaucher des rôles axés sur l'IA

• 17% ont réduit la dépendance aux sous-traitants

• 15% ont retardé ou réduit les embauches

• 41% n'ont encore signalé aucun changement de personnel

C'est une réaffectation de temps, pas un remplacement en bloc.

Résultat 3. Les plus grands gains ont été réalisés dans le codage, les tests et la documentation

Les répondants ont choisi jusqu'à trois domaines où l'IA a le plus aidé :

• Codage et implémentation : 46%

• Test et assurance qualité : 29%

• Documentation et connaissances : 29%

• Analyse : 23%

• Design produit ou UX : 21%

• Support client : 20%

• Gestion des sorties : 1%

• Intégrations d'API tierces : 1%

Modèle dans les commentaires : l'IA plus les services basés sur l'API compressent le travail d'intégration pour que les équipes se concentrent sur la logique métier.

Résultat 4 : La vitesse sans discipline crée des retouches

L'accélération est venue avec des contreparties. Principaux défis :

• Intégration avec des systèmes existants : 55%

• Code halluciné : 11%

• Risques de conformité ou de propriété intellectuelle : 10%

• ROI peu clair : 7%

• Préoccupations en matière de confidentialité des données : 6%

• Surcharge de contrôle qualité : 6%

• Coût des outils : 1%

• Démarrage / connaissances de base : 3%

“La vélocité a bondi, puis les retouches aussi jusqu'à ce que nous ajoutions des passerelles de contrôle qualité humaines.” — Responsable de l'Ingénierie, SaaS de conformité RH

Modèles par taille et stade d'équipe

• Constructeurs seuls ont signalé les gains perçus les plus marqués, avec le plus de variance et de retouches.

• Équipes de 2 à 10 ont montré la hausse nette de productivité la plus constante.

• 11–50 ont toujours gagné, mais les goulots d'étranglement se sont déplacés vers la discipline d'intégration et la profondeur de l'assurance qualité.

• Seed vs Série A+ : Les équipes seed ont expérimenté plus largement. Les équipes A+ ont mis l'accent sur la politique, les invites standardisées, et une assurance qualité mesurable.

Comment les équipes construisent réellement avec l'IA : la pile de travail

Les équipes légères adoptent un état d'esprit de construction moins mais d'intégration plus. L'IA accélère le tissu conjonctif tandis que les API gèrent les lourdes charges.

Ce que font différemment les équipes à haute vélocité

1. Mesurer

   Utiliser une métrique simple et la suivre chaque semaine.

   Vélocité de Construction = fonctionnalités libérées divisées par heures de développeur investies

2. Standardiser les invites

   Fragments réutilisables pour la génération de tests, les plans de refactorisation, et les docs. Les stocker à côté du code. Réviser les invites comme le code.

3. Garder un humain dans la boucle

   Passerelles de contrôle qualité pour les zones sensibles à la sécurité. Linting, analyse statique, petites PR.

4. Intégrer, ne pas réinventer

   Adopter des blocs de construction orientés API pour les capacités non essentielles. Cela raccourcit le temps à valeur et réduit la maintenance.

Risques et adoption responsable

• Dérive de qualité et erreurs subtiles. Associer l'IA avec des tests et des revues de code.

• Protection de la vie privée et des données. Traiter la gouvernance des données comme une exigence du produit.

• Alignement sur la conformité et la légalité. Cartographier les limites SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR là où elles sont pertinentes.

• Clarté de la propriété intellectuelle. Documenter votre modèle et vos politiques d'exposition de données.

• Confiance dans l'équipe. Rendre explicite lorsque l'IA est consultative par rapport à autoritaire.

Mesurez votre propre vélocité

Utilisez le modèle de vélocité de construction gratuit pour établir une base maintenant et refaire la mesure 2-4 semaines après l'adoption de l'IA. Suivez :

• Fonctionnalités libérées

• Heures de développeur investies

• Défauts avant la sortie contre après la sortie

• Temps moyen pour réviser et fusionner

Conclusion

L'IA est un levier, pas une stratégie. Les équipes dans cet ensemble de données gagnent en exécutant une boucle disciplinée : mesurer, intégrer, standardiser, réviser. Faire plus du travail qui fait avancer le produit et automatiser le reste.

Prochaines étapes

• Effectuer une expérience de vélocité de 2 semaines avec le modèle

• Partager vos résultats pour informer la prochaine édition

• Explorer les blocs de construction orientés API pour le travail non essentiel comme l'authentification, les paiements, l'analyse et la signature électronique

Appendice A. Questions d'enquête

1. Q : Quel est votre rôle ?
   R : Fondateur / PDG, CTO / Responsable de l'ingénierie, Responsable de produit, Responsable de produit.

2. Q : Quelle est la taille de votre équipe produit ou ingénierie ?
   R : Solo, 2-5, 6-10, 11-25, 26-50, 51+

3. Q : À quel stade êtes-vous actuellement ?
   R : Pré-lancement, Produit en direct, avant financement, Amorçage / financement par ange, Série A ou supérieure.

4. Q : Comment décririez-vous le mieux votre produit ?
   R : SaaS / outil pour développeurs, application de productivité pour les consommateurs, logiciel de santé ou de conformité, Fintech / paiements, Autre

5. Q : Où utilisez-vous l'IA dans votre flux de travail ?
   R : Génération de code (par ex., Copilot, Cursor, Replit AI), automatisation des tests / QA, rédaction de documentation ou de journal de modifications, conception ou prototypage de produit, automatisation du support client, analyse / synthèse, n'utilisant pas actuellement l'IA.

6. Q : À quel point votre équipe expédie-t-elle plus rapidement avec l'IA ?
   R : Plus lentement dans certains cas, pas de changement notable, environ 1,5× plus rapide, environ 2× plus rapide, environ 3× plus rapide, environ 5× plus rapide, plus de 5× plus rapide.

7. Q : Comment l'IA a-t-elle changé vos plans d'embauche ou de dotation ?
   R : Pas de changement, report ou réduction des plans d'embauche, réduction de la dépendance aux sous-traitants, augmentation de la production par développeur, a commencé à embaucher des rôles axés sur l'IA.

8. Q : Quels domaines de votre flux de travail en bénéficient le plus ?
   R : Codage et implémentation, tests & QA, documentation & partage de connaissances, gestion des sorties, intégration avec des APIs tierces, design produit ou UX.

9. Q : Quels résultats mesurables avez-vous observés depuis l'adoption de l'IA ?
   R : Cycles de sortie plus courts, moins de bugs ou de régressions, déploiements plus fréquents, intégration plus rapide de nouveaux développeurs, meilleure cohérence de la documentation, aucun pour le moment.

10. Q : Quel a été votre plus grand défi avec le développement assisté par l'IA ?

11. Q : Si vous pouviez donner un seul conseil à d'autres équipes adoptant l'IA, quel serait-il ?

Appendice B. Notes sur les données

Cet échantillon inclut 18,6% de répondants qui ont indiqué 'n'utilisant pas actuellement l'IA'. Une partie de ceux-ci a également rapporté une accélération de 1,5×, que nous attribuons à une expérimentation précoce, à la perception de l'équipe ou à une mauvaise classification. Nous avons conservé leurs réponses et mentionnons cela comme une mise en garde.