Stack Overflow a publié son 14e rapport annuel sur le développement web, basé sur une enquête réalisée entre le 19 mai et le 20 juin 2024, avec 65 437 réponses provenant de 185 pays. Le rapport explore divers aspects du développement web, y compris l’éducation, les salaires et les langages de programmation les plus utilisés, en se concentrant cette année sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA).
Perception de l’IA par les développeurs
L’IA est largement acceptée dans le développement web, avec 61,8 % des répondants l’utilisant déjà et 13,8 % prévoyant de le faire. Seulement 24,4 % n’ont pas intégré l’IA et n’ont pas l’intention de le faire. Globalement, 72 % des développeurs ont une opinion positive de l’IA, tandis que 6,4 % en ont une perception négative. Toutefois, 45 % des répondants ne sont pas satisfaits des outils IA pour les tâches complexes, contre 36 % qui les trouvent satisfaisants. Environ 70 % des développeurs ne considèrent pas l’IA comme une menace pour la stabilité de l’emploi, bien que ce chiffre baisse à 58 % parmi ceux encore en apprentissage.
Usages principaux de l’IA
Les principaux bénéfices de l’IA pour les développeurs sont l’amélioration de la productivité (81 %), l’accélération de l’apprentissage (62,4 %) et l’accroissement de l’efficacité (58,5 %). Les dix usages les plus courants de l’IA sont :
- Rédaction de code (82 %)
- Recherche de réponses (67,3 %)
- Débogage (56,7 %)
- Documentation du code (40,1 %)
- Génération de contenu ou de données synthétiques (34,8 %)
- Connaissance d’une base de code (30,9 %)
- Test de code (27,2 %)
- Validation ou révision de code (13,2 %)
- Planification de tâches (12,2 %)
- Analyses prédictives (5,3 %)
Les développeurs prévoient une utilisation accrue de l’IA pour la documentation (81 %), le test (80 %) et la rédaction de code (76 %).
Implications éthiques et défis techniques
Les développeurs sont conscients des risques éthiques de l’IA, tels que la désinformation (79,4 %), les erreurs de citation (64,7 %), les réponses biaisées (49,6 %), l’imitation de style (37,2 %) et la consommation d’énergie (36,3 %). Les principaux défis techniques incluent la fiabilité des résultats (66,2 %) et l’incomplétude des bases de données (63,3 %), tandis que 31,5 % des répondants soulignent l’absence de politiques de sécurité adéquates et 30,7 % notent un manque de formation à l’IA.