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Thèse 1

Sources

Un corpus vérifiable

Le corpus comprend 14 sources distinctes ouvertes, dont 13 primaires et 1 opinion. Cinq sont signalées comme contradictoires ou restrictives dans sources.json : S8, S9, S11, S12 et S13. Ces catégories qualifient la provenance, pas une garantie d’indépendance ou de vérité. La suite METR S10 ne constitue pas une réplication indépendante de S9.

La recherche et les ouvertures ont été réalisées le 3 octobre 2026. Le registre contient pour chaque référence le titre original, l’auteur, la date, l’URL, la consultation, un court extrait exact et sa localisation. Certains extraits sont des fragments continus. Les dates réduites au mois ou à l’année sont déclarées telles quelles. Les statistiques d’adoption ne sont jamais assimilées à un décompte de mini-développeurs.

Adoption en France et en Europe

Production et pratiques observées

Contre-preuves et prudence

Déjà essayé et incertitudes

Le préalable interne a retenu la fiche TASK-2231.28, recherche et réflexion sur un chat pédagogique, et le rapport TASK-1732, livraison documentée de cours web. Leur limite commune : des travaux d’agents sur un produit particulier ne mesurent pas l’autonomie de juniors. Ils ne sont donc pas des preuves web de cette thèse. Aucune écriture hors de ce dossier n’a été effectuée pour modifier la fiche.

Les accès ACM et SSRN refusés ne comptent pas ; S5 a été ouvert sur le site d’un auteur. Ce dont je ne suis pas sûr : la fréquence réelle des outils durables fabriqués par des non-développeurs français. Une contre-vérification indépendante des extraits reste prévue par le cadrage.

Journal des contrôles locaux

Contrôle Python : JSON complet, identifiants uniques, références toutes résolues, six pages dans la plage demandée, frontmatters et titres conformes, sans HTML ; rc=0. Comparaison des extraits aux sorties web ouvertes, après normalisation des espaces et retrait des marqueurs de liens : 14 sur 14 présents, rc=0. git diff --cached --check sur les sept chemins : rc=0. Aucun gates.sh exécuté, conformément à la mission.

  1. S1 — 20% of EU enterprises use AI technologies, Eurostat, 2025-12-11 (primaire; consulté le 2026-10-03)« In 2025, 20.0% of EU enterprises with 10 or more employees used artificial intelligence (AI) technologies to conduct their business »
  2. S2 — Intelligence artificielle dans les entreprises, Insee, 2025-10-14 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Lecture : En 2024, 10 % des entreprises utilisent au moins une technologie d’intelligence artificielle. »
  3. S3 — Baromètre France Num 2025 : le numérique et l’intelligence artificielle dans les TPE et PME, Direction générale des Entreprises / France Num, enquête Crédoc et CRC, 2025-09-15 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Le nombre de TPE PME qui ont indiqué avoir recours à des solutions d’intelligence artificielle a doublé en un an, et atteint 26 %. »
  4. S4 — Generative AI and the SME Workforce — How are SMEs using generative AI?, OCDE, 2025-11-05 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Overall, generative AI is in use (by the respondent or a colleague) in 30.7% of SMEs, on average across the countries surveyed. »
  5. S5 — The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers, Kevin Zheyuan Cui, Mert Demirer, Sonia Jaffe, Leon Musolff, Sida Peng et Tobias Salz, 2025-06 (primaire; consulté le 2026-10-03)« our analysis reveals a 26.08% increase (SE: 10.3%) in completed tasks among »
  6. S6 — Anthropic Economic Index: AI’s impact on software development, Anthropic, 2025-04-28 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Coders commonly use AI to build user-facing apps. »
  7. S7 — (R)evolution of Programming: Vibe Coding as a Post-Coding Paradigm, Kevin Krings, Nino S. Bohn et Thomas Ludwig, 2025-10-15 (primaire; consulté le 2026-10-03)« We argue that VC reconfigures the developers role, blurring boundaries between professional and non-developers. »
  8. S8 — Vibe coding: programming through conversation with artificial intelligence, Advait Sarkar et Ian Drosos, 2025-06-29 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Critically, vibe coding does not eliminate the need for programming expertise »
  9. S9 — Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity, Joel Becker, Nate Rush, Beth Barnes et David Rein / METR, 2025-07-10 (primaire; consulté le 2026-10-03)« Surprisingly, we find that when developers use AI tools, they take 19% longer than without—AI makes them slower. »
  10. S10 — We are Changing our Developer Productivity Experiment Design, Joel Becker, Nate Rush, Tom Cunningham, David Rein et Khalid Mahamud / METR, 2026-02-24 (primaire; consulté le 2026-10-03)« our data is only very weak evidence for the size of this increase. »
  11. S11 — AI — 2025 Stack Overflow Developer Survey, Stack Overflow, 2025 (primaire; consulté le 2026-10-03)« More developers actively distrust the accuracy of AI tools (46%) than trust it (33%) »
  12. S12 — How AI Impacts Skill Formation, Judy Hanwen Shen et Alex Tamkin, 2026-02-01 (primaire; consulté le 2026-10-03)« We find that AI use impairs conceptual understanding, code reading, and debugging abilities, without delivering significant efficiency gains on average. »
  13. S13 — State of AI-assisted Software Development 2025, DORA / Google Cloud, 2025 (primaire; consulté le 2026-10-03)« The State of AI-assisted Software Development report reveals AI’s primary role is as an amplifier, magnifying an organization’s existing strengths and weaknesses. »
  14. S14 — Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks), Simon Willison, 2025-03-19 (opinion; consulté le 2026-10-03)« If vibe coding grants millions of new people the ability to build their own custom tools, I could not be happier about it. »
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