À l’intérieur du rapport appliqué d’AI de Georgian : Vibe Coding émerge alors que les lacunes de talents freinent les progrès de l’IA

Georgian Partners, en collaboration avec NewtonX et un consortium mondial de 11 partenaires, a publié son Rapport de référence AI, Applied, offrant un aperçu robuste de la façon dont l’IA transforme les logiciels B2B et les entreprises à travers le monde. Cette deuxième vague élargie s’appuie sur une enquête anonyme de 612 dirigeants – répartis à parts égales entre les dirigeants R&D et les dirigeants du marché – dans 10 pays et 15 industries, représentant des entreprises dont les revenus annuels varient de 5 millions à plus de 200 millions de dollars.

Ce qui distingue ce rapport, c’est sa portée mondiale et son soutien stratégique. Les partenaires du consortium comprennent l’Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, le Vector Institute, et Startup Nation Central et Grove Ventures basés à Tel Aviv, entre autres. Leur participation a contribué à élargir la participation et à garantir des références sectorielles et internationales diversifiées.

Plus qu’une simple mesure d’adoption, le rapport capture les barrières structurelles, les cas d’utilisation émergents de l’IA comme Vibe Coding, et la courbe de maturité évolutive de l’intégration de l’IA. Avec des résultats fondés sur des données validées et des entrées de niveau exécutif, le rapport offre aux entreprises un cadre pratique pour évaluer leur position – et ce qui les retarde.

L’IA devient une imperative stratégique

L’intelligence artificielle n’est plus considérée comme optionnelle. Le rapport constate que 83% des entreprises B2B et des entreprises classent désormais l’IA parmi leurs cinq priorités stratégiques. En fait, trois des cinq priorités commerciales les plus sélectionnées sont liées à l’IA, montrant à quel point elle est devenue intégrée aux agendas corporatifs.

Les principales motivations pour l’adoption de l’IA continuent d’être:

• L’amélioration de la productivité interne
• La création d’un avantage concurrentiel
• L’amélioration de l’efficacité coûts et de la croissance des revenus

Cependant, ce qui a changé, c’est que la différenciation concurrentielle a maintenant dépassé les économies de coûts et les revenus en tant que deuxième motivation la plus importante. Cela marque un changement de mentalité : l’IA n’est pas seulement un outil d’automatisation – c’est un outil pour le leadership du marché.

Vibe Coding entre dans le mainstream

Un insight marquant du rapport est la montée rapide de Vibe Coding – un terme qui fait référence à la génération et au débogage de code automatisés à l’aide de modèles d’IA. Vibe Coding est devenu le #3 cas d’utilisation R&D rapporté en production, utilisé par 37% des entreprises, tandis qu’un autre 40% sont en train de le tester.

Cette tendance ne concerne pas seulement l’amélioration de la productivité des développeurs. C’est également une réponse directe à un défi de l’industrie : la pénurie de talents techniques en IA, qui est maintenant devenue le #1 obstacle à l’échelle de l’IA. Quarante-cinq pour cent des dirigeants R&D ont cité cette lacune de talents comme leur principale préoccupation – surpassant même le coût élevé du développement de modèles.

Vibe Coding aide à combler cette lacune en permettant à des équipes d’ingénieurs plus légères d’accélérer les délais de livraison, de déboguer plus rapidement et de produire du code plus propre et documenté avec moins de surcharge. Les répondants ont noté des réductions mesurables de l’effort manuel dans les flux de travail de QA, d’infrastructure et de déploiement.

Les gains de productivité de l’IA – et leurs limites

L’utilisation de l’IA dans les pipelines de développement montre des avantages clairs. Selon le rapport, 70% des répondants R&D rapportent une vitesse de développement plus rapide, 63% voient une amélioration de la qualité et de la documentation du code, et plus de la moitié ont augmenté la fréquence de déploiement.

Cependant, tous les indicateurs n’ont pas été améliorés. Des domaines tels que le temps moyen de rétablissement, le cycle de temps et le taux d’échec de modification restent des points faibles. Cela suggère que même si l’IA accélère la partie frontale du développement, la stabilité et la résilience restent dépendantes de l’homme pour le moment.

Les améliorations des infrastructures alimentent la pile d’IA

Ces gains sont soutenus par un changement dramatique dans les investissements en infrastructures. Les équipes alimentées par l’IA adoptent de nouveaux outils pour passer de l’expérimentation à la production:

• Les plates-formes d’observabilité LLM ont été intégrées par 53% des entreprises
• Les outils d’orchestration de données tels que Dagster et Airflow sont maintenant utilisés par 51%
• Les bases de données vectorielles, les tâches planifiées et les moteurs de flux de travail durables sont déployés pour supporter l’échelle et la fiabilité

Pendant ce temps, les entreprises collectent plus de données que jamais pour alimenter leurs modèles. L’utilisation de données propriétaires a augmenté de 12 points de pourcentage à 94%, tandis que l’utilisation de données publiques a augmenté à 80%. Les données synthétiques et sombres – autrefois des sources marginales – sont maintenant utilisées par plus de la moitié et un quart des entreprises, respectivement.

L’adoption de LLM se diversifie

OpenAI reste le principal fournisseur de modèles de langage à grande échelle, avec 85% des répondants utilisant ses modèles en production. Cependant, le paysage évolue rapidement:

• Google Gemini a connu une augmentation de 17 points, utilisé par 41%
• Anthropic Claude est passé à 31%
• La famille Llama 3 de Meta gagne du terrain avec une adoption de 28%
• Les modèles de raisonnement spécifiques comme le o1-mini d’OpenAI (35%) et DeepSeek (18%) entrent également en production

Ce changement reflète un mouvement vers des piles d’IA multi-modèles, où les organisations font correspondre les modèles aux cas d’utilisation plutôt que de s’appuyer sur un seul écosystème de fournisseur.

Les gains de maturité de l’IA sont inégaux

Georgian segmente les entreprises en utilisant son modèle de maturité de l’IA Crawl, Walk, Run. Même si plus d’organisations progressent du niveau débutant au niveau intermédiaire, le niveau de maturité le plus élevé reste insaisissable:

• Les “marcheurs” sont passés à 40%, en baisse par rapport à 49%
• Les “joggeurs” sont passés à 31%, indiquant une dynamique croissante
• Les “coureurs” restent stables à 11%, suggérant un plafond en termes d’évolutivité

Les entreprises qui atteignent le stade “Coureur” sont généralement celles qui relient directement les projets d’IA aux résultats de revenus ou de coûts – une capacité encore sous-développée dans une grande partie de l’industrie.

Le ROI reste insaisissable

L’un des défis les plus persistants identifiés dans le rapport est le manque de mesure claire du ROI. Plus de la moitié des équipes R&D admettent qu’elles ne relient pas les projets d’IA à des KPI concrets. Seuls 25% relient directement les initiatives d’IA à de nouveaux revenus, et seulement 24% rapportent un impact positif sur les coûts d’acquisition de clients.

Pourtant, l’optimisme persiste. Plus de 50% des répondants disent que l’IA a amélioré la satisfaction client et la valeur à long terme. Mais l’impression générale est que la justification financière de l’IA reste floue, en particulier au niveau de maturité intermédiaire.

La gestion des coûts s’améliore

Alors que les talents restent le plus grand obstacle, les coûts deviennent lentement plus gérables. Le rapport montre:

• Un changement de 9 points vers des coûts de stockage de données stables ou réduits
• Une baisse des coûts de maintenance logicielle, de main-d’œuvre et d’exploitation
• Une diminution de la dépendance à l’égard des mesures de réduction des coûts telles que les restrictions de projet

En outre, 68% des entreprises s’appuient désormais sur des solutions d’IA tierces pour gérer les coûts et la complexité, en particulier à mesure que l’IA est intégrée dans les logiciels de GTM et les plateformes internes.

Perspectives

Les implications de ces données de référence s’étendent loin au-delà des tableaux de bord et des salles de réunion. À mesure que l’IA devient centrale dans la façon dont les logiciels sont construits, déployés et maintenus, l’industrie entre dans une nouvelle phase – une phase où la productivité n’est plus seulement liée aux personnes, mais à la façon dont les équipes peuvent se compléter avec des partenaires machines.

Vibe Coding représente un tournant. Ce n’est pas seulement un outil de productivité ; c’est devenu une couche fondamentale du développement de logiciels modernes. Pour les entreprises confrontées à des pénuries de talents persistantes, il offre un moyen de débloquer le débit, de réduire le temps de mise sur le marché et d’améliorer la qualité du code sans augmenter les effectifs au même rythme. Et pour ceux qui sont plus avancés sur la courbe de maturité, il crée la colonne vertébrale des flux de travail d’ingénierie d’IA natifs – ceux qui peuvent évoluer avec une observabilité, une fiabilité et un impact commercial mesurable.

Le message plus large est clair : les entreprises qui réussiront ne feront pas que utiliser l’IA – elles l’opérationnaliseront, l’intégreront et évolueront avec elle. Dans cette nouvelle ère, l’automatisation ne consiste pas à remplacer les développeurs. C’est à les amplifier.

Ceux qui traitent Vibe Coding et ses infrastructures de soutien comme des investissements stratégiques – et non comme des expériences – définiront la prochaine vague d’innovation d’entreprise.