Internet continuera de dysfonctionner en 2026, et l'IA en est l'une des raisons.

Si 2025 a donné l'impression d'être l'année des pannes incessantes d'Internet, 2026 s'annonce tout aussi problématique. Pannes, incidents et défaillances de production ne sont plus des événements rares qui surprennent les équipes d'ingénierie ; ils deviennent une composante permanente du développement logiciel moderne.

Les données provenant de systèmes de suivi des pannes comme IsDown.app montre des incidents en hausse constante d'année en année depuis 2022, sans inversion significative, et des enquêtes indépendantes le confirment. Un sondage mondial mené auprès de plus de 1 000 DSI, RSSI et ingénieurs réseau a révélé que 84 % des organisations ont signalé une augmentation des pannes., dont plus de la moitié ont constaté des augmentations de 10 à 24 % en seulement deux ans.

ThousandEyes a observé une volatilité similaire.Ces fluctuations mensuelles importantes témoignent d'une pression à la hausse soutenue plutôt que de défaillances isolées. Le constat est alarmant : les systèmes dont nous dépendons au quotidien deviennent plus fragiles, et non plus résilients, malgré des années d'investissement dans l'infrastructure cloud, l'observabilité et l'automatisation.

Lorsque les principales plateformes tombent en panne, les répercussions sont immédiates. Les paiements échouent, les applications grand public se bloquent, les outils internes s'arrêtent et l'ensemble des chaînes d'approvisionnement en subit les conséquences. Les estimations des pertes économiques atteignent régulièrement des milliards.. Par exemple, Amazon, leader du commerce électronique, attribue une augmentation des incidents à cette situation.—dont une panne de près de six heures de son site web et de son application d'achat ce mois-ci — à des changements facilités par l'intelligence artificielle générative. Face à cette situation, l'entreprise a programmé des réunions d'ingénierie pour analyser en profondeur la récente recrudescence des pannes.

Après chaque panne majeure, les mêmes discussions reviennent sans cesse autour de la redondance, des stratégies multicloud et des risques liés à la concentration des fournisseurs. Ces discussions sont importantes, certes, mais elles occultent le problème de fond.

Si les fournisseurs d'infrastructures ne sont pas moins performants dans leur domaine et que les outils continuent de gagner en maturité, comment expliquer l'augmentation continue des incidents ?

L'IA a transformé la façon dont les logiciels sont expédiés

L'un des changements majeurs qui accompagne cette augmentation des pannes est la généralisation du développement logiciel assisté par l'IA. Les outils de codage IA ne sont plus expérimentaux ; ils sont désormais intégrés aux flux de travail quotidiens, que ce soit dans les environnements de développement intégrés (IDE) ou l'interface de ligne de commande (CLI), ce qui simplifie plus que jamais la génération de code avec l'IA.

Dans l'ensemble du secteur, le nombre de demandes de fusion par développeur a sensiblement augmenté, certaines analyses montrant une augmentation d'environ… Augmentation de 20 % sur un an grâce à l'accélération de la production par l'IA. Dans le même temps, le nombre d'incidents par demande de fusion a augmenté encore plus rapidement. en augmentation de plus de 23%.

Cette corrélation n'implique pas de lien de causalité, mais il est difficile de l'ignorer. L'IA ne se contente pas d'accélérer l'écriture de code ; elle modifie la nature des risques. Désormais, la plupart des équipes ont constaté un flux constant de bogues dans le code assisté par l'IA, bogues que les ingénieurs expérimentés sont certains de ne pas avoir introduits seuls.

Il ne s'agit pas d'erreurs de syntaxe flagrantes ni de modifications manifestement défectueuses. Ce sont des erreurs logiques subtiles, des erreurs de configuration, des garde-fous manquants et des défaillances dans des cas limites qui semblent acceptables au premier abord.

Le code généré par l'IA compile souvent sans problème, réussit les tests de base et semble correct à la lecture. Le problème n'est pas que l'IA invente de nouveaux types de bogues, mais qu'elle produit des bogues connus plus fréquemment et à une échelle telle qu'elle sature les processus de revue et d'assurance qualité existants.

Que montrent les données lorsque l'IA écrit davantage de code ?

Nous avons récemment analysé des centaines de demandes de fusion open source afin de quantifier cette intuition dans notre Rapport sur l'état de la génération de code par l'IA et par les humainsLorsque les modifications co-rédigées par l'IA ont été comparées aux demandes d'extraction rédigées uniquement par des humains et normalisées en fonction de leur taille, Les demandes de fusion assistées par l'IA contenaient globalement environ 1.7 fois plus de problèmes.

Plus inquiétant encore, ils ont également montré 1.4 à 1.7 fois plus de problèmes critiques et majeursLes problèmes de logique et d'exactitude, notamment les erreurs de contrôle de flux, les utilisations incorrectes des dépendances et les erreurs de configuration, étaient environ 75 % plus fréquents. Les lacunes dans la gestion des erreurs, telles que l'absence de vérifications de valeurs nulles, les chemins d'exception incomplets et l'absence de garde-fous, sont apparues presque deux fois plus souvent.

Les problèmes de sécurité ont également été amplifiés, certaines catégories atteignant des taux allant jusqu'à 2.7x plus élevé, notamment en ce qui concerne la gestion des identifiants et les références à des objets non sécurisés. Les problèmes de concurrence et de correction des dépendances également augmenté d'environ 2x.

Les humains commettent les mêmes erreurs, mais lorsque l'IA intervient, ces défauts surviennent plus fréquemment, dans un volume de code bien plus important et à une vitesse qui dépasse celle des revues de code traditionnelles. Ce sont précisément ces types de défauts qui risquent d'échapper à une vérification rapide et de se manifester ultérieurement sous forme d'incidents de sécurité ou de pannes en production.

Qu’est-ce qui déterminera si 2026 sera différente ?

Du point de vue de la sécurité, cette tendance est difficile à ignorer. Les failles logiques, les valeurs par défaut non sécurisées et les erreurs de configuration élargissent la surface d'attaque, même lorsqu'aucune vulnérabilité prise isolément ne semble catastrophique. Les lacunes dans la gestion des erreurs et les erreurs de dépendance augmentent la probabilité d'une cascade de défaillances plutôt que d'une dégradation sécurisée.

Une isolation renforcée, l'exécution avec le principe du moindre privilège, des identifiants à durée de vie limitée et le chiffrement peuvent limiter l'impact d'un incident, mais ne peuvent compenser les défauts introduits plus tôt dans le cycle de développement. La sécurité et la fiabilité ne relèvent plus uniquement de l'infrastructure ; elles sont des conséquences directes de la manière dont les logiciels sont conçus, examinés et testés.

Internet continuera de dysfonctionner en 2026 si ce déséquilibre persiste. Ce n'est pas un argument contre l'IA, car elle est déjà là et ne disparaîtra pas. Les équipes qui réussiront le mieux ne seront pas celles qui évitent l'IA, mais celles qui adaptent leurs mécanismes de protection à son fonctionnement.

Cela signifie allouer les ressources nécessaires aux équipes de revue et d'assurance qualité pour une production accrue, déplacer les tests et la validation plus tôt dans le cycle de développement, indiquer clairement quels problèmes générés par l'IA méritent un examen plus approfondi et traiter par défaut le code assisté par l'IA comme une entrée à variance plus élevée plutôt que comme une sortie fiable.

La leçon est simple : l’automatisation ne saurait nous exonérer de toute responsabilité. À mesure que l’IA génère davantage de code, les équipes ont besoin de temps, d’outils et de ressources humaines pour examiner plus de code, et non moins. La prochaine étape de l’innovation en IA ne se définira pas par la vitesse de génération du code, mais par la fiabilité de son déploiement.

Le processus de révision constitue désormais le goulot d'étranglement.

L'IA a considérablement augmenté la capacité de génération de code, sans pour autant accroître automatiquement la capacité de révision. Cet écart engendre des risques. La prochaine étape de l'adoption de l'IA ne se définira pas par la vitesse de génération du code, mais par la confiance avec laquelle les équipes pourront le déployer.

Cela signifie:

• Revue des ressources et assurance qualité pour une production accrue, et non réduite.
• Déplacer la validation plus tôt dans le cycle de développement.
• Augmenter le signal dans les demandes de fusion afin que les examinateurs se concentrent sur ce qui compte.
• Il faut considérer que le code assisté par l'IA mérite un examen plus approfondi, et non une surveillance allégée.

Internet n'est pas condamné à tomber constamment en panne. Le problème fondamental n'est pas l'IA, mais le code généré par l'IA qui n'est pas vérifié. Si l'IA est amenée à écrire une part croissante de logiciels en production, un processus de vérification tout aussi rigoureux est indispensable avant leur mise en service.

C’est précisément pour cette raison que les revues de code par IA deviennent une infrastructure fondamentale, et non plus un outil optionnel. Des plateformes comme CodeRabbit intègrent des revues de code par IA contextuelles directement dans votre flux de travail Git, aidant ainsi les équipes à détecter les erreurs logiques, les failles de sécurité et les cas limites avant qu’ils ne se transforment en incidents.

Car si la génération de code évolue, la révision doit évoluer en conséquence.

Autrement, 2026 ressemblera exactement à 2025 – en plus rapide.