Stack Overflow a publié les résultats de son enquête 2026 auprès des développeurs le 6 octobre 2026. Plus de 30 000 personnes issues de 169 pays ont répondu sur une période de sept semaines. Parmi les répondants qui utilisent des assistants ou des agents de codage IA, 73 % les utilisent quotidiennement, et seulement 6,6 % déclarent faire confiance à l'IA pour une décision importante.
Ce que l'enquête révèle
Stack Overflow indique que 66 % des répondants utilisent des assistants ou des agents de codage et 63 % utilisent des chatbots à usage général. Parmi ceux qui utilisent des assistants ou des agents de codage, 73 % les utilisent chaque jour. Un tiers des utilisateurs quotidiens d'un outil IA quelconque y consacrent quatre heures ou plus par jour.
Claude Code (66 %) et GitHub Copilot (59 %) sont les agents les plus utilisés. Les développeurs les emploient principalement pour générer du code dans des domaines qu'ils maîtrisent (67 %) et pour le débogage (61 %). Seulement 20 % utilisent l'IA pour déployer, exploiter ou dépanner des systèmes en production.
L'opinion suit l'usage. Stack Overflow a constaté que 62 % de l'ensemble des répondants perçoivent l'IA de manière au moins plutôt positive, proportion qui monte à 71 % parmi les utilisateurs quotidiens.
Les limites de la confiance
La confiance dépend de la possibilité de vérifier la réponse. Près de la moitié des répondants déclarent faire confiance aux résultats de l'IA lorsqu'ils peuvent les vérifier facilement, et 6,6 % lui feraient confiance pour une décision importante. Selon la couverture du rapport par IT Brief, 78,7 % estiment que l'attribution des sources est importante lorsqu'ils évaluent du code ou des réponses techniques générés par l'IA.
Le contexte constitue l'autre limite. Les développeurs citent les objectifs et exigences du projet (85 %) ainsi que le code et la documentation (73 %) comme les meilleures sources de contexte fiable. Lorsqu'on leur demande à qui ils s'adressent pour obtenir des réponses précises, ils citent en premier leurs collègues (72 %).
Ce que cela change pour les équipes d'ingénierie
L'utilisation quotidienne de l'IA est désormais la norme, et la différence entre les ingénieurs réside dans la façon dont ils vérifient les résultats. Le chiffre de 20 % pour les travaux en production indique que la plupart des équipes conservent encore la révision, le déploiement et la gestion des incidents entre des mains humaines. Les coûts ont également atteint le niveau des équipes : Stack Overflow rapporte que les développeurs privilégient la qualité (75 %) au coût (38 %) dans le choix des modèles, tandis que de nombreuses organisations mettent en place des limites d'utilisation et du routage entre modèles.
Les équipes qui souhaitent que les agents produisent un travail fiable ont besoin d'exigences rédigées, d'un code documenté et de relecteurs capables de distinguer une réponse correcte d'une réponse plausible. Ce travail incombe généralement aux ingénieurs seniors, qui sont aussi, selon l'enquête, les personnes que les collègues sollicitent en premier.
Ce que cela change quand vous recrutez des ingénieurs
Un CV qui liste des outils IA ne dit pas grand-chose lorsque 83 % des développeurs les utilisent déjà. La question plus pertinente est de savoir comment un candidat travaille avec un agent sur du code réel : ce qu'il lui confie, ce qu'il relit et comment il détecte une erreur. Notre processus d'évaluation teste cela en deux sessions de soixante minutes dans une base de code réelle, l'une sans outils IA et l'autre avec les propres agents du candidat.
Si vous constituez une équipe autour de cette façon de travailler, vous pouvez consulter notre page sur nos ingénieurs AI-native.
Sources
