Enquête: 75% des équipes IT face aux défis de workflow, l'IA n'est pas une panacée
Malgré la promesse omniprésente de l’intelligence artificielle d’accélérer les cycles de développement, une nouvelle enquête révèle que le chemin vers la production reste semé d’embûches pour la plupart des équipes IT. Un rapport récent de Temporal, une plateforme d’orchestration de microservices, a constaté qu’un seul participant sur quatre déclarait connaître des workflows véritablement fluides au sein de son organisation. Pour la grande majorité – 75% des répondants – la réalité est une bataille constante contre les complexités des systèmes et les crises opérationnelles, s’apparentant à “combattre les incendies” sur les lignes de front numériques, comme le note sombrement le rapport.
L’enquête a mis en évidence plusieurs points faibles généralisés entravant l’efficacité. Un pourcentage significatif de 35% des participants a cité des processus de workflow trop complexes comme un obstacle majeur. De même, 35% ont signalé que leurs équipes sont confrontées à une surcharge opérationnelle élevée, consommant des ressources et du temps précieux. En outre, près d’un tiers (34%) des organisations ont avoué avoir de grandes difficultés à récupérer après des pannes système, ce qui indique un manque de résilience dans leurs configurations actuelles.
Fait intéressant, une nette divergence est apparue dans la façon dont les différents rôles au sein de l’IT perçoivent ces défis. Les décideurs, tels que les directeurs de l’ingénierie et les CTO, étaient plus susceptibles de désigner la surcharge opérationnelle et les difficultés de mise à l’échelle des systèmes comme leurs principales préoccupations. En revanche, les contributeurs individuels – les ingénieurs logiciels et les développeurs sur le terrain – ont plus fréquemment cité les problèmes de gestion des processus de longue durée et la complexité inhérente à la récupération des pannes système.
Ces informations proviennent du rapport “État du Développement” 2025 de Temporal, qui a recueilli les réponses de plus de 220 contributeurs individuels et décideurs IT à l’échelle mondiale. La base de participants était géographiquement diversifiée, avec 42% d’Amérique du Nord, 27% d’Europe et 15% de la région Asie-Pacifique. Près de la moitié (46%) des répondants travaillent pour des organisations employant plus de 500 personnes, offrant une vue d’ensemble sur les différentes tailles d’entreprises.
L’enquête a également mis en lumière des approches différentes en matière de sélection et de priorités des outils. Dans les organisations de petite et moyenne taille (celles de moins de 1 000 employés), les développeurs individuels ont généralement plus d’influence sur les outils adoptés. Cependant, dans les grandes entreprises de 1 000 employés ou plus, les DSI et les directeurs de l’ingénierie dictent principalement les solutions d’outillage pour leurs équipes de développement. Cette différence hiérarchique dans la prise de décision s’étend aux priorités qui guident la sélection des outils. La direction a tendance à prioriser la sécurité et la fiabilité avant tout, tandis que les contributeurs individuels sont plus enclins à rechercher des outils open source, ce qui suggère une déconnexion entre la vision stratégique et la mise en œuvre pratique.
Alors que l’adoption d’outils d’IA, tels que les assistants de codage, est généralisée – 94% des professionnels déclarant leur utilisation dans les workflows – l’intégration organisationnelle de l’IA à grande échelle est nettement en retard. Seulement 39% des organisations ont indiqué qu’elles construisent activement des frameworks pour exploiter l’IA de manière exhaustive dans toutes leurs opérations.
Malgré ces disparités internes, quelques priorités partagées ont émergé. Environ la même proportion de décideurs et de contributeurs individuels ont convenu que l’amélioration de la fiabilité des systèmes et la garantie de la conformité en matière de sécurité étaient les principaux objectifs de leur organisation pour les nouvelles solutions et outils au cours des un à deux prochaines années. Cependant, au-delà de ce terrain d’entente, un fossé substantiel est apparu dans d’autres priorités rapportées. Les décideurs étaient notamment plus axés sur l’augmentation de l’automatisation (38% contre 27% des contributeurs individuels), la réduction des coûts opérationnels et de la dette technique (37% contre 20%), et l’amélioration de la productivité des développeurs (34% contre 18%). Inversement, les contributeurs individuels ont exprimé une plus grande préoccupation que leurs homologues managériaux concernant l’augmentation des capacités de traitement des données (30% contre 19%) et la migration vers des environnements hybrides et cloud (30% contre 11%).
Les conclusions brossent le tableau d’un paysage IT aux prises avec des inefficacités fondamentales de workflow et un fossé de communication significatif entre les différentes strates organisationnelles. Même si les technologies de pointe comme l’IA deviennent monnaie courante, les défis fondamentaux de la complexité, du fardeau opérationnel et de la résilience des systèmes continuent de tourmenter la plupart des équipes, soulignant un besoin persistant d’un meilleur alignement et de processus fondamentaux plus robustes.