Il y a un an, les outils de programmation basés sur l'IA travaillaient aux côtés des développeurs : ils suggéraient la ligne suivante, complétaient une fonction et accéléraient le travail déjà effectué par un humain. Aujourd'hui, ils écrivent des modules et des services entiers de manière autonome, produisant du code non relu ligne par ligne par un humain, construit à partir de composants dont personne n'a encore cartographié l'intégralité. Et leur adoption ne cesse de s'accélérer : selon… notre récente enquête sur la résilience de l'IA 84 % des organisations utilisent désormais l'IA pour écrire, réviser ou suggérer du code.

Le volume et la vitesse de déploiement ont augmenté, tout comme la complexité des tâches que doivent gérer les équipes d'exploitation. Plus de composants déployés impliquent plus d'interactions, et plus d'interactions augmentent les risques de dysfonctionnement.

Notre Rapport 2026 sur l'état des opérations axées sur l'IA Une étude menée auprès de 1 000 décideurs métiers et informatiques ainsi que de développeurs seniors dans sept pays a révélé que la multiplication des composants, des interactions et du code généré par l'IA accroît les risques d'incidents, dont les conséquences financières sont considérables. 68 % des entreprises perdent plus de 300 000 $ par heure lors d'un incident majeur. Pour celles qui investissent dans le développement piloté par l'IA sans investir autant dans les opérations, ce chiffre illustre un risque qui s'aggrave à chaque déploiement. La rapidité de rétablissement après une panne devient un enjeu stratégique aussi important que la rapidité de mise en production.

Les mathématiques de la complexité

Les logiciels ont toujours été construits à partir de composants (modules, services, dépendances) dont les interactions deviennent de plus en plus complexes à mesure que le système s'agrandit. Un système composé de trois composants présente un nombre gérable de points de défaillance potentiels. Un système composé de 30 composants en compte un ordre de grandeur supérieur. À 300 composants, le nombre de points de défaillance possibles se multiplie à une vitesse fulgurante, dépassant même la capacité de suivi des équipes. Face à l'adoption rapide de l'IA, les organisations peinent à suivre le rythme.

Selon notre Enquête sur la résilience de l'IA 76 % des organisations ayant déjà déployé des agents d'IA estiment que la complexité engendrée par l'IA dépassera bientôt le nombre de personnes disponibles pour la gérer, et 85 % affirment avoir besoin de meilleures procédures pour détecter les erreurs et les défaillances de l'IA avant qu'elles ne provoquent des perturbations.

Dans le contexte du développement assisté par l'IA, par exemple, parmi les erreurs les plus difficiles à détecter, et qui n'existaient pas auparavant, figuraient les hallucinations dans le code. Un agent d'IA peut créer un service entier qui référence des dépendances inexistantes — un code d'apparence plausible qui compile, réussit les tests initiaux, mais dysfonctionne en production de manière difficile à diagnostiquer.

Quand la lutte contre les incendies étouffe l'innovation

Le développement accéléré par l'IA promet une mise en production plus rapide et davantage de temps d'ingénierie pour des tâches qui font réellement progresser l'entreprise. Mais cette promesse n'est pas toujours tenue. Plus de code signifie plus d'incidents. Plus d'incidents signifient plus d'ingénieurs mobilisés au détriment du développement pour corriger les problèmes. Déploiement, problème, correction, nouveau déploiement, trois autres problèmes.

Selon notre Recherche de 2026 45 % des organisations s'attendent à ce que les opérations basées sur l'IA permettent aux équipes de consacrer plus de temps à l'innovation et à l'expérimentation. Pourtant, la gestion des incidents occupe encore au moins la moitié du temps de 73 % des développeurs, ce qui suggère que les gains de résilience apportés par l'IA ne se sont pas encore traduits par un gain de temps pour l'innovation.

Chaque heure consacrée à la gestion des incidents est une heure de moins pour les tâches que l'IA était censée faciliter. Lors d'incidents majeurs, les entreprises constatent des conséquences qui vont bien au-delà des pertes de revenus : atteinte à l'image de marque (52 %), coûts de rétablissement (50 %), perte de productivité (48 %) et épuisement professionnel des développeurs (42 %).

La reprise comme avantage concurrentiel

Selon notre Rapport 2026 95 % des organisations affirment que leur direction reconnaît qu'une reprise plus rapide constitue un avantage concurrentiel. Celles qui agissent en conséquence prennent de l'avance : 82 % des organisations en croissance augmentent leurs budgets de résilience opérationnelle, contre 62 % pour celles dont le chiffre d'affaires stagne ou diminue. Cet investissement porte ses fruits : 74 % des organisations en croissance constatent une amélioration de leur résilience au cours de l'année écoulée, contre 64 % pour celles dont les performances sont stables ou en baisse.

Paradoxalement, les organisations qui enregistrent les plus fortes améliorations en matière de résilience sont aussi celles qui misent le plus sur l'IA, non seulement pour le développement, mais aussi pour leurs opérations. Parmi les organisations qui font état d'une résilience accrue au cours de l'année écoulée, celles qui utilisent déjà l'IA dans leurs opérations constatent des gains plus importants : 75 % contre 66 % pour celles qui ne l'utilisent pas encore.

Transformer les incidents en renseignements

Chaque incident recèle des informations : la nature du problème, ses causes, la réaction de l'équipe et les solutions efficaces. Les organisations qui exploitent ces renseignements de manière systématique optimisent leurs opérations à chaque cycle : détection plus rapide, meilleure réactivité et réduction des récidives. Les entreprises qui ne résolvent pas l'incident et passent à autre chose doivent repartir de zéro à chaque fois.

L'écart entre les deux est considérable. Toutes les organisations interrogées s'accordent à dire que l'apprentissage post-incident doit être renforcé, pourtant seulement 48 % d'entre elles transforment actuellement les incidents en opportunités d'apprentissage structurées. À mesure que le développement piloté par l'IA introduit davantage de complexité et de risques de défaillance, cet écart ne fera que se creuser.

Des opérations de construction capables de suivre le rythme

Le volume et la complexité des déploiements des équipes d'ingénierie vont continuer de croître. Les opérations incapables d'absorber cette croissance deviendront un goulot d'étranglement.

PagerDuty est conçu pour aider les organisations à gérer cette complexité, en introduisant l'IA tout au long du cycle de vie des incidents, de la détection et du triage à la réponse, la résolution et l'apprentissage post-incident, afin que chaque incident rende le système plus intelligent au lieu d'être simplement résolu et oublié.

Pour une analyse plus approfondie de la manière dont les organisations les plus résilientes abordent ce travail, et des points où les écarts se creusent, consultez l'article complet. Rapport PagerDuty 2026 sur l'état des opérations basées sur l'IA .