Contre toute attente : Les assistants IA ralentissent les développeurs expérimentés selon une étude

Study shows AI coding assistants actually slow down experienced developers

Contre toute attente : Les assistants IA ralentissent les développeurs expérimentés selon une étude

Dans un rebondissement surprenant pour le monde en évolution rapide de l'intelligence artificielle, une nouvelle étude révèle que les assistants de codage alimentés par l'IA pourraient en fait ralentir la productivité des développeurs de logiciels expérimentés, plutôt que de l'accélérer. Cette recherche, menée par l'organisation à but non lucratif Model Evaluation & Threat Research (METR), visait à mesurer l'impact réel des outils IA avancés sur le développement logiciel.

Au cours de plusieurs mois début 2025, METR a observé 16 développeurs open-source expérimentés alors qu'ils traitaient 246 tâches de programmation réelles – allant de corrections de bugs à l'implémentation de nouvelles fonctionnalités – sur des dépôts de code qu'ils connaissaient intimement. Chaque tâche était aléatoirement assignée pour permettre ou interdire l'utilisation d'outils de codage IA, la plupart des participants optant pour Cursor Pro couplé avec Claude 3.5 ou 3.7 Sonnet lorsque l'IA était autorisée.

Avant de commencer, les développeurs prédisaient avec confiance que l'IA les rendrait 24% plus rapides. Même après l'étude, ils croyaient encore que leur productivité s'était améliorée de 20% avec l'IA. La réalité s'est avérée radicalement différente : les données montrent que les développeurs ont en fait pris 19% plus de temps pour terminer les tâches avec les outils IA.

Les chercheurs ont identifié plusieurs facteurs expliquant ce ralentissement inattendu. L'optimisme des développeurs dépassait souvent les capacités réelles de la technologie. La complexité des projets (dépassant souvent un million de lignes de code) posait problème à l'IA, qui fonctionne mieux sur des problèmes plus petits. De plus, moins de 44% du code généré par l'IA était accepté, nécessitant un temps important de relecture et correction.

La méthodologie était rigoureuse : estimation préalable du temps, enregistrement des écrans et auto-évaluation du temps passé, avec une compensation de 150$/heure. Les résultats sont restés cohérents à travers diverses mesures, sans biais détectable.

Les chercheurs mettent en garde contre une généralisation excessive : l'étude portait sur des développeurs hautement qualifiés travaillant sur des bases de code complexes qu'ils connaissaient bien. L'IA pourrait toujours bénéficier aux programmeurs moins expérimentés ou travaillant sur des projets plus petits ou moins familiers.

Malgré le ralentissement observé, beaucoup continuent d'utiliser ces outils, notant que l'IA peut rendre certains aspects du développement moins mentalement éprouvants, transformant le codage en une tâche plus itérative et moins intimidante.

Nghiên cứu gây sốc: Trợ lý AI thực sự làm chậm tốc độ của lập trình viên kỳ cựu

Trong một phát hiện gây bất ngờ giữa làn sóng phát triển trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu mới đây chỉ ra rằng các công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI thực chất làm giảm năng suất của những nhà phát triển phần mềm dày dặn kinh nghiệm, trái ngược hoàn toàn với mục đích tăng tốc ban đầu. Nghiên cứu này được thực hiện bởi tổ chức phi lợi nhuận Model Evaluation & Threat Research (METR) nhằm đánh giá tác động thực tế của AI trong lĩnh vực phát triển phần mềm.

Trong nhiều tháng đầu năm 2025, METR đã theo dõi 16 lập trình viên nguồn mở có kinh nghiệm khi họ xử lý 246 nhiệm vụ lập trình thực tế - từ sửa lỗi đến triển khai tính năng mới - trên những kho mã nguồn lớn mà họ am hiểu. Mỗi nhiệm vụ được phân ngẫu nhiên để cho phép hoặc cấm sử dụng công cụ AI, với đa số lựa chọn Cursor Pro kết hợp Claude 3.5 hoặc 3.7 Sonnet khi được dùng AI.

Trước khi bắt đầu, các lập trình viên tự tin dự đoán AI sẽ giúp họ nhanh hơn 24%. Ngay cả khi nghiên cứu kết thúc, họ vẫn tin năng suất được cải thiện 20% nhờ AI. Nhưng thực tế hoàn toàn trái ngược: dữ liệu cho thấy họ mất thêm 19% thời gian để hoàn thành công việc khi dùng AI - kết quả trái với cả nhận thức của họ lẫn dự đoán của các chuyên gia kinh tế và máy học.

Nhóm nghiên cứu đã phân tích nguyên nhân của sự chậm trễ bất ngờ này. Thứ nhất, sự lạc quan của lập trình viên về AI vượt xa khả năng thực tế của công nghệ. Độ phức tạp của dự án (thường trên 1 triệu dòng code) cũng là thách thức với AI vốn hoạt động tốt hơn trên các vấn đề nhỏ. Hơn nữa, chỉ dưới 44% code do AI tạo ra được chấp nhận, đòi hỏi nhiều thời gian kiểm tra và sửa chữa.

Phương pháp nghiên cứu được thực hiện nghiêm ngặt: ước lượng thời gian trước khi làm, ghi hình màn hình, tự báo cáo thời gian hoàn thành với mức thù lao 150$/giờ để đảm bảo tính chuyên nghiệp. Kết quả nhất quán qua nhiều phép đo khác nhau mà không có bằng chứng về sai lệch.

Các nhà nghiên cứu cảnh báo không nên khái quát hóa kết quả: nghiên cứu tập trung vào lập trình viên trình độ cao làm việc trên hệ thống code phức tạp quen thuộc. AI vẫn có thể hữu ích với lập trình viên ít kinh nghiệm hoặc các dự án nhỏ hơn. Họ cũng thừa nhận công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng và có thể cho kết quả khác trong tương lai.

Dù làm chậm quá trình, nhiều người tham gia vẫn tiếp tục sử dụng công cụ AI, nhận thấy chúng giúp giảm áp lực tinh thần trong một số khía cạnh phát triển phần mềm, biến việc lập trình thành quá trình lặp lại ít áp lực hơn.