- Contrairement aux affirmations selon lesquelles les outils de codage IA auraient fortement augmenté la productivité, on n’observe pas d’explosion du nombre de nouveaux logiciels
- L’analyse des données de PyPI montre que, même après ChatGPT, le rythme global de création de paquets n’a pas changé
- Seuls les paquets IA populaires affichent une fréquence de mises à jour plus de deux fois supérieure, tandis que les paquets non liés à l’IA suivent leur tendance antérieure
- Cette concentration s’interprète davantage comme un effet de concentration des financements et de l’attention que comme une hausse générale de la productivité grâce à l’IA
- En conséquence, l’impact de l’IA générative se manifeste non pas par une expansion de l’ensemble de l’écosystème de développement, mais par une concentration de l’activité à l’intérieur du domaine de l’IA
Analyse de la productivité logicielle à l’ère de l’IA
- Malgré les affirmations selon lesquelles les outils de codage IA multiplieraient la productivité par plusieurs dizaines, on n’observe pas dans les faits d’explosion du nombre de nouveaux logiciels
- Les tendances de création et de mise à jour des paquets après l’adoption de l’IA ont été analysées à partir des données du dépôt de paquets Python PyPI
- Résultat : seule la fréquence des mises à jour des paquets IA populaires a fortement augmenté, sans changement net à l’échelle de l’ensemble de l’écosystème
- Ce phénomène semble découler davantage de la concentration des financements et de l’attention que d’un gain de productivité dû à la technologie IA elle-même
Analyse du nombre de paquets
- Le nombre total de paquets sur PyPI a connu une croissance exponentielle continue, mais aucun changement marqué n’apparaît au moment du lancement de ChatGPT
- Le nombre de nouveaux paquets par mois fluctue entre 5 000 et 15 000
- Certains pics observés depuis 2020 sont dus à l’arrivée de spam et de logiciels malveillants
- Si l’IA avait réellement accru la productivité des développeurs, on devrait constater une hausse brutale du nombre de paquets, ce que les données ne montrent pas
Analyse de la fréquence des mises à jour des paquets
- Plus que la simple création de paquets, la fréquence des mises à jour des paquets maintenus est considérée comme un indicateur plus pertinent
- L’analyse porte sur les 15 000 paquets les plus téléchargés à la date de décembre 2025
- Les paquets ont été regroupés par année de création, puis la fréquence médiane des mises à jour par cohorte annuelle a été suivie
- Les paquets créés après ChatGPT enregistrent en moyenne 13 mises à jour la première année, contre 6 pour ceux créés en 2014
- Toutefois, cette tendance était déjà orientée à la hausse depuis 2019, possiblement sous l’effet de la diffusion d’outils de CI comme GitHub Actions
- Dans toutes les cohortes, la fréquence des mises à jour diminue à mesure que les paquets vieillissent
- L’usage d’outils IA n’augmente donc pas la fréquence de maintenance des anciens paquets
Le cas particulier des paquets liés à l’IA
- En classant les paquets selon qu’ils sont liés ou non à l’IA à partir de leur description, un changement net n’apparaît que pour les paquets liés à l’IA
- Les paquets liés à l’IA créés en 2023 affichent une médiane de 20 mises à jour la première année, soit environ deux fois plus que les paquets non liés à l’IA
- Les paquets sans lien avec l’IA conservent une progression modérée similaire à celle d’avant
- On confirme donc une hausse concentrée de l’activité uniquement dans les projets liés à l’IA
Lien avec le facteur de popularité
- Pour vérifier si la forte fréquence de mise à jour des paquets liés à l’IA relève simplement d’un effet de popularité,
les 15 000 premiers paquets ont été séparés entre les 7 500 premiers en nombre de téléchargements et les 7 500 suivants
- Résultat : seule la fréquence de mise à jour des paquets IA populaires s’envole
- Après ChatGPT, les paquets IA populaires enregistrent 21 à 26 mises à jour par an, tandis que les paquets populaires non liés à l’IA restent autour de 10
- C’est aussi bien supérieur à la fréquence observée pour les paquets IA moins populaires
Observations générales
- Le rythme de création des paquets n’a pas nettement augmenté après ChatGPT
- La fréquence globale des mises à jour a progressé lentement, mais il s’agit d’une tendance déjà à l’œuvre avant l’IA
- Une hausse de plus du double de la fréquence des mises à jour n’est observée que pour les paquets populaires liés à l’IA
Interprétation et hypothèses
-
Rien ne prouve que l’IA ait fait exploser la productivité globale des développeurs
- On n’observe pas, à l’échelle générale, d’explosion du nombre de nouveaux paquets ou de mises à jour
- Il est possible que certains développeurs utilisent l’IA pour aller plus vite, mais leur nombre ou l’ampleur de l’effet reste limité
- En revanche, le développement de logiciels utilisant l’IA est bel et bien très actif
- Une activité particulièrement concentrée apparaît dans les paquets IA populaires
Deux hypothèses
- Question de compétences IA : les personnes qui créent des outils IA sont aussi celles qui savent le mieux utiliser l’IA, ce qui accentuerait le gain de productivité sur les paquets IA. Mais ce seul facteur de compétence explique mal le fait que le phénomène soit concentré uniquement sur les paquets IA populaires
- Financements et hype : le domaine de l’IA attire des investissements et une attention massifs, ce qui mobilise davantage de personnes sur davantage de tâches, augmentant ainsi la création et la mise à jour des paquets
- L’évolution de la taille des cohortes va dans ce sens : le ratio non-IA / IA, qui était de 6:1 (1 211 vs 185) pour la cohorte 2021, passe à moins de 2:1 (727 vs 423) en 2024
- Ce n’est pas que les développeurs seraient devenus surhumains, mais plutôt que l’emballement autour de l’IA s’est transformé en financements, accélérant la création et l’itération des paquets IA
- Les données seules ne permettent pas de déterminer lequel de ces deux effets est le plus important
Conclusion
- L’effet visible de la révolution de l’IA générative n’est pas une explosion de la productivité logicielle globale, mais une
intensification de l’activité au sein de l’écosystème IA lui-même
- À la lumière des données de PyPI, l’IA n’a pas transformé tous les développeurs en surhumains ; elle montre surtout le résultat d’une concentration des financements et des efforts sur les projets liés à l’IA
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