Comment les équipes DevOps suisses utilisent l’IA
Un tiers des entreprises développant des logiciels selon l'approche DevOps utilise déjà l’IA, notamment pour automatiser des tâches répétitives ou améliorer la qualité du code. Les développeurs restent optimistes mais ne sont pas totalement enthousiastes.
L’approche DevOps est populaire dans les entreprises suisses, et ce bien au-delà du seul secteur IT. C’est ce que révèle le DevOps in Switzerland Report 2025, une étude réalisée par Vshn et Zühlke. Les résultats reposent sur 70 enquêtes complètes et 237 partiellement remplies provenant d’entreprises de divers secteurs. Selon les auteurs, 45% des entreprises qui sont passées en mode DevOps évoluent dans le secteur IT et le développement logiciel, 20% dans le conseil et les services professionnels, 16% dans la banque et la finance. Les institutions publiques voient également leur part augmenter.
Selon les auteurs, «DevOps est devenu un levier stratégique de modernisation, quel que soit le domaine». Toutefois, la complexité structurel reste un facteur clé différenciant: les petites organisations continuent d’être en tête en matière d’adoption DevOps, grâce à leur agilité et leurs hiérarchies plates, tandis que les grandes entreprises peinent à cause de systèmes hérités, de cultures cloisonnées et d’une certaine inertie.
Écosystème diversifié
La boîte à outils des équipes DevOps suisses comprend des outils classiques mais aussi quelques nouveautés, par rapport à l’étude menée en 2024. Selon les auteurs, des technologies clés comme Linux, Kubernetes, Terraform et Gitlab dominent toujours. Cependant, leur part diminue légèrement au profit d’alternatives plus légères, sur-mesure ou spécifiques à certains domaines. D’après Vshn et Zühlke, c’est un signe de maturité du marché «où le choix ne dépend plus uniquement de la popularité, mais surtout de la pertinence, de la souveraineté et de la durabilité à long terme.»
Selon les résultats de l’étude, les technologies traditionnelles telles que les machines virtuelles, l’infrastructure locale (on-premise) et les bases de données relationnelles connaissent une renaissance. Mais les pratiques cloud natives comme GitOps, FinOps et l’Infrastructure as Code continuent leur «croissance constante». Les auteurs notent aussi la montée en puissance d’outils comme Argo CD, OpenCost et Cilium, témoignant de l’intérêt grandissant porté par la communauté suisse à l’automatisation, la transparence des coûts et la sécurité.
L’IA dans un tiers des équipes DevOps
Cette édition de l’étude met l’accent sur l’intelligence artificielle. Elle n’est plus un concept théorique pour les équipes DevOps suisses, mais un «outil concret intégré aux workflows, aux outils et aux décisions», expliquent Vshn et Zühlke.
Toutefois, les auteurs nuancent cette affirmation. Ils révèlent que seulement un tiers des équipes DevOps interrogées utilisent ou expérimentent l’IA. Un autre tiers envisage de l’adopter ou souhaite au moins en examiner la possibilité. Le dernier tiers déclare ne pas être intéressé par l’IA.
Les équipes DevOps locales utilisent le plus souvent l’IA pour automatiser les tâches répétitives (22%), éviter les incidents et améliorer la qualité du code (environ 19% chacun). Parmi les autres cas d’usage moins fréquents figurent l’accélération des déploiements, la surveillance et l’accompagnement des workflows des développeurs.
Les auteurs soulignent que des sujets stratégiques tels que le respect des réglementations et l’optimisation des ressources restent encore peu explorés. L’IA est donc principalement utilisée comme un levier de productivité. Sa pleine valeur transformative resterait à découvrir.
Un optimisme mesuré face à l’IA
Dans le cycle de vie du développement logiciel, l’IA est plutôt présente lors des phases initiales: 28% des équipes l’utilisent pour l’analyse et la revue de code, 18% pour l’architecture et le design, puis 14% en intégration/livraison continue (CI/CD). En revanche, l’IA est encore peu exploitée dans les phases ultérieures, comme les tests, la définition des exigences ou la sécurité. «Ces domaines restent largement manuels et présentent des opportunités évidentes d’amélioration grâce à l’IA», constatent les experts de Vshn et Zühlke.
Interrogés sur leurs attentes concernant l’intelligence artificielle, 62% des participants la jugent «modérément utile» ou «prometteuse mais perfectible». 20% estiment qu’elle a une «grande valeur». En revanche, 15% la considèrent comme «surestimée» et 2% la jugent «sans valeur».
Ainsi, la communauté se montre «prudemment optimiste», résume l’étude. Toutefois, la confiance grandit, surtout là où l’IA complète les capacités humaines sans les remplacer.
