En mai-juillet 2026, près de 90 % des développeurs professionnels utilisaient des agents de codage IA au moins une fois par semaine, et 68 % les employaient quotidiennement, selon une étude du JetBrains Blog. Ces outils, qu’ils soient locaux ou basés sur le cloud, s’implantent profondément dans les flux de travail des ingénieurs.

La dynamique du marché montre une nette réorganisation des leaders. Claude Code s’impose comme l’outil le plus répandu dans le monde professionnel, surpassant GitHub Copilot, autrefois un pilier du secteur. D’après JetBrains, l’adoption de Claude Code a atteint environ 39 % des développeurs à l’échelle mondiale, contre 18 % en janvier 2026. Aux États-Unis, ce taux est encore plus élevé, atteignant 47 %.

Parallèlement, Codex accélère son rattrapage, affichant une croissance d’adoption estimée à cinq fois entre janvier et mai-juillet 2026, passant de 3 % à 16 %. Quant à GitHub Copilot, son influence, bien que toujours très présente avec 79 % de notoriété mondiale, a diminué, passant de 29 % à 21 % d’adoption au cours de la même période.

Le coût caché de la rapidité de développement

Si l’accélération du développement est évidente – les outils IA pourraient augmenter l’activité de codage jusqu’à 180 %, selon l’MIT Sloan School of Management – la qualité de ce code généré soulève de sérieuses questions. Une étude publiée sur arXiv révèle que l’insécurité n’est pas une exception, mais une norme dans les applications bâties avec ces agents.

Les chercheurs ont audité 200 applications déployées et analysé 9 041 projets open source créés avec des agents populaires comme Claude Code et Lovable. Le constat est sévère : 91,0 % des applications examinées contenaient au moins une faille de sécurité. De plus, 65,77 % des vulnérabilités identifiées étaient classées comme critiques ou de haute sévérité, principalement liées à des problèmes de contrôle d’accès, d’injection ou d’authentification.

Ce constat vient appuyer une analyse plus large faite par ITWeb, qui signale que neuf applications sur dix générées par IA présentent au moins un risque de sécurité. Les failles sont attribuées à des lacunes systémiques des agents, que les auteurs distinguent en défauts de mémoire, objectifs ou de connaissance.

L’écosystème s’ouvre, mais la vigilance reste nécessaire

Au-delà des outils majeurs, l’écosystème se complexifie. L’agent open source OpenCode atteint 7 % d’adoption, tout en bénéficiant d’un taux de notoriété de 42 % sans le poids d’une grande entreprise derrière lui. Google Antigravity montre une stabilité de son adoption à 6 %, mais son niveau de connaissance a bondi, passant de 29 % à 47 % depuis janvier.

JetBrains intègre lui-même des capacités d’agents, et propose des environnements comme Air, permettant de combiner plusieurs agents dans un seul flux de travail cohérent. Il est aussi possible d’utiliser Codex via une clé API OpenAI ou un abonnement ChatGPT.

Malgré les avancées en matière d’agentivité – l’idée de déléguer une partie importante du développement à l’IA – les analyses montrent que même des stratégies améliorées de prompting ne suffisent pas à éliminer les risques fondamentaux. Il faudra surveiller comment l’industrie va intégrer des mécanismes de vérification de sécurité robustes pour accompagner ce boom de la création logicielle automatisée.

Sources

• AI Coding Agents: Adoption Trends – The JetBrains Blog, blog.jetbrains.com
• Understanding the (In)Security of Vibe-Coded Applications, arxiv.org
• ANALYSIS: AI app boom exposes cracks in the code, ITWeb, 2 novembre 2026
• Cracks are emerging in the AI spending boom, TechCrunch, 30 octobre 2026
• Chainalysis Warns Customers After “Offensive Agentic” Security Incident, Infosecurity Magazine, 2 novembre 2026