Sur GitHub, plus de quatre propositions de code sur dix sont d'abord rédigées par une IA

Dix-sept pour cent en mars. Plus de quarante en septembre. Le 28 octobre, GitHub, la plateforme de code de Microsoft, a publié son rapport annuel Octoverse. Le chiffre le plus frappant porte sur les pull requests, ces propositions de modification qu'un développeur soumet avant que son code soit intégré à un projet. En septembre, selon GitHub, plus de 40 % d'entre elles avaient pour premier brouillon le travail d'un agent d'IA de programmation.

En volume, GitHub en a compté 110 millions sur ce seul mois, six fois plus qu'en mars. Le rapport couvre la période du 1^er octobre 2025 au 30 septembre 2026, sur les dépôts publics et privés.

Ce que GitHub appelle un agent

La définition compte. GitHub ne mesure pas le code entièrement écrit par une IA, mais les propositions dont le premier jet vient d'un agent qu'il sait détecter. Un humain peut ensuite les avoir largement réécrites. À l'inverse, l'entreprise reconnaît que son signal est un plancher, car tous les usages d'agents ne sont pas repérables.

Le reste du rapport décrit une activité qui a explosé. Les développeurs ont enregistré 34,3 milliards de modifications (commits) en douze mois, contre 12,9 milliards un an plus tôt. Les propositions fusionnées dans les projets atteignent 1,3 milliard, contre 538 millions. Ces propositions issues d'agents touchent aussi plus souvent plusieurs fichiers à la fois : 87 % contre 79 % pour les autres.

Accepté ne veut pas dire bien écrit

GitHub met en avant un taux d'acceptation flatteur. En septembre, 90 % des propositions impliquant un agent étaient fusionnées en moins de deux semaines, contre environ 86 % pour les autres. En février, la tendance était inverse : 83 % seulement pour les agents.

Ce chiffre mesure pourtant la décision d'accepter, pas la qualité du code accepté. Le rapport ne donne ni le nombre de failles introduites ni le temps passé à relire ces modifications. Il faut aussi garder en tête qui parle : GitHub appartient à Microsoft, qui vend l'assistant Copilot. Le rapport indique que 55 % des utilisateurs mensuels de Copilot se servent de ses fonctions d'agent, contre 35 % un an plus tôt. Le rapport ne fait état d'aucun audit indépendant de ces chiffres.

Le rapport livre un autre indice, plus discret, des risques en jeu. La protection de GitHub qui bloque l'envoi de secrets (clés d'API, mots de passe) a effectué 5,8 milliards de vérifications, près de quatre fois le rythme de 2025. Plus de code envoyé, plus vite, c'est aussi plus d'occasions de laisser filer une clé. Les agents eux-mêmes peuvent devenir une porte d'entrée, comme l'a montré le fichier piégé capable de piloter Codex et Claude Code.

Et pour une équipe de développement ?

Quelques points à retenir :

• La relecture devient le goulet d'étranglement : si plus de quatre propositions sur dix partent d'un brouillon d'agent, les règles de revue (deux relecteurs, tests obligatoires, protection des branches) méritent d'être revues à la hausse plutôt qu'allégées.
• Activez la détection des secrets sur vos dépôts, y compris privés, et appliquez-la aux comptes de service utilisés par les agents.
• Mesurez chez vous : la part de code produit par des agents et le taux de retours en arrière après fusion en disent plus que les moyennes mondiales.

La France compte 4,75 millions de développeurs sur GitHub, selon le rapport, au huitième rang mondial pour l'activité sur les projets publics. Une question reste ouverte : ce que ce basculement fera aux postes de débutants, dont le travail ressemble le plus à celui des agents. Anthropic a déjà dit embaucher beaucoup moins de jeunes ingénieurs.