Le codage de l’IA a-t-il atteint un point critique ? Cela semble être le cas du moins pour Spotify, qui a déclaré cette semaine lors de la conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre que les meilleurs développeurs de l’entreprise « n’ont pas écrit une seule ligne de code depuis décembre ». Cette déclaration, du co-PDG de Spotify, Gustav Söderström, s’est accompagnée d’autres commentaires sur la manière dont l’entreprise utilise l’IA pour accélérer son développement.
Il convient de noter que Spotify a souligné avoir apporté plus de 50 nouvelles fonctionnalités et modifications à son application de streaming tout au long de 2025. Et, plus récemment, il a déployé davantage de fonctionnalités, telles que les listes de lecture invitées alimentées par l’IA, la correspondance de pages pour les livres audio et À propos de cette chanson, qui ont toutes été lancées au cours des dernières semaines.
Chez Spotify, les ingénieurs utilisent un système interne appelé « Honk » pour accélérer le codage et la vitesse du produit, a déclaré la société aux analystes lors de l’appel. Ce système permet des choses comme le déploiement de code à distance et en temps réel à l’aide de l’IA générative, et plus particulièrement de Claude Code.
« À titre d’exemple concret, un ingénieur de Spotify lors de son trajet matinal depuis Slack sur son téléphone portable peut demander à Claude de corriger un bug ou d’ajouter une nouvelle fonctionnalité à l’application iOS », a déclaré Söderström. « Et une fois que Claude a terminé ce travail, l’ingénieur reçoit une nouvelle version de l’application, qui lui est transmise sur Slack sur son téléphone, afin qu’il puisse ensuite la fusionner avec la production, le tout avant même son arrivée au bureau. »
Spotify a crédité le système pour avoir contribué à accélérer « considérablement » le codage et le déploiement.
« Nous prévoyons que ce ne soit pas la fin du développement de l’IA, mais juste le début », a déclaré Söderström.
L’exécutif a également vanté la capacité de Spotify à créer un ensemble de données unique que d’autres LLM ne pourraient pas commercialiser, comme ils le feraient pour d’autres ressources en ligne, comme Wikipédia. C’est parce qu’il n’y a pas toujours de réponse factuelle aux questions liées à la musique, a-t-il déclaré.
Événement Techcrunch
Boston, Massachusetts
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23 juin 2026
Par exemple, si vous demandez ce qu’est la musique d’entraînement, vous obtiendrez des réponses différentes selon les personnes, parfois en fonction de leur situation géographique. Les Américains ont tendance à préférer le hip-hop dans son ensemble, même si des millions de personnes préfèrent le death metal. Et même si un certain nombre d’Européens s’adonnent à l’EDM, de nombreux Scandinaves aiment le heavy metal.
« Il s’agit d’un ensemble de données que nous construisons actuellement et que personne d’autre ne construit réellement. Il n’existe pas à cette échelle. Et nous le voyons s’améliorer à chaque fois que nous reformons nos modèles », a noté Söderström.
Les analystes présents à l’appel ont également posé des questions sur l’approche de Spotify en matière de musique générée par l’IA. La société a expliqué qu’elle permettait aux artistes et aux labels d’indiquer dans les métadonnées d’un morceau comment la chanson a été créée, mais qu’elle surveillait toujours la plate-forme contre le spam.
