Spotify vante l'IA comme élément clé pour donner plus de moyens à ses développeurs de premier plan

Le développement basé sur l'IA a-t-il franchi une étape décisive ? Spotify semble le penser. Lors de la présentation de ses résultats financiers du quatrième trimestre cette semaine, l'entreprise a révélé que ses meilleurs ingénieurs « n'avaient pas écrit une seule ligne de code depuis décembre ». Cette remarque a été faite par Gustav Söderström, co-PDG de Spotify, qui a également souligné la manière dont l'entreprise exploite l'IA pour accélérer le développement de ses produits.

Il convient de noter que Spotify a lancé plus de 50 nouvelles fonctionnalités et mises à jour pour son application de streaming tout au long de l'année 2025. Plus récemment, elle a introduit des innovations basées sur l'IA telles que les listes de lecture suggérées, la correspondance de pages pour les livres audio et « À propos de cette chanson », toutes lancées au cours des dernières semaines.

Spotify a déclaré aux analystes que ses ingénieurs utilisaient une plateforme interne appelée « Honk » pour accélérer le codage et la livraison des fonctionnalités. Ce système permet le déploiement de code à distance et en temps réel grâce à l'IA générative, en particulier Claude Code.

« Pour donner un exemple concret, un ingénieur peut, pendant son trajet matinal, utiliser Slack sur son téléphone pour demander à Claude de corriger un bug ou d'ajouter une fonctionnalité à l'application iOS », a expliqué M. Söderström. « Une fois que Claude a terminé la tâche, l'ingénieur reçoit une nouvelle version de l'application directement dans Slack, prête à être intégrée à la production, le tout avant même d'arriver au bureau. »

Selon Spotify, ce système a considérablement amélioré l'efficacité du codage et du déploiement.

« Nous considérons cela comme le début du rôle de l'IA dans le développement, et non comme la fin », ajoute M. Söderström.

Il a également souligné que Spotify est en train de constituer un ensemble de données unique que d'autres modèles linguistiques de grande envergure ne peuvent pas facilement reproduire, contrairement à des sources plus génériques telles que Wikipédia. En effet, les requêtes liées à la musique ne trouvent souvent pas de réponse factuelle unique, a-t-il fait remarquer.

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Par exemple, la question « qu'est-ce que la musique d'entraînement ? » donnerait des réponses différentes selon la personne à qui vous la posez, parfois influencées par la géographie. Aux États-Unis, le hip-hop est très populaire, même si des millions de personnes préfèrent le death metal. Alors que de nombreux Européens choisissent l'EDM pour faire de l'exercice, un nombre important de Scandinaves préfèrent le heavy metal.

« Nous construisons un ensemble de données propriétaire que personne d'autre ne compile à cette échelle. Il s'enrichit et s'améliore à chaque fois que nous réentraînons nos modèles », a déclaré M. Söderström.

Les analystes ont également interrogé Spotify sur sa position concernant la musique générée par l'IA. La société a précisé qu'elle permettait aux artistes et aux labels de préciser dans les métadonnées des morceaux comment une chanson avait été créée, tout en continuant à surveiller la plateforme pour détecter les contenus indésirables.