Étude d'impact sur les IA génératives : sept principes du développement logiciel agentique

Dans le cadre du développement logiciel par agents, sept principes font toute la différence :

1. Les cycles courts l'emportent sur les sprints longs: Le développement agile classique fonctionne par sprints de deux à trois semaines. Les équipes « agentiques » mettent en place des cycles de deux à quatre jours, couvrant l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel : des exigences à l’exploitation, en passant par la mise en œuvre et les tests, jusqu’à la revue. Cela fait une différence tant sur le plan quantitatif que qualitatif. Des cycles plus courts modifient la manière dont les décisions sont prises, dont les erreurs sont détectées et la rapidité avec laquelle une équipe réagit à l’évolution des exigences. Les agents travaillent en continu, la nuit, le week-end. Les versions sont plus fréquentes, les itérations plus courtes. Ceux qui ont déjà travaillé à ce rythme ne veulent plus revenir en arrière.

2. Les différents rôles de l'humain et de l'agent : L'erreur la plus courante au démarrage : les agents IA sont traités comme des développeurs ultra-rapides. Les agents ne sont pas des développeurs juniors que l'on peut simplement laisser s'attaquer librement à des tâches. Ce sont des instances d'exécution qui ont besoin de lignes directrices précises pour fonctionner. L'humain apporte le „ pourquoi “ et le „ quoi “ : les principes d’architecture, les exigences métier, les critères de qualité. L’agent se charge de l’exécution. Cela comprend : générer du code, effectuer des tests, corriger les erreurs, rédiger la documentation. Le tout dans le cadre de boucles de rétroaction continues, sans qu’il soit nécessaire de déclencher manuellement chaque étape.

3. La qualité des données d'entrée détermine celle des résultats : L'hallucination n'est pas un problème technique que l'on résout avec un meilleur modèle, mais un problème de contexte. Des exigences vagues imposées aux agents d'IA produisent des résultats vagues. Les artefacts structurés, tels que les spécifications claires, les principes d'architecture et la documentation contextuelle, ne sont pas une corvée, mais constituent le véritable niveau de contrôle. Dans le développement d'agents, un bon cahier des charges vaut mieux que mille lignes de code écrites à la main. C'est la différence entre un agent qui sait ce qu'il fait et un autre qui avance à tâtons.

„ La question n'est pas de savoir si les entreprises agissent en tant qu'agents
travailleront, mais à quelle vitesse ils
” Créer les conditions nécessaires à cela. »

Benedikt Bonnmann,
Membre du conseil d'administration,
Adesso

4. L'automatisation guidée plutôt que l'autonomie totale : L'un des malentendus les plus tenaces : les agents programment de manière autonome, tandis que l'humain se contente d'observer. Or, les agents n'agissent pas librement, mais dans le cadre de structures définies par les humains. Concrètement, cela signifie que des agents hautement spécialisés, dotés d’un champ d’action clairement délimité et d’un contexte précis, travaillent dans le cadre de points de transfert explicitement définis, de contrôles de qualité automatisés et de critères de validation clairs. En tant qu’instance de contrôle, l’humain se charge de ce qui relève du jugement humain : les décisions architecturales, les orientations stratégiques, les validations finales – et non la vérification ligne par ligne.

5. Gouvernance : une obligation plutôt qu'une option : Le développement par agents soulève de nouvelles questions pour les responsables de la conformité. Quels modèles peuvent être utilisés dans quels projets ? Comment s'assurer qu'aucun code contenant de la propriété intellectuelle protégée ne se retrouve dans les données d'entraînement ? Qui prend en charge les coûts liés aux LLM, et comment ceux-ci sont-ils affectés à chaque projet ? Des questions qui peuvent trouver une réponse, mais auxquelles il faut répondre avant la première mise en production, et non après. Un accès standardisé et conforme à la législation aux LLM, assorti d’une structure de coûts transparente et de règles de gouvernance bien définies, constitue la base nécessaire pour permettre au développement par agents de se développer à grande échelle.

6. Les systèmes hérités ne constituent pas un obstacle : L'idée selon laquelle le développement logiciel agentique ne fonctionnerait que dans un contexte de projet entièrement nouveau est fausse. Dans la pratique, on constate que les bases de code existantes, les systèmes qui ont évolué au fil du temps et les équipes mixtes peuvent être intégrés dans des processus agentiques. La condition préalable est de disposer d’une méthodologie conçue à cet effet. Le principe clé est le parallélisme. Les équipes classiques et les équipes « agentiques » travaillent au sein du même système, avec des points de transfert clairement définis et un mécanisme de coordination tel que le Kanban, qui évite les conflits entre les différentes cadences de travail. Une équipe classique travaille par sprints de deux semaines, tandis qu’une équipe « agentique » travaillant sur le même projet opère selon des cycles de deux à quatre jours. Il ne s’agit pas d’une simple théorie, mais d’une approche qui a déjà fait ses preuves dans des projets clients.

7. Les logiciels ne sont qu'un début : Les principes du travail agentique décrivent un modèle de base pour la collaboration entre les humains et les systèmes autonomes, comprenant notamment une répartition claire des rôles, des contributions structurées, des cycles courts, l'automatisation guidée et la gouvernance par la conception. Partout où les processus sont itératifs, documentables et décomposables en étapes bien délimitées, les approches « agentiques » peuvent être mises en œuvre. Dans l’assurance qualité, le traitement de documents, l’analyse automatisée. Et dans les processus métier que les entreprises gèrent encore aujourd’hui de manière entièrement manuelle. Non pas parce que cela est judicieux, mais parce qu’il n’existait jusqu’à présent aucune alternative viable.

Vers l'inscription du partenaire :