L'IA agentique : libérez le plein potentiel des développeurs à grande échelle

L'IA a déjà transformé la méthode de travail des développeurs. L'enquête de GitLab révèle en effet que 39 % des professionnels DevSecOps utilisaient déjà l'IA pour le développement logiciel en 2024, soit une hausse de 16 % par rapport à l'année précédente. Les assistants IA pour le code sont désormais des outils courants, utilisés pour accélérer l’écriture de code, mieux comprendre le code base et générer de la documentation. Nous assistons toutefois aujourd'hui à un changement majeur : l'émergence d'agents d'IA qui ne sont plus de simples assistants passifs, mais qui offrent désormais une collaboration active.

Cette transition d'un assistant réactif à un agent proactif révolutionne la façon dont les développeurs créent des logiciels. L'IA agentique rend la création de logiciels plus accessible, favorisant l'innovation en permettant à un plus grand nombre de personnes de concevoir des logiciels destinés à des milliards d'utilisateurs. Pour tirer pleinement parti de cette nouvelle vague, les dirigeants d'entreprise doivent toutefois privilégier des solutions d'IA agentique dotées de garde-fous robustes en matière de sécurité et de conformité, afin de limiter les risques inutiles.

Agent d'IA et assistant d'IA : quelle différence ?

La distinction principale entre les assistants d'IA et les agents d'IA réside dans leur comportement. Les assistants IA pour le code sont réactifs : ils attendent qu'un développeur leur pose une question ou leur demande d'exécuter une tâche. Ils sont utiles pour accélérer l'écriture du code et faciliter la compréhension du code base existant, mais leur rôle reste passif dans le processus de développement.

Les agents d'IA, en revanche, agissent comme de véritables membres de l'équipe. Ils font preuve de raisonnement, savent planifier et maintenir le contexte entre différentes tâches, tout en bénéficiant d'un certain degré d'autonomie pour prendre des décisions, interagir avec d'autres agents et s'adapter aux changements. Avec cette transition vers des agents, l'IA devient un véritable partenaire dans la création de logiciels.

Contrairement aux assistants qui se contentent d'aider à la création de code pendant que les équipes gèrent tout le reste, les agents d'IA peuvent orchestrer de manière active des processus complexes, des contrôles de sécurité aux revues de conformité. Par exemple, un agent de revue de code peut automatiquement analyser le code, identifier des bogues et proposer des corrections. Alors qu'un assistant nécessite une intervention humaine à chaque étape, un agent peut passer d'une tâche à l'autre en fonction des objectifs du projet. De plus, contrairement aux assistants basiques, qui ne peuvent pas mémoriser leurs interactions antérieures ou tirer des leçons de leurs erreurs, les agents peuvent apprendre et évoluer au fil du temps.

Une marge d'autonomie flexible

L'un des aspects les plus intéressants à propos des agents d'IA est leur niveau d'interaction et leur flexibilité en termes de configuration. Certains agents peuvent être hyper-interactifs, tandis que d'autres peuvent exécuter des tâches complexes en arrière-plan avec peu ou pas d'interaction humaine. Les équipes sont ainsi en mesure de définir différents niveaux de supervision humaine en fonction de la nature des tâches confiées à l'agent et de leur importance.

Pour des tâches simples, comme les résumés de code ou la rédaction de la documentation, les équipes peuvent décider de laisser l'agent d'IA travailler de façon autonome, et ne notifier un membre de l'équipe qu'une fois la tâche terminée. Pour des missions plus critiques impliquant des logiques métier ou des données sensibles, les équipes peuvent choisir de mettre en place des étapes d'approbation ou une surveillance du travail effectué par l'agent d'IA.

Cette flexibilité permet un bon équilibre entre la rapidité (issue de l'automatisation) et le contrôle (résultant de la supervision humaine). Il ne s'agit pas d'un choix binaire entre tout ou rien : les équipes peuvent ajuster le niveau d'autonomie en fonction du type de tâche et des étapes du cycle de développement.

Le pouvoir de la spécialisation

Les assistants IA pour le code modernes sont généralement basés sur un seul grand modèle de langage, mais de nombreux agents spécialisés seront bientôt disponibles, chacun optimisé par des modèles conçus pour des tâches spécifiques.

Nous commençons déjà à voir l'émergence d'agents spécialisés pour des tâches telles que :

• La modernisation du code (conversion du code base vers des versions de langage plus récentes)
• La détection et la correction des failles de sécurité
• La génération et l'exécution de tests
• L'optimisation des performances
• La génération de documentation
• L'analyse des causes profondes des échecs de pipeline

Les résultats sont bien meilleurs lorsqu'un modèle est conçu spécifiquement pour une tâche donnée. Cette spécialisation permet à chaque agent d'exceller dans un domaine spécifique, plutôt que de tenter d'être polyvalent.

Résultat : un écosystème d'agents spécialisés, capables de collaborer, chacun optimisé par des modèles de langage différents, conçu pour des tâches spécifiques. Cette approche multi-modèles présage de meilleurs résultats qu'un modèle unique englobant tous les aspects du développement logiciel.

L'impact réel des agents d'IA

Certaines tâches qui prenaient jadis des semaines peuvent désormais être accomplies en quelques heures grâce aux agents d'IA. Par exemple, la mise à jour d'un code base Java volumineux vers une version plus récente, une tâche qui pouvait occuper une équipe entière pendant plusieurs semaines, peut désormais être réalisée beaucoup plus rapidement par des agents.

Plus important encore, les agents d'IA aident les développeurs à atteindre leur plein potentiel. En gérant les tâches routinières, ils permettent aux développeurs de se concentrer sur ce qu'ils font de mieux : résoudre des problèmes complexes et créer des solutions innovantes. Il ne s'agit pas de remplacer les développeurs par l'IA, mais de renforcer leurs capacités et de leur permettre de se consacrer à la réflexion, à l'innovation et à un travail créatif qui requièrent une perspective humaine.

Avec les agents d'IA, les développeurs peuvent travailler à une échelle auparavant inconcevable, passant d'un ensemble de tâches réactives basées sur des prompts à des workflows proactifs qui couvrent toutes les étapes de la création de logiciels. Ils les assistant pour l'écriture du code, la planification, le design, les tests, le déploiement et la maintenance.

Éléments à prendre en compte lors de l'adoption des agents d'IA

Vous devez préparer cette transition afin de gérer l'évolution rapide du développement logiciel et du code. Avant d'intégrer des agents d'IA à votre processus, vous devez vous concentrer sur les points clés suivants :

1. Optimisez votre productivité réelle, sans vous contenter d'ajouter de nouveaux outils et processus que les équipes devront apprendre à utiliser. En intégrant des workflows d'IA agentique à une plateforme DevSecOps, les développeurs peuvent consacrer davantage de temps à la création de valeur ajoutée pour vos clients, sans contribuer à une adoption incontrôlée de l'IA. Les rapports et tableaux de bord intégrés à la plateforme vous aideront également à mesurer vos progrès et à vérifier si votre équipe est sur la bonne voie.
2. Choisissez des solutions adaptées à l'ensemble de l'équipe. Les meilleurs agents d'IA sont ceux qui améliorent l'efficacité de toute l'équipe, et pas seulement d'un petit nombre de développeurs.
3. Donnez la priorité à la sécurité et à la conformité. Alors que l'IA génère de plus en plus de code prêt à être déployé en production, une plateforme DevSecOps complète est essentielle pour garantir la sécurité du développement logiciel à grande échelle. Si votre entreprise évolue dans un secteur réglementé, vous devez vous assurer que la solution d'agents d'IA respecte des règles strictes en matière de sécurité et de confidentialité des données et vérifier qu'elle peut fonctionner hors ligne ou dans des systèmes air-gapped si nécessaire.
4. Optez pour des outils d'IA avec une option de surveillance humaine. Les agents d'IA doivent offrir des workflows d'approbation clairs, ainsi que des garde-fous configurables, qui permettent à votre équipe de garder la main sur le processus. Cet équilibre entre rapidité (grâce à l'automatisation) et gouvernance adéquate est essentiel pour les systèmes critiques et les décisions stratégiques.

Les entreprises qui utilisent une plateforme DevSecOps tout au long du cycle de développement logiciel avec un scanning de sécurité automatisé, des garde-fous de conformité et des workflows standard pourront tirer parti des avantages des agents d'IA sans prendre de risques inutiles. Celles qui ne disposent pas d'une telle plateforme auront des difficultés à gérer la complexité et les risques associés à l'IA agentique, tout en offrant une expérience client sécurisée et fiable.

Perspectives d'avenir

La révolution des agents d'IA dans le domaine du développement logiciel ne fait que commencer. Au fil de l'évolution de ces outils, la collaboration entre développeurs et agents d'IA deviendra encore plus efficace, et ces derniers deviendront des partenaires à part entière dans la création de logiciels.

Une convergence importante se profile entre les assistants IA pour le code et les agents d'IA. Les assistants IA pour le code intégreront probablement des capacités d'agents d'IA plus avancées, telles qu'une autonomie accrue dans la gestion des tâches de codage, une résolution proactive des problèmes au niveau du workflow de développement ainsi qu'une intégration plus complète avec d'autres outils et processus de développement. Les assistants IA pour le code du futur pourraient notamment gérer de façon autonome des tâches plus complexes qui dépassent la simple génération de code, comme le débogage, les tests et même le déploiement de code en fonction d'exigences de haut niveau, devenant ainsi de véritables « agents pour le code » plus intelligents et plus proactifs.

Les logiciels ont changé le monde depuis plus de cinquante ans, mais seule une petite fraction de la population possède les compétences nécessaires pour les développer. Pourtant, ce nombre limité de développeurs améliore le quotidien de milliards d'utilisateurs qui bénéficient des avancées technologiques grâce à leurs smartphones et à Internet. Imaginez un monde où un plus grand nombre de personnes peuvent développer, sécuriser et livrer des logiciels prêts à l'emploi. Ce monde est aujourd'hui à portée de main grâce à l'IA agentique.

Le passage d'un assistant passif à un partenaire actif est un grand pas en avant pour le développement logiciel. Au fil du temps, ces agents spécialisés pourront accélérer le développement logiciel, renforcer la fiabilité du code et améliorer l'expérience des développeurs qui travailleront main dans la main avec ces nouveaux partenaires IA.