Le développement logiciel à l’ère des agents IA

Le développement logiciel à l’ère des agents IA : une transformation organisationnelle

Getty Images Pour Unsplash+

• L’essor des agents d’IA générative transforme le développement logiciel : il ne s’agit plus d’écrire du code, mais d’orchestrer une production guidée par le contexte métier.
• Le développeur devient un développeur augmenté, dont la valeur repose sur la compréhension du domaine et la capacité à piloter des agents IA.
• Les équipes se réduisent, les cadences de livraison s’accélèrent, et le binôme s’impose comme l’unité organisationnelle la plus robuste.
• Le principal goulot d’étranglement se déplace vers la qualité des besoins métier, qui conditionne directement la pertinence du code généré.
• L’IA déplace le centre de gravité du logiciel : de l’exécution technique vers l’orchestration de la valeur métier.

Introduction – Une transformation structurelle du développement logiciel

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle générative, le métier de développeur connaît une transformation profonde. Il ne s’agit plus uniquement d’écrire du code, mais d’orchestrer une production logicielle dans un environnement où plusieurs agents de génération collaborent en parallèle. Le développeur devient progressivement un chef d’orchestre, chargé de piloter, coordonner et guider des intelligences artificielles spécialisées, plutôt qu’un simple exécutant de lignes de code.

Cette mutation dépasse largement les outils. Elle interroge l’organisation des équipes, la chaîne de delivery, la place du métier et, plus largement, les fondements mêmes de la production logicielle dans les DSI.

Un nouveau rôle : le développeur augmenté

Dans ce nouveau paradigme, le développeur délègue simultanément plusieurs tâches à différents agents d’IA : génération de fonctionnalités, écriture de tests, d'exploration de solutions techniques, préparation de migrations ou analyse d’architectures. Les temps d’attente liés à la génération deviennent des temps utiles : l’attente n’est plus subie, elle est convertie en capacité de production supplémentaire.

Les dernières générations d’agents IA permettent de formaliser de manière explicite les invariants régaliens d’une application à travers des artefacts de configuration, généralement sous forme de fichiers Markdown. Ces artefacts décrivent l’architecture cible (patterns, couches, dépendances autorisées), les stratégies de tests et de mocking, ainsi que les conventions de génération de code.

En complément, des fichiers à vocation plus fonctionnelle permettent de spécifier les règles métier connues, sous forme de contraintes, d’invariants ou de scénarios attendus. L’ensemble constitue une base déclarative à partir de laquelle l’agent peut raisonner et produire du code conforme au cadre défini.

Ces outils rendent également explicite le plan d’exécution de la génération : séquencement des tâches, zones de responsabilité des agents, points d’extension et artefacts produits. Le développeur, positionné comme orchestrateur, dispose ainsi d’une vision claire du quoi, du où et du comment de la génération de code.

Cette phase de planification introduit un coût initial en temps, mais elle permet en contrepartie de paralléliser le travail en déléguant certaines tâches à d’autres instances d’agents. Ce découplage optimise le temps de cycle global et améliore la prévisibilité et la maîtrise du processus de génération.

L’activité de développement s’organise alors comme un flux continu, dans lequel plusieurs productions avancent en parallèle. Des outils de pilotage de type Kanban permettent de visualiser ces flux, de maîtriser le Work In Progress et d’éviter la saturation cognitive. Dans ce contexte, un agent IA devient une ressource de développement à part entière, dont le coût (notamment en tokens) doit être comparé à celui d’un développeur humain, au regard de la valeur produite.

Le cœur du métier se déplace : la valeur n’est plus dans la frappe de code, mais dans la capacité à structurer le travail, guider la production et maintenir la cohérence de systèmes de plus en plus complexes.

Organisation et taille des équipes de développement

Pour les entreprises déjà établies, l’approche la plus prudente consiste à geler temporairement les recrutements et à ne pas renouveler certains contrats de prestation. En parallèle, il devient stratégique d’investir dans la formation des développeurs les plus autonomes sur le métier, afin de les accompagner dans l’appropriation de ces nouveaux agents d’IA.

Cette transformation impose une réflexion approfondie sur les interactions entre Product Managers, Product Owners, Business Analysts et développeurs. Les équipes ont vocation à se réduire en taille, tandis que les cadences de livraison s’accélèrent fortement. Il devient donc indispensable de proposer des dispositifs d’accompagnement adaptés, respectant la singularité des profils et des trajectoires professionnelles.

Nous assistons ainsi à l’émergence de nouvelles formes d’organisation, plus resserrées, plus transverses et plus orientées métier, générant également des économies significatives pour les entreprises, tout en posant de nouveaux défis de gouvernance et de pilotage.

Le binôme comme unité de base

Si l’on pourrait être tenté de confier ce rôle d’orchestration à un développeur unique, l’expérience montre que cette approche est fragile. Le risque lié au bus factor impose une redondance minimale. Le binôme de développeurs augmentés apparaît alors comme une unité robuste et pérenne.

Ces binômes, dotés d’une forte compréhension du métier, sont capables de produire en une journée ce qu’une équipe de cinq personnes réalisait auparavant en plusieurs mois. Toutefois, cette accélération déplace le problème : le goulot d’étranglement n’est plus technique, mais fonctionnel.

Les besoins métier comme nouveau facteur limitant

Dans les organisations classiques, les besoins métier sont transmis via des user stories souvent peu qualifiées, rarement conformes à l’esprit INVEST et presque jamais illustrées par des exemples concrets. Or, les agents d’IA excellent précisément lorsque les attentes sont claires, contextualisées et avec des exemples concrets.

Les rôles de PM, PO et BA peuvent eux aussi être augmentés par l’IA : découpage de fonctionnalités, reformulation, enrichissement des user stories, exploration de scénarios. Cependant, si l’IA améliore l’expressivité, la qualification fine des exemples métier reste un travail humain essentiel. La découverte, la compréhension et la distillation du métier ne peuvent pas être déléguées.

Des pratiques comme l’Example Mapping deviennent alors centrales : elles fournissent la matière première des prompts, conditionnant directement la qualité du code généré.

Offshore : un modèle remis en question

Le recours à des forces de développement à bas coût perd aujourd’hui largement de son intérêt. Persister dans cette voie constitue une erreur stratégique, au même titre que l’externalisation massive du développement en s’appuyant sur l’IA. Dans les deux cas, l’illusion d’un gain économique masque une perte de maîtrise et, à terme, une destruction de valeur.

Pendant des années, l’industrie informatique a mis en place des organisations réparties sur plusieurs continents, notamment entre l’Inde et l’Europe, au prix de contraintes culturelles et communicationnelles souvent insolubles. Ces modèles ont rarement permis une collaboration fluide, des conversations fiables ou une compréhension réellement partagée du produit et du métier.

À l’inverse, l’IA doit être utilisée comme un levier de rapprochement entre le métier et les équipes qui construisent effectivement le produit. La valeur ne réside plus dans la capacité à produire du code à moindre coût, mais dans la compréhension fine du domaine, la qualité des décisions prises et la rapidité d’itération entre l’idée, son implémentation et le feedback utilisateur. En réduisant les intermédiaires, on privilégie la justesse de l’information et, par conséquent, la qualité du produit livré.

Low Code / No Code : une promesse partielle

Le Low Code / No Code permet à des non-informaticiens de concevoir des solutions sans maîtriser la programmation. Cette promesse d’accessibilité s’accompagne toutefois de contreparties bien connues : des plateformes souvent coûteuses, peu flexibles et difficiles à faire évoluer à grande échelle.

De nombreux entrepreneurs ont fait le choix de cette approche afin d’accélérer leur mise sur le marché et d’adresser rapidement un segment ciblé. À court terme, le gain de temps est réel et peut constituer un avantage décisif pour valider une proposition de valeur. Mais lorsque le succès est au rendez-vous, la réalité économique s’impose brutalement : les coûts de licence, les contraintes techniques et le verrouillage des plateformes rendent le modèle difficilement soutenable.

Face à cette impasse, beaucoup se voient contraints de réécrire leur solution dans un langage de programmation généraliste — Java, C#, PHP ou autres — afin de reprendre la maîtrise technique, réduire les coûts et retrouver un modèle économique viable. Cette transition tardive s’avère souvent longue, risquée et coûteuse.

L’émergence des agents de génération de code change profondément la donne. En rendant la production logicielle plus accessible, tout en conservant la flexibilité et la maîtrise offertes par les technologies généralistes, ils rendent aujourd’hui l’usage du Low Code / No Code nettement moins pertinent, en particulier dès lors que l’ambition dépasse le simple prototype.

Les agents d’IA générative contextualisés offrent une alternative plus puissante. Ils permettent de produire du code sur mesure, aligné sur le métier, tout en conservant un haut niveau de contrôle technique, d’évolutivité et de maintenabilité. Cette approche combine ainsi l’accessibilité promise par le Low Code avec la robustesse et la pérennité du développement logiciel traditionnel.

La chaîne de développement augmentée par l’IA

L’accélération de la production impose une chaîne CI/CD entièrement automatisée, capable d’absorber un rythme soutenu sans créer de goulots d’étranglement. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle s’intègre progressivement au cœur de la delivery pipeline : elle observe les flux, analyse les signaux faibles, qualifie les incidents et produit des feedbacks exploitables. L’objectif n’est pas seulement d’aller plus vite, mais de maintenir un haut niveau de fiabilité malgré l’intensification des livraisons.

La livraison logicielle tend alors à devenir un flux continu, tel que proposé dans l’ouvrage Team Topologies. Ce flux est résolument orienté vers la découverte rapide des opportunités produit, guidée par le retour des utilisateurs plutôt que par des plans figés à long terme. La capacité à mettre en production fréquemment devient un prérequis pour apprendre vite, ajuster les hypothèses et réaligner le produit avec les usages réels.

Pour les utilisateurs finaux, l’impact est majeur. La frustration liée à des cycles de livraison de plusieurs mois, voire de plusieurs années, tend à disparaître. En l’espace de quelques semaines, un produit peut être conçu, testé et mis en production, puis amélioré de manière itérative. Cette dynamique transforme la relation au produit : il ne s’agit plus d’attendre une promesse future, mais de constater rapidement des évolutions tangibles, fondées sur des besoins réellement exprimés.

Profils et compétences clés

Confier le rôle d’orchestration à un développeur unique peut sembler efficace à court terme. En réalité, c’est une illusion dangereuse. Le bus factor transforme rapidement cette approche en point de fragilité structurel. Une organisation qui mise sur un individu s’expose inévitablement à l’arrêt, à la perte de savoir et à l’instabilité. La redondance n’est pas un luxe : c’est une condition de survie.

Dans ce contexte, le binôme de développeurs augmentés devient l’unité minimale viable. Deux profils capables de penser le design, l’architecture et l’exécution, tout en exerçant une autonomie totale dans leurs choix techniques. Ils arbitrent, décident et construisent des systèmes pensés pour durer, sans dépendance permanente à une hiérarchie ou à une validation extérieure.

Lorsqu’ils sont profondément alignés avec le métier, ces binômes changent radicalement l’échelle de production. En une journée, ils peuvent livrer ce qu’une équipe de cinq personnes mettait auparavant plusieurs mois à produire. Cette accélération n’est pas marginale, elle est systémique. Elle redéfinit les règles du jeu.

Mais cette rupture déplace le problème. Le frein n’est plus technique. Il devient fonctionnel. L’organisation n’est plus ralentie par sa capacité à produire du code, mais par sa capacité à formuler des besoins clairs, à prendre des décisions métier et à assumer leurs conséquences. À ce stade, la technologie n’est plus l’excuse : elle devient le révélateur des limites organisationnelles.

Où sont les développeurs junior

Une question légitime émerge alors : pourquoi les développeurs juniors ne sont-ils pas explicitement mentionnés dans ce modèle d’organisation ? Cette absence n’est pas anodine. Elle reflète une transformation profonde du rôle du développeur, dans un contexte où l’orchestration d’agents d’intelligence artificielle devient une compétence centrale.

Dans ce modèle, le développeur n’est plus principalement engagé dans l’écriture intensive de code, mais dans sa supervision, sa structuration et son pilotage. L’appétence pour le code, au sens d’un plaisir immédiat à produire, explorer et maîtriser la syntaxe, est supposée avoir déjà été largement consommée. Autrement dit, ce modèle s’adresse prioritairement à des profils ayant déjà traversé une phase d’immersion profonde dans le développement logiciel.

Or, pour un développeur junior, cette période joue un rôle fondamental. Le code y constitue à la fois une source de plaisir, un terrain d’expérimentation et un vecteur d’accomplissement personnel. C’est à travers cette pratique intensive que se construisent la confiance, l’intuition technique et la compréhension fine des systèmes. L’orchestration d’agents IA, en réduisant le temps passé à écrire et façonner le code, rend cette phase beaucoup plus difficile à vivre.

Cette situation peut alors devenir un facteur de frustration pour le développeur aguerri… précisément parce qu’il ne la ressent plus. Ayant déjà dépassé ce besoin de gratification immédiate liée à l’écriture du code, il est en mesure de se projeter vers des enjeux de plus haut niveau : architecture, qualité globale, performance du système, et valeur produit. Ce décalage générationnel dans le rapport au code explique en partie pourquoi les développeurs juniors peinent à trouver leur place dans ce type d’organisation, non par manque de potentiel, mais par inadéquation entre leurs besoins d’apprentissage et les attentes implicites du modèle.

Cependant, le travail d’orchestration des agents d’IA n’exclut pas toute intervention directe sur le code. Au contraire, des ajustements fréquents sont nécessaires pour aligner le code généré avec l’architecture cible, les standards de qualité et les contraintes du système existant. Ces interventions constituent un espace d’apprentissage précieux, dans lequel la compréhension fine du code et de ses implications demeure indispensable.

Dans ce cadre, le développeur junior, ou l’apprenti, peut trouver une place pertinente aux côtés du développeur senior. Le pair programming devient alors un levier central : il permet au junior de « ressentir » le code, d’en comprendre les choix structurels et de participer activement à l’émergence de l’architecture souhaitée. Cette collaboration directe favorise une transmission implicite du raisonnement architectural, bien plus riche que ce que pourrait offrir une simple revue de code.

L’attachement au code, parfois qualifié d’« addiction », peut être long à se construire et n’est pas nécessairement superflu. Pour l’apprenti, il reste un passage structurant. Celui-ci peut donc s’astreindre à une pratique volontaire et régulière de la programmation. La résolution de nombreux exercices ciblés, tels que des code katas, lui permet d’acquérir les réflexes techniques attendus, de renforcer sa maîtrise des fondamentaux et de conserver un rapport actif, incarné et confiant au code.

Ainsi, loin d’exclure les développeurs juniors, ce modèle impose une reconfiguration de leur parcours d’apprentissage. Il appelle des dispositifs intentionnels, mentorat, pair programming, pratique délibérée, afin de concilier l’orchestration d’agents IA avec la construction progressive d’une compétence technique solide, durable et émancipatrice.

Quand les désirs des utilisateurs sont enfin pris en compte

En reprenant le sous-titre de l’ouvrage iconique Inspired de Marty Cagan, How to Create Tech Products Customers Love, ce type d’organisation apparaît comme une promesse particulièrement séduisante pour les adeptes d’une démarche product first. Il suggère une capacité renforcée à concevoir des produits profondément alignés avec les attentes des utilisateurs, non pas par hasard, mais par construction.

Au cœur de cette dynamique se trouve le Product Trio : UX Designer, Product Manager et Tech, comme incarnation d’une collaboration structurante. Chacun porte un axe fondamental de la proposition de valeur :

• l’UX Designer incarne la désirabilité du produit,
• le Product Manager en assure la viabilité,
• Le Développeur garantit la faisabilité technique.

Ensemble, ils forment le moteur de la qualification des opportunités produit. Leur responsabilité ne se limite pas à formuler des idées, mais à explorer, tester et affiner des hypothèses, avant que celles-ci ne soient implémentées rapidement par les équipes de développement, de plus en plus soutenues par des agents ou des outils d’automatisation. Cette approche est continuellement nourrie par des feedbacks fréquents des utilisateurs, qui deviennent un signal central de pilotage.

Portée par une capacité d’exécution accrue, l’exploration orientée produit s’aligne alors naturellement avec cette ambition. Elle ouvre la voie à une diffusion à grande échelle de la démarche produit dans l’organisation, avec un objectif clair : mieux comprendre et mieux servir les besoins réels des utilisateurs, plutôt que de se contenter de livrer des fonctionnalités.

Les organisations capables d’embrasser ce changement, en réinvestissant le métier, en repensant la structuration de leurs équipes et en fluidifiant leur chaîne de delivery, se dotent ainsi d’un avantage compétitif décisif pour les années à venir. Elles transforment la démarche produit en un levier stratégique durable, et non en un simple cadre méthodologique.

Du point de vue des utilisateurs, les comportements sont eux aussi appelés à évoluer. On peut raisonnablement s’attendre à une adhésion plus profonde au produit, nourrie par le sentiment, presque immédiat, que leurs besoins sont réellement pris en compte. Cette réactivité accrue peut même faire émerger une forme de plaisir d’usage, renforçant durablement la relation entre les utilisateurs et le produit livré.

Conclusion – Une nouvelle ère pour le développement logiciel

L’intelligence artificielle générative transforme en profondeur le développement logiciel. Le rôle du développeur évolue : il ne s’agit plus principalement d’écrire du code, mais d’orchestrer une production logicielle impliquant plusieurs agents d’IA travaillant en parallèle. La valeur se déplace de la frappe de code vers la structuration du travail, la cohérence globale des systèmes et l’alignement avec le métier.

Cette mutation entraîne des équipes plus petites, plus transverses et plus orientées métier, souvent organisées autour de binômes de développeurs augmentés. La productivité augmente fortement, mais le principal facteur limitant devient la qualification des besoins fonctionnels. Les agents d’IA excellent lorsque les attentes sont claires, contextualisées et illustrées par des exemples concrets, rendant essentielles des pratiques comme l’Example Mapping, le DDD et le BDD.

Les modèles historiques sont remis en question : l’offshore et le Low Code / No Code perdent de leur pertinence au profit d’une production de code sur mesure, contextualisée et maintenable. Cette accélération impose une chaîne CI/CD entièrement automatisée, intégrant l’IA pour observer les flux, qualifier les incidents et soutenir un delivery en flux continu, tel que décrit dans Team Topologies.

Le profil clé est celui d’un développeur senior à forte maturité métier, à la croisée du Tech Lead et du Product Owner. Les développeurs juniors ne sont pas exclus, mais nécessitent des parcours d’apprentissage repensés, fondés sur le pair programming, les ajustements de code et la pratique délibérée.

Enfin, cette organisation rend possible une démarche product first pleinement assumée, en écho à la promesse formulée dans Inspired de Marty Cagan : concevoir des produits réellement aimés des utilisateurs, grâce à des itérations rapides, des feedbacks fréquents et un alignement constant entre métier, technique et usage.