L’IA générale va au-delà de l’autosuffisance en matière d’ingénierie logicielle. La frontière émergente est celle du codage agent : des systèmes d’IA capables de planifier les changements, de les exécuter en plusieurs étapes et d’itérer en fonction des commentaires. Pourtant, malgré l’enthousiasme suscité par les « agents IA qui codent », la plupart des déploiements en entreprise sont sous-performants. Le facteur limitant n’est plus le modèle. c’est contexte: Changer la structure, l’histoire et le but autour du code. En d’autres termes, les entreprises sont désormais confrontées à un problème de conception de systèmes : elles n’ont pas encore conçu l’environnement dans lequel ces agents opèrent.
Transition de l’assistance à l’agence
L’année dernière a été marquée par une évolution rapide des outils de codage d’assistance vers des flux de travail agents. La recherche a commencé à formaliser ce que signifie réellement le comportement agent : la capacité de raisonner à travers la conception, les tests, l’exécution et la validation plutôt que de créer des extraits isolés. Travailler par exemple Rééchantillonnage d’action dynamique montre que permettre aux agents de créer des branches, d’itérer et de modifier leurs propres décisions améliore considérablement les résultats dans des bases de code volumineuses et interdépendantes. Au niveau de la plateforme, des fournisseurs tels que GitHub créent désormais des environnements d’orchestration d’agents dédiés, par exemple Agent copilote et QG de l’agentPour prendre en charge la collaboration multi-agents au sein de véritables pipelines d’entreprise.
Mais les résultats préliminaires sur le terrain constituent une mise en garde. Lorsque les organisations introduisent des outils agentiques sans tenir compte du flux de travail et de l’environnement, la productivité peut diminuer. Une étude contrôlée randomisée réalisée cette année a montré que les développeurs qui utilisaient l’assistance de l’IA dans des flux de travail non modifiés accomplissaient leurs tâches plus lentement, en grande partie à cause de la vérification, des retouches et de la confusion autour des objectifs. La leçon est simple : l’autonomie sans orchestration atteint rarement l’efficacité.
Pourquoi l’ingénierie contextuelle ouvre la voie au réel
Dans chaque échec de déploiement que j’ai observé, l’échec vient du contexte. Lorsque les agents n’ont pas une compréhension structurelle d’une base de code, en particulier de ses modules pertinents, des graphiques de dépendances, des harnais de test, des conventions architecturales et des historiques de modifications. Ils produisent souvent des résultats qui semblent précis mais déconnectés de la réalité. Trop d’informations submergent l’agent ; Très peu de choses sont susceptibles de le deviner. Le modèle cible ne reçoit pas plus de jetons. L’objectif est de déterminer ce qui doit être visible pour l’agent, quand et sous quelle forme.
Les équipes traitent le contexte comme une surface d’ingénierie et constatent des gains significatifs. Ils créent des outils pour capturer, compacter et versionner la mémoire de travail de l’agent : ce qui est parcouru, ce qui est supprimé, ce qui est raccourci et ce qui est lié au lieu d’être intégré. Ils conçoivent les étapes de la discussion plutôt que de déclencher la session. Ils font de la spécification un artefact de première classe, quelque chose de révisable, testable et détenu, et non un historique de discussion éphémère. Ce changement s’inscrit dans une tendance plus large que certains chercheurs ont décrite selon laquelle « les lunettes deviennent la nouvelle source de vérité ».
Les flux de travail doivent évoluer avec les outils
Mais le contexte seul ne suffit pas. Les entreprises doivent réorganiser les flux de travail autour de ces agents. comme Rapport 2025 de McKinsey “Une année d’IA agentique” Notez que les gains de productivité ne proviennent pas de l’intégration de l’IA dans les processus existants, mais de la repensation du processus lui-même. Lorsque les équipes lancent simplement un agent dans un flux de travail non modifié, elles provoquent des frictions : les ingénieurs passent autant de temps à valider le code écrit par l’IA qu’à l’écrire eux-mêmes. Les agents ne peuvent étendre que ce qui est déjà structuré : des bases de code modulaires et bien testées avec une propriété et une documentation claires. Sans ces fondements, l’autonomie se transforme en chaos.
La sécurité et la gouvernance exigent également un changement de mentalité. Le code généré par l’IA introduit de nouvelles formes de risque : des dépendances inattendues, des violations de licence subtiles et des modules non documentés qui échappent à l’examen par les pairs. Les équipes matures commencent à intégrer l’activité agentique directement dans leur pipeline CI/CD, traitant les agents comme des contributeurs autonomes dont le travail doit passer les mêmes analyses statiques, journaux d’audit et étapes d’approbation que n’importe quel développeur humain. La propre documentation de GitHub met en évidence cette trajectoire, positionnant les agents Copilot non pas comme des remplaçants des ingénieurs mais comme des participants organisés dans des flux de travail sécurisés et vérifiables. Le but n’est pas de laisser une IA « tout écrire », mais de s’assurer que lorsqu’elle fonctionne, elle le fait dans des rails définis.
Sur quoi les décideurs des entreprises devraient-ils se concentrer dès maintenant ?
Pour les leaders technologiques, le chemin à parcourir commence par la préparation plutôt que par la promotion. Les monolithes profitent rarement de bénéfices nets grâce à des expériences rares ; Les agents prospèrent là où les expériences peuvent conduire à un raffinement authentique et itératif. C’est exactement la boucle anthropologique Appel aux agents de codage. Pilotes dans des domaines très étendus (génération de tests, modernisation de l’héritage, refactoring discret) ; Traitez chaque déploiement comme un test avec des métriques claires (taux d’évasion d’erreurs, temps de cycle PR, changement du taux d’échec, résultats de sécurité). À mesure que votre déploiement se développe, considérez les agents comme une infrastructure de données : chaque plan, instantané de contexte, journal d’action et exécution de test sont des données qui s’intègrent dans la mémoire consultable des intentions d’ingénierie et constituent un avantage concurrentiel durable.
Sous le capot, le codage agent est moins un problème d’outillage qu’un problème de données. Chaque instantané de contexte, itération de test et révision de code devient des données structurées qui doivent être stockées, indexées et réutilisées. À mesure que ces agents prolifèrent, les entreprises se retrouveront à gérer une toute nouvelle couche de données : une couche qui capture non seulement ce qui a été créé, mais aussi la manière dont cela a été raisonné. Cette transformation transforme les journaux d’ingénierie en graphiques de connaissances à des fins utiles, de prise de décision et de validation. Au fil du temps, les organisations capables de rechercher et de rejouer cette mémoire contextuelle dépasseront celles qui traitent encore le code comme du texte statique.
L’année à venir déterminera probablement si le codage agentique deviendra le fondement du développement des entreprises ou une autre promesse exagérée. La différence dépendra de l’ingénierie du contexte : la manière dont les équipes conçoivent intelligemment le substrat informationnel sur lequel s’appuient leurs agents. Les gagnants seront ceux qui voient l’autonomie non pas comme de la magie, mais comme une extension d’une conception de système disciplinée : des flux de travail clairs, des retours mesurables et une gouvernance stricte.
résultat net
Les plates-formes convergent vers l’orchestration et les garde-fous, et la recherche continue d’améliorer le contrôle du contexte au moment de l’estimation. Les gagnants des 12 à 24 prochains mois ne seront pas l’équipe dotée des modèles les plus brillants ; Ils traiteront le contexte d’ingénierie comme une ressource et le flux de travail comme un produit. C’est quoi, et l’autonomie est composée. Ignorez-le et mettez l’examen en file d’attente.
Contexte + Agent = Effet de levier. Sautez la première moitié et le reste s’effondre.
Dhyey Mavani accélère l’IA générative sur LinkedIn.
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