Les pilotes de codage de l’IA en entreprise sous-performent en raison d’une ingénierie contextuelle insuffisante.
Malgré les progrès des modèles d’IA, la plupart des déploiements de codage à grande échelle dans les entreprises ne donnent pas les résultats escomptés par les dirigeants. L’idée commune est que le modèle n’est peut-être pas assez fort, mais ce n’est plus le problème. Le problème est le contexte, la compréhension du code. Le code n’existe pas dans le vide. Il repose sur des décisions antérieures, des relations avec d’autres services, des règles architecturales, des contraintes de performance et un historique détaillé des modifications. C’est la pièce manquante.
Les modèles d’IA sont capables de fonctionner. Ils peuvent planifier, écrire, tester et valider le code automatiquement. Mais si vous ne leur donnez pas les bonnes informations au bon moment et dans le bon format, ils devineront. Les suppositions ne sont pas adaptées à un environnement de production. Si vous donnez trop d’informations au modèle, il devient inefficace. S’il n’en reçoit pas assez, il perd en précision. C’est ce qui se passe dans les projets pilotes peu performants, les organisations attendent des performances élevées de la part d’agents logiciels placés dans des environnements à faible niveau d’information.
Au lieu d’ajouter des jetons ou des calculs au problème, la solution est une gestion plus intelligente de l’information. Les équipes qui obtiennent des résultats considèrent le contexte comme faisant partie du système. Elles construisent des outils qui contrôlent ce qu’un agent d’intelligence artificielle voit lorsqu’il travaille. Ce qui est stocké d’une étape à l’autre, ce qui est résumé et ce qui est jeté est conçu comme le code lui-même. Les spécifications deviennent des actifs durables et révisables, et non des notes dans une fenêtre de discussion.
Cela correspond à un mouvement croissant dans le domaine de l’ingénierie, les spécifications devenant la nouvelle source de vérité. Il est plus utile de savoir exactement ce qui doit se passer que de courir après une nouvelle mise à jour du modèle. Vous gagnez en fiabilité, en auditabilité et en clarté au sein des équipes. Un contexte structuré permet à l’IA de devenir un bâtisseur, et pas seulement un assistant.
Nous en avons déjà vu les avantages dans les travaux de codage agentique tels que le rééchantillonnage dynamique des actions, où le fait de permettre aux agents de réviser et de ramifier leurs décisions améliore la réussite des projets de grande envergure. Mais n’oubliez pas que sans l’ingénierie de la couche contextuelle, même le modèle d’IA le plus avancé se heurtera à un mur. C’est le contexte qui détermine les performances de l’agent. Si vous ne l’intégrez pas, vous n’irez nulle part.
Les organisations doivent repenser les flux de travail pour intégrer efficacement le codage agentique.
La plupart des entreprises qui intègrent l’IA dans leur processus de développement utilisent encore des flux de travail conçus pour des équipes exclusivement humaines. C’est une erreur. L’introduction d’un agent autonome dans un flux de travail conçu pour une saisie manuelle ne crée pas d’efficacité, mais plutôt de la confusion, des frictions et de l’encombrement. Le développement est ralenti car les ingénieurs doivent passer plus de temps à vérifier le code généré, à rechercher l’intention et à retravailler les résultats mal alignés.
Le problème principal n’est pas l’outil d’IA lui-même. Il s’agit des flux de travail inchangés et obsolètes qui l’entourent. Si vous attendez d’un agent qu’il produise un travail significatif, l’environnement dans lequel il opère doit être structuré, testable et bien documenté. Vous n’obtenez pas d’effet de levier en insérant de nouvelles technologies dans d’anciens systèmes. C’est en modifiant le système que vous obtiendrez un effet de levier.
Le rapport « One Year of Agentic AI » de McKinsey l’a clairement montré : les gains de performance ne proviennent pas de l’ajout de l’IA, mais de la refonte des processus. Les équipes qui en tirent un réel bénéfice sont celles qui repensent les modèles de propriété, modulent les grands systèmes et alignent les cadres de développement sur l’automatisation. Dans ces systèmes, les agents opèrent avec précision parce que les entrées, les sorties et les objectifs sont étroitement délimités.
La sécurité et la gouvernance doivent également évoluer. Les agents d’IA présentent de nouveaux types de risques, en introduisant des dépendances non examinées, en commettant des erreurs de licence, en générant des modules non documentés. Les équipes matures commencent à traiter les agents comme des contributeurs autonomes dans leurs pipelines CI/CD. Cela signifie que chaque sortie générée par l’IA passe par les mêmes processus que le code écrit par un humain : analyse statique, journalisation, portes d’approbation, traçabilité. Il ne s’agit pas d’options supplémentaires, mais d’exigences d’infrastructure pour une automatisation intelligente.
Les équipes qui s’en rendent compte rapidement établissent la référence. La plateforme GitHub, par exemple, va déjà dans ce sens avec des outils tels que Copilot Agents et Agent HQ. Ces outils ne sont pas conçus comme des outils magiques autonomes. Ils sont conçus pour l’orchestration, les agents jouant leur rôle au sein de flux de travail structurés, révisables et maintenables.
Le message est donc clair : ne vous contentez pas d’ajouter l’IA. Reconstruisez autour d’elle. Vous obtiendrez plus de valeur, plus de sécurité et un chemin beaucoup plus rapide vers la performance.
Les agents d’IA excellent dans les domaines contrôlés et testés et devraient être gérés comme des actifs de données évolutifs.
Les déploiements de codage agentique qui ont le plus d’impact ne se produisent pas dans des bases de code entières, ils réussissent dans des domaines bien délimités comme la génération de tests, le remaniement isolé et la modernisation de l’héritage. Dans ces cas d’utilisation, les limites sont claires, les attentes sont définies et l’environnement de test fournit un retour d’information rapide. C’est là que le comportement agentique fournit des résultats fiables et une valeur mesurable.
Ce qui ressort de ces environnements, c’est la structure. Lorsque les tests sont cohérents et servent de source de validation, les agents d’IA peuvent itérer en toute confiance. Leurs résultats ne sont pas seulement suggestifs, ils sont validés automatiquement et affinés rapidement. Anthropic a mis l’accent sur cette structure dans son travail sur les boucles de raffinement : les agents sont plus performants lorsqu’ils sont intégrés dans des cycles où les résultats sont continuellement testés et renvoyés.
Les équipes qui y parviennent bien modifient leur façon d’envisager l’agent. Elles ne le traitent pas comme un outil, mais comme un contributeur à un ensemble croissant de données d’ingénierie. Chaque plan produit par l’agent, chaque instantané de contexte qu’il utilise, chaque test qu’il déclenche, fait partie d’une mémoire institutionnelle consultable, réutilisable et évolutive. Au fil du temps, cela constitue un atout concurrentiel à long terme : un enregistrement structuré de la manière dont les décisions ont été prises, mises en œuvre et vérifiées.
Il s’agit d’un changement fondamental. La plupart des organisations optimisent ce qui est construit. Peu d’entre elles prennent en compte la valeur de la manière dont cela est construit et la traçabilité intégrée dans ce processus. Lorsque le développement de l’IA fait partie de l’infrastructure, et n’est pas seulement une expérience temporaire, vous obtenez des avantages opérationnels à long terme qui s’étendent à toutes les équipes et à tous les projets.
Pour les dirigeants, voici ce qui compte : commencez petit, choisissez des domaines restreints et considérez les agents comme des contributeurs à votre infrastructure de données. Les résultats ne viendront pas seulement des interactions individuelles, mais aussi de la mémoire et de l’apprentissage qui se construisent au fil du temps. Investir aujourd’hui dans cet historique structuré permet de développer une ingénierie plus rapide et plus sûre à l’avenir.
La combinaison d’une architecture contextuelle robuste et de garde-fous stricts en matière d’orchestration est essentielle pour une autonomie durable de l’IA.
L’autonomie dans le codage de l’IA ne fonctionne que lorsque l’environnement dans lequel elle opère est étroitement conçu. En l’absence de contraintes claires, d’entrées définies, de limites et de points de contrôle, même un agent puissant peut générer du bruit, et non des progrès. Les meilleurs résultats sont obtenus lorsque l’autonomie est gagnée par la précision, et non accordée par défaut.
Les équipes qui constatent des avantages à long terme investissent dans les deux aspects : l’architecture contextuelle et l’orchestration. En ce qui concerne le contexte, elles construisent des systèmes intelligents qui gèrent ce que l’IA voit, les commits précédents, les modules connexes, la documentation liée, non pas en fonction du volume, mais de la pertinence et du moment. Cela permet d’éviter les surcharges, de réduire les erreurs et de renforcer le raisonnement.
En ce qui concerne l’orchestration, ils ne se contentent pas de laisser libre cours aux agents. Ils mettent en place des flux de travail délibérés qui permettent de suivre la propriété, d’appliquer des barrières de qualité et de s’assurer que tout ce qui est généré par l’IA peut être examiné et vérifié. Vous ne pouvez pas traiter les résultats comme des expériences informelles. Le code produit par les agents doit passer par les mêmes systèmes de révision, réussir les mêmes tests et respecter les mêmes normes que le travail de tout développeur. Cela inclut l’analyse statique, la journalisation, le retour d’information par les pairs et les contrôles d’approbation.
Ce que GitHub fait avec sa pile Copilot reflète cette direction. Copilot Agent et Agent HQ ne sont pas conçus pour remplacer votre équipe, mais pour fonctionner au sein de pipelines clairement définis. Ces agents sont des participants intégrés dans des flux de travail cycliques, prenant des décisions au sein de systèmes contrôlés et n’agissant pas comme des générateurs indépendants.
Si vous dirigez une organisation axée sur la technologie, voici la clarté dont vous avez besoin : l’autonomie ne doit jamais être synonyme d’absence de structure. En fait, plus l’agent est capable, plus il est essentiel de définir son espace opérationnel. Lorsque vous concevez des systèmes dotés d’une forte orchestration et de couches contextuelles sensibles aux données, vous obtenez une autonomie fiable et composable, qui évolue sans perte de contrôle.
Principaux faits marquants
- Investissez dans l’ingénierie contextuelle : Les agents d’IA échouent lorsqu’ils manquent de visibilité structurée sur l’historique du code, les dépendances et l’architecture. Les dirigeants devraient donner la priorité aux outils qui contrôlent ce que les agents voient, quand et dans quel format, afin d’améliorer les performances et la qualité des résultats.
- Repenser les flux de travail en fonction des capacités de l’IA : La simple intégration de l’IA dans les processus de développement traditionnels entraîne des retouches et un manque d’efficacité. Les équipes doivent réorganiser les flux de travail autour de la modularité, de l’automatisation et des systèmes de révision afin de dégager des gains de productivité fiables.
- Commencez par des projets pilotes restreints et traitez les agents comme une infrastructure : L’IA est plus performante dans des domaines bien délimités avec une couverture de test importante. Les décideurs doivent gérer les agents comme des contributeurs à une base de connaissances techniques croissante, et non comme de simples solutions ponctuelles.
- Mettez en place une orchestration et des garde-fous pour développer l’autonomie : La valeur réelle de l’IA émerge lorsque l’autonomie fonctionne au sein de systèmes étroitement contrôlés. Les dirigeants doivent mettre en place un contrôle, une gouvernance et des contraintes contextuelles pour transformer le codage agentique en avantage durable.
