Série : les nouveaux paradigmes de la production logiciel - Épisode 1
Sommaire de l'article
Agentique en 2026 : comment les systèmes agentiques transforment le développement logiciel sur mesure ?
Résumé de l'article :
- L’agentique permet à l’IA d’agir dans un environnement logiciel réel, pas seulement de générer du contenu.
- Les agents IA enchaînent maintenant analyse, planification, exécution et vérification en boucle autonome.
- OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) et Anthropic (Claude) structurent tous leurs offres autour de ce nouveau paradigme.
- Les gains de productivité sont concret et mesurable sur le cycle de développement.
- Le rôle des équipes se déplace vers l’architecture, la conception et la supervision.
- toHero utilise déjà des orchestration d’agents IA dans ses projets.
Depuis le début des années 2020, l’intelligence artificielle s’est imposé progressivement dans les usages numériques. Les modèles de langage de grande taille, les fameux LLM (Large Language Model) comme ChatGPT, Gemini ou Claude ont transformé la génération de texte, de code et de contenus. Dans un premier temps, ces technologies ont surtout servi d’assistants capables d’accélérer certaines tâches, notamment dans les métiers du développement logiciel sur mesure.
Génération de fonctions, correction de bugs, documentation, les gains ont été immédiats.
Mais aujourd’hui une nouvelle évolution change la donne : l’agentique. Les modèles IA ne se limitent plus à produire du contenu à la demande. Ils deviennent capable d’analyser un objectifs, de planifier des actions et d’interargir avec des outils techniques dans un environnement réel.
Concrètement ? On passe ainsi d’un modèle qui répond à une question, à un agent IA qui prend en charge une mission de bout en bout.
Anthropic résume d’ailleurs bien cette bascule dans son rapport 2026 Agentic Coding Trends :
« Le développement logiciel passe d'une activité centré sur l'écriture de code à une activité fondée sur l'orchestration d'agents qui écrivent du code, tout en maintenant le jugement humain, la supervision et la collaboration qui garantissent la qualité.
Dans cet article, nous analysons ce que recouvre cette évolution et en quoi elle transforme le développement logiciel sur mesure. Parce que chez toHero, nous accompagnons au quotidien des DSI, des CTO et des Direction Métiers sur la conception et l’évolution de leurs plateformes numérique. Et ce que nous observons sur le terrain confirment ce que disent les rapports : l’agentique n’est pas un simple gadget de plus. C’est un nouveau standard de construction.
Contexte de l'article
Les éditeurs d’IA ne promettent plus simplement un « meilleure code ». Ils structurent désormais leurs offres autour d’agents capables de mener un travail long, itératif, avec outils et exécution. OpenAI présente GPT-5.3-Codex comme un modèle IA de codage agentique, 25 % fois plus rapide et conçu pour des tâches de longue durée, impliquant l’utilisation d’outils. Google formalise la même trajectoire avec Gemini Code Assist en mode agent, dans lequel le prompt est envoyé avec une liste d’outils dans un boucle actions-évaluations continue.
Anthropic dans son rapport 2026, pose un constat qui devrait interpeller toutes les directions techniques :
« Les développeurs utilisent désormais l'IA dans environ 60 % de leur travail, mais ne peuvent pleinement déléguer que 0 à 20 % de leurs tâches. L'IA est un collaborateur permanent, mais l'utiliser efficacement nécessite une préparation, une supervision active, une validation et un jugement humain. »
Autrement dit : l’IA n’est pas un remplaçant. C’est un partenaire exigeant. Et c’est un constat qui éclaire tout le reste : la valeur de l’agentique ne se joue pas dans la puissance brute des modèles, mais dans la capacité des organisations à orchestrer cette collaboration.
Ce qui est frappant, c’est que les grands cabinet de conseils arrivent exactement au même constat. McKinsey note que 71 % des organisations utilisent l‘IA générative, mais la plupart ne l’ont pas encore intégrée assez profondément pour en tirer des bénéfices à l’échelle.
BCG observe de son côté que la valeur IA dans la fonction tech à doublé en un an, passant de 7 % en 2024 à 13 % en 2025. Le constat est donc clair : la technologie avance plus vite que les organisations ne se transforment.
C’est pourquoi, a toHero, nous avons décidé de vous proposer cette analyse des systèmes agentiques. L’objectif étant de mieux comprendre ensemble les défis que cette innovation soulèvent et pourquoi elle redéfinit la manière dont on construit, maintient et fait évoluer le développement logiciel sur mesure.
Agentique : une évolution des modèles IA vers des systèmes capables d'agir
Des modèles génératifs vers des systèmes intégrés à un environnement logiciel
Rappelons le point de départ. Les premiers outils d’IA dans le développement logiciel, reposaient sur des IA LLM (Large Language Model). Le principe était simple : vous posiez une question, le modèle produisait une réponse. Rapide, utile mais limité. Ces modèles ne pouvaient pas tenir un projet dans la durée, gérer les dépendances entre fichier, ni itérer jusqu’à stabiliser une modification.
Imaginez un développeur brillant mais amnésique : il vous écrit une fonction parfaite, mais il a oublié tout le reste du projet. C’était un peu l’idée des premiers modèles d’IA.
Alors, les éditeurs ont crée l’agentique, qui fait aujourd’hui toute la différence. Non pas comme un modèle LLM plus fort, mais comme une IA associée à un véritable environnement d’actions qui peut :
- Lire les fichiers d'un projet
- Exécuter des commandes
- Lancer des tests
- Corriger ce qui échoue
Et recommencer. C’est là qu’intervient le passage du conseil à l’exécution.
L'émergence des systèmes agentiques
Comment tout cela fonctionne concrètement ? Les éditeur d’IA associent désormais un modèle IA à des outils embarqués dans un mécanisme d’orchestration. Pensez à un chef de projet numérique : il reçoit un objectif, décompose le travail en étape, sollicite les bons outils au bon moment et boucle jusqu’à que le résultat soit validé.
Google décrit précisément ce fonctionnement dans Gemini Code Assist : le prompt est envoyé avec une liste d’outils disponibles, et ce cycle action-évaluation se poursuit jusqu’à la complétion de la tâche. OpenAI fait de même avec son modèle GPT-5.3-Codex. Et l’écosystème suit.
Dans un blog développeurs dédié à Gemini 3, Google met en avant une intégration native avec les principaux frameworks open source d’agents (LangChain, Vercel AI SDK, LlamaIndex). Signe que l’agentique n’est plus un concept de laboratoire mais bien un standard industriel en construction.
Anthropic à même poussé cette logique encore plus loin avec le Model Context Protocol (MCP). En termes simple, le MCP est un protocole ouvert qui standardise la manière dont les agents interagissent avec les outils externes (terminal, fichiers, API, bases de donnés). Le tout, dans un cadre structuré et traçable.
Mais attention, cette puissance à un coût : leur équipe engineering signale avoir observé des configurations dans lesquelles les définitions d’outils peuvent consommer jusqu’à 134 000 tokens. Pour vous donner un ordre d’idée, c’est l’équivalant d’environ 100 pages de texte généré avant même le début de la conversation. Un vrai défi donc, de conception qui impose de repenser la gestion du contexte.
« Nous évoluons d'outils d'IA générative basés sur la connaissance basés sur la connaissance vers des agents capables d'exécuter des workflows complexes dans un environnement numérique. La technologie passe de la pensée à l'action. »
Vers des architectures multi-agents
Et si un agent IA, c’est bien, imaginez une équipe coordonnée d’agents. C’est la montée des architectures multi-agents : plusieurs agents IA spécialisés collaborent sur une même tâche. Un premier agent agit sur le code, un deuxième sur les tests, un troisième sur la vérification. Un peu comme une équipe agile, mais automatisée. Anthropic anticipe clairement cette évolution :
« Les systèmes mono-agent cèdent la place à des workflows multi-agents : les organisations adoptent des architectures qui maximisent les gains grâce au raisonnement parallèle sur des fenêtre de contexte séparées. »
Les chiffres suivent. Mordor Intelligence estime que ces architectures représenteraient déjà 53 % du marché agentique en 2025. Gartner prévoit que 40 % des applications d’entreprise intégreront des agents IA spécifiques d’ici fin 2026. Contre moins de 5 % en 2025. L’accélération est vertigineuse.
Agentic code et automatisation IA : du générateur de code à l'exécution intelligente
Du générateur de code à l'agentic code
Un générateur de code, aussi performant soit-il, ne fait que produire du texte. Il n’intègre pas son code au projet, ne lance pas de tests et ne vérifie pas que tout fonctionne ensemble. C’est pour cela que l’on a longtemps parlé d’assistants, et non d’agents IA.
Depuis 2025, l’agentic code change la donne. L’agent IA peut analyser un projet, modifier plusieurs fichiers, lancer des tests et vérifier automatiquement si les changements fonctionnent.
OpenAI présente GPT-5.3-Codex comme un modèle IA conçu pour l’ensemble du cycle de vie logiciel (le fameux SDLC : Software Development Life Cycle) de la conception au déploiement).
Chez Rakuten, Claude Code d’Anthropic a implémenté une fonctionnalité complexe sur une base de 12,5 millions de lignes de code, en 7 heures de travail autonome, avec une précision de 99,9 %.
7 heures. Sur 12,5 millions de lignes. Sans intervention humaine pendant l’exécution. C’est le genre de cas qui illustre parfaitement ce que l’agentic code peut rendre possible.
« L'IA agentique n'est pas une étape incrémentale. C'est le fondement du modèle opérationnelle de la nouvelle génération. »
Automatisation IA et transformation de la productivité
L’automatisation IA ne repose plus sur des scripts figés qu’on exécute en boucle. Les systèmes agentiques s’adaptent au contexte complet d’un projet : ils comprennent l’architecture, détectent les dépendances, et ajustent leurs actions en conséquence. La valeur ne vient plus du code généré mais du workflow automatisé, de bout en bout.
McKinsey observe une réduction des cycles de relecture de 20 à 60 %, tout en rendant la vérification plus transparente puisque les agents démontrent leur travail.
BCG mesure un gain de productivité de 25 % sur le SDLC, avec un projection à 44 % à pleine échelle. Mais le plus intéressant vient d’Anthropic :
« Environ 27 % du travail assisté par IA porte sur des tâches qui n'auraient pas été réalisées autrement : projet de mise à l'échelle, outils internes pratiques, et travaux exploratoires qui ne seraient pas rentables s'ils étaient faits manuellement. »
C’est un point clé : l’agentique ne fait pas qu’accélérer ce que l’on faisait déjà. Elle permet de faire ce que l’on ne pouvait pas faire. Et c’est là que la création de valeur devient massive.
Transformation du cycle de vie projet et du développement logiciel sur mesure
L'impact de l'agentique sur le cycle de développement logiciel
Le cycle de vie projet d’un logiciel suit classiquement une logique séquentielle bien connue :
- Analyse des besoins
- Conception
- Tests
- Mise en production
Ce cadre a permis de structurer efficacement la création de logiciel sur-mesure pendant des années, notamment pour les solutions métiers et les plateformes e-commerce complexes. Mais il atteint son seul dès que les cycles de livraisons doivent s’accélérer ou que les équipes doivent gérer de grosses bases de code.
L’agentique introduit une rupture : les agents IA interviennent sur plusieurs étapes à la fois et itèrent bien plus vite entre les « je change » et les « je valide ».
Anthropic va même plus loin dans ses prédictions :
« L'horizon des tâches s'étend de quelques minutes à plusieurs jours : les agents passent de tâches ponctuelle à un travail autonome sur des périodes étendues, construisant et testant des applications entières. »
BCG illustre ce potentiel avec un cas frappant : une institution a cartographié les règles métiers sur 3,1 million de lignes de code legacy via une découverte multi-agents. Résultat : 5000 règles extraites en 3 semaines. 225 fois plus rapide qu’une analyse manuelle en passant de 7 500 heures à environ une centaine. Bref, tout ce qui ralentit les équipes quand la complexité augmente, l’agentique l’accélère.
Une nouvelle approche pour la création logiciel sur-mesure
Qu’est-ce que ca change concrètement pour les organisations qui font du développement logiciel ? beaucoup. Les équipes ne disparaissent plus. Au contraire, leur rôle se déplace vers des tâches à plus forte valeur ajoutée :
- Architecture
- Conception
- Arbitrage
- Qualité
- Supervision des systèmes automatisés
TELUS en est un bon exemple : l’entreprise a créé plus de 13 000 solutions IA et livré du code 30 % plus vite en accumulant 500 000 heures économisées au total.
Vous souhaitez évaluer comment l'agentique peut transformer vos projets ?
Conclusion
Ce que nous observons déjà chez toHero
C’est exactement ce que nous observons chez toHero dans nos projets de création de logiciel sur-mesure : les agents ne remplacent pas le delivery, ils l’accélèrent.
Nos équipes utilisent déjà des orchestrations d’agents IA pour épauler les escouades sur des tâches chronophages mais critiques : l’assistance de revue de code, l’accompagnement à la recette, une partie des développements et les phases de non-régression.
Les résultats sont concret et mesurable. Et ce n’est que le début.
Dans le prochain épisode de cette série, nous aborderons les défis qui restent à relever : la gestion du contexte technique avec l’agentic RAG, l’orchestration organisationnelle, la conformité réglementaire avec l’AI Act. Sans oublier les différentes stratégies d’intégration avec leurs avantages et leurs inconvénients.
En attendant, n’hésitez pas à nous solliciter si vous souhaitez accélérer vos développements en utilisant nos méthodologie agentique.
Parlons-en.
Qu'est-ce que l'agentique ?
L’agentique désigne une évolution de l’intelligence artificielle où les modèles IA ne se contentent plus de générer du contenu. Ils deviennent capables d’agir dans un environnement technique réel : analyser un projet, planifier des actions, utiliser des outils et itérer en continu jusqu’à atteindre un objectif défini.
Quelle est la différence entre un générateur de code et l’agentic code ?
Un générateur produit du code à partir d’instructions. Mais il n’intègre rien au projet et ne vérifie pas le résultat. L’agentic code désigne un système capable d’agir dans un environnement logiciel : analyser un projet, modifier des fichiers, lancer des tests, vérifier les résultats et itérer jusqu’à que tout fonctionne. C’est la différence entre un conseil et une exécution.
Les systèmes agentiques peuvent-ils remplacer les développeurs ?
Non. Anthropic note dans son rapport 2026 que les développeurs ne délèguent pleinement que 0 à 20 % de leurs tâches. L’IA est un collaborateur permanent même quand elle est utilisé à 60 % de leur travail. Le rôle humain reste central pour l’architecture, la conception, la supervision et la qualité. C’est à dire, des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Qu'est-ce que le Model Context Protocol (MCP) d'Anthropic ?
Le MCP est un protocole ouvert qui standardise les interactions entre agents IA et outils externes (terminal, fichiers, API, bases de données). Il permet aux agents IA de travailler dans un cadre structuré et traçable. C’est l’une des briques clés de l’architecture agentique.
Quels gains de productivité peut-on attendre de l'agentique ?
Que couvrira le prochain épisode sur le sujet de l'agentique ?
L’épisode 2 abordera l’agentic RAG et la gestion du contexte technique. Vous y découvrirez la transformation des organisations (orchestration, supervision, mesure de la valeur) ainsi que la conformité réglementaire avec l’AI Act européen. Enfin nous analyserons ensemble les stratégies d’intégration concrètes de l’agentique pour le développement logiciel sur mesure.
Agentique en 2026 : comment les systèmes agentique transforment le développement logiciel sur mesure (Episode 1)
Comment l’agentique transforme le développement logiciel sur mesure, l’automatisation IA et la gouvernance des organisations en 2026.
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