Quelques prédictions de GitLab sur le développement à l'heure des agents IA

Sébastien Zins, vice-président EMEA de GitLab, dévoile une série de prédiction sur le développement à l'heure des agents...

1. La révolution des plateformes d'agents

Au cours de l'année à venir, les organisations réaliseront qu'elles ont besoin de visibilité sur les agents qu'elles utilisent sur l'ensemble de leur réseau, dans un contexte où les équipes déploient des systèmes d'IA depuis des outils de développement, des plateformes cloud et d'innombrables autres sources sans supervision centralisée. Les plateformes d'agents capables de trouver et de référencer ces systèmes d'IA distribués s'imposeront comme les leaders incontestables du secteur.

Cette évolution sera motivée par un impératif commercial : plus les agents utiliseront les systèmes et feront grimper les coûts informatiques, plus les organisations exigeront un suivi clair du retour sur investissement et une qualification de leurs investissements dans l'IA. Les organisations cesseront de traiter les agents comme une expérience sans suivi clair et commenceront à exiger la même responsabilité financière qu'elles attendent de toute autre technologie d'entreprise. Les organisations les plus performantes mettront en œuvre des plateformes qui offrent une visibilité sur les agents utilisés, les ressources qu'ils consomment et la valeur commerciale mesurable qu'ils apportent.

2. L’équilibre entre humains et agents d'IA

Les dirigeants doivent repenser leur approche concernant la montée en compétences des équipes en matière d'IA. En 2026, les organisations les plus performantes réaliseront qu'il ne suffit pas de former leurs équipes pour travailler avec l'IA, et qu'il est aussi nécessaire d'entraîner les systèmes d'IA à collaborer. Alors que 92 % des dirigeants d'entreprise français se concentrent sur la réduction de l'écart de formation au sein de leurs équipes, une opportunité se dessine : le développement de systèmes d'IA qui s'adaptent aux workflows humains.

« Comment former nos équipes à l'IA ? » est une question désormais révolue. Les entreprises doivent plutôt se demander : « Comment construire une IA qui valorise les tâches dans lesquelles nos équipes excellent ? » Elles découvriront que les meilleurs partenariats humains-IA sont ceux où la technologie complète l'expertise et l'ingéniosité humaines.

Plutôt que de remplacer les développeurs, l'IA transforme leur rôle : ils deviennent des directeurs techniques qui doivent connaître à la fois l'architecture du code et les capacités de l'IA. Les équipes les plus performantes seront celles qui exploiteront l'IA comme un partenaire de programmation sophistiqué, tout en gardant le contrôle sur la qualité du code et la conception du système.

3. Le « méta-agent », la prochaine évolution majeure de l'IA dans le développement logiciel 

Actuellement, les agents gèrent des tâches uniques, comme écrire ou déboguer du code. Un méta-agent agira comme un chef de projet et un architecte. Il sera capable de superviser l'ensemble du cycle de vie d'une application et d'orchestrer une équipe d'agents subordonnés spécialisés. Ces agents géreront chaque phase du développement, de la conception et planification initiales au codage et à l'assurance qualité en passant par le déploiement automatisé.

Les avancées actuelles dans les grands modèles de langage et les frameworks multi-agents alimentent ce système hiérarchique. Le méta-agent traduira les exigences humaines en un plan concret, puis déléguera des tâches à son équipe de codeurs, de testeurs et d'agents DevOps. Enfin, ces derniers collaboreront pour construire, vérifier et lancer l'application. Ce nouveau paradigme transformera fondamentalement le rôle des équipes de développement. Au lieu de se concentrer sur le codage ligne par ligne, elles évolueront vers la stratégie de haut niveau, la direction créative et la supervision. Le rôle des développeurs sera essentiellement de guider les vastes capacités de l'IA afin de construire des logiciels à une vitesse et une échelle sans précédent.

4. L'IA, un moteur pour les agences gouvernementales

Les agences gouvernementales accéléreront leurs délais de modernisation et réduiront les mises à jour des systèmes legacy de projets sur plusieurs années à des sprints de quelques mois. Les outils de refactorisation alimentés par l'IA agiront comme des traducteurs entre les générations de programmation, convertiront automatiquement les systèmes COBOL et Fortran, qui datent de plusieurs décennies, en code moderne et maintenable et préserveront la logique métier critique. Ces outils identifieront simultanément les vulnérabilités de sécurité, garantiront le respect des exigences de conformité et généreront une documentation complète tout au long du processus de modernisation. Les agences qui adoptent la modernisation pilotée par l'IA effectueront des mises à jour système 10 fois plus rapidement qu'avec une approche traditionnelle. Résultat ? Elles profiteront d'un avantage concurrentiel qui révolutionnera le fonctionnement de la technologie gouvernementale et libérera des ressources pour l'innovation plutôt que pour la maintenance.