L’usine logicielle agentique, c’est celle de 2022 avec une seule case changée

Les agents de code n’ont pas inventé l’usine logicielle. Ils y ont changé une seule case. En 2022, une personne fabriquait le truc ; aujourd’hui c’est un agent, en quelques minutes au lieu de quelques jours. Tout le reste est resté, et la partie lente de la mise en production est passée de la fabrication à la revue.

Cette lecture vient de la keynote de Dex Horthy à l’AGNTCon + MCPCon Europe, State of the Software Factory. Il fait remonter l’idée d’usine logicielle à 1968, l’année où naît le terme « software engineering », puis dessine l’usine que faisaient tourner la plupart des équipes en 2022. Ce schéma m’a tellement plu que je l’ai redessiné. Changez d’onglet et regardez où s’entassent les carrés jaunes.

L’usine de 2022 avait déjà tout

Lisez-le de haut en bas. Une équipe qui a une vision met du travail dans un outil de tickets. Quelqu’un prend un ticket, le code, lance les tests, clique dans un navigateur pour vérifier et ouvre une pull request. La CI déroule sa batterie de vérifications, un humain teste la modif, un humain la relit. Ça part en production derrière des déploiements progressifs, des feature flags et des canaris. Les utilisateurs s’en servent.

Puis viennent les deux boucles :

1. Reprise. La revue trouve un problème et la PR repart chez qui l’a fabriquée.
2. Retour. Les utilisateurs envoient des demandes de fonctionnalités et des réclamations, le monitoring réveille quelqu’un à 3 h du matin, et tout ça revient sur la liste de l’équipe.

Rien de tout ça n’est de l’IA. C’est comme ça que la plupart des équipes livrent depuis dix ans.

Changer qui fabrique, déplacer le goulot

L’usine agentique garde toutes les cases. Seule la case fabrication change : elle devient une pile faite d’orchestration, d’un harnais (harness), d’une sandbox et d’un modèle, avec des agents qui testent leur propre travail, parfois en pilotant un vrai navigateur.

Fabriquer prend désormais des minutes ou des heures. La revue prend toujours des heures ou des jours. Alors les équipes font aussi entrer les agents dans la revue, avec de la revue de code agentique et des tests de régression agentiques qui attrapent les petits problèmes. Ça aide, mais la revue reste souvent le goulot d’étranglement. Dans l’onglet Agentique, les carrés traversent la fabrication en un éclair et font la queue à la revue.

Lumières éteintes : on arrête de lire le code

L’étape suivante, c’est ce que Dex appelle l’usine lumières éteintes (lights-off factory). Personne ne relit ; les vérifications décident. Investissez assez dans la CI, les tests agentiques et le monitoring, et ça pourrait presque marcher.

Le hic, c’est la maintenabilité. Un test vous dit qu’une fonctionnalité marche. Rien ne vous dit vite si le code sera encore facile à modifier dans deux mois. Les modèles progressent sur ce qu’un vérificateur sait noter, et la maintenabilité n’a pas de vérificateur rapide : rien dans l’entraînement ne les pousse vers une architecture propre.

SlopCodeBench, de l’université du Wisconsin à Madison, mesure exactement ça. Les agents ne reçoivent pas toute la spec d’emblée. Ils la reçoivent par étapes et doivent étendre leur propre code à chaque fois, comme grandissent les vrais projets. Le chiffre que donne Dex dans sa conférence : au lancement, le meilleur modèle, GPT 5.5, y obtenait 14,8 %. Sur les benchmarks en un seul coup comme Terminal-Bench, tout le monde tourne autour de 95 %, dit-il.

Sa conclusion est simple : si le code qu’un modèle écrit sans surveillance se dégrade avec le temps, alors pour l’instant, lisez le code.

Ce qui a vraiment changé

Qui fabrique : une personne est devenue une pile d’agents que vous configurez. Où passe le temps : de l’écriture du code à sa planification, à sa revue et au branchement des retours. En quoi consiste le métier : moins écrire, plus décider.

Le reste de la conférence de Dex se lit sur le même schéma :

• Planifiez avant de fabriquer. Vingt ou trente minutes en amont font gagner des heures à la revue.
• Donnez de la contre-pression aux agents. Un navigateur, curl, l’appli qui tourne, pour qu’ils vérifient leur travail avant qu’un humain le fasse.
• Branchez la boucle 2 en direct. Une alerte d’astreinte qui arrive avec la PR qui, d’après l’agent, la corrige. Vous mergez, vous retournez vous coucher.
• Laissez les agents expérimenter. Des feature flags, trois versions d’une interface, et les vrais utilisateurs choisissent.
• Capitalisez. Relisez les anciennes sessions d’agents et transformez ce qui a mal tourné en skills et en mémoire.

Mon usine tourne sur l’onglet Agentique

Mon installation en est exactement là. Le travail entre dans GitHub Issues. Un agent fabrique dans son propre worktree, un modèle d’un autre fournisseur relit la modif, et chaque changement finit en pull request que je merge moi-même. La partie lente, c’est ma file de revue. Exactement comme sur le schéma.

Regardez les dix minutes où Dex dessine l’usine, elles en valent la peine. Et si votre équipe tourne vraiment lumières éteintes, j’aimerais savoir comment vous empêchez la base de code de pourrir.

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