--- title: L’usine logicielle agentique, c’est celle de 2022 avec une seule case changée description: Les agents de code n’ont pas inventé l’usine logicielle, ils y ont changé qui fabrique. Fabriquer prend des minutes au lieu de jours, donc la lenteur s’est déplacée vers la revue. Le schéma de 2022 de Dex Horthy, redessiné et animé : de 2022 à l’agentique, puis aux lumières éteintes. date: 2026-09-24 updated: 2026-09-24 tags: agents de code IA, génie logiciel, revue de code, SDLC --- 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](https://www.youtube.com/watch?v=-w6RDNBAI0E&t=2633s). 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 logicielle, de 2022 aux lumières éteintes Un flux vertical : équipe, choses à faire, fabrication, pull request, vérifications, revue, prod, puis utilisateurs et monitoring. Une boucle de reprise part de la revue et revient à la fabrication, et une boucle de retour part des utilisateurs et du monitoring et revient à l’équipe. En 2022, une personne fabrique et des personnes relisent. Dans l’usine agentique, une pile d’agents fabrique et la revue agentique s’ajoute à la revue humaine. Dans l’usine lumières éteintes, la revue humaine est barrée. BOUCLE 1 · REPRISE ÉQUIPE CEO / vision · product managers · ingénieurs À FAIRE Linear · Jira · GitHub Issues FABRICATION HEURES–JOURS MINUTES–HEURES quelqu’un fabrique le truc tests automatisés tests manuels, p. ex. dans un navigateur un agent fabrique le truc orchestration harnais sandbox modèle tests automatisés + agentiques (computer use) PULL REQUEST VÉRIFICATIONS ci/cd · tests unitaires analyse statique · scans de sécurité REVUE HEURES–JOURS HEURES–JOURS · GOULOT SAUTÉE un humain teste la modif un humain relit la modif revue de code agentique tests de régression agentiques un humain teste la modif un humain relit la modif NON MERCI PROD déploiement · feature flags · canaris UTILISATEURS l’utilisent, râlent MONITORING vous réveille à 3 h
2022. Des personnes fabriquent, des personnes relisent, et deux boucles renvoient le travail : la reprise depuis la revue, le retour depuis les utilisateurs et le monitoring. Agentique. Une pile d’agents remplace celui qui fabrique, et la fabrication ne prend plus que quelques minutes. La revue prend toujours des heures ou des jours, et le travail s’y entasse. Lumières éteintes. Personne ne lit le code. Le travail avance aussi vite que les vérifications le permettent, et la boucle de reprise disparaît. Redessiné d’après la keynote State of the Software Factory de Dex Horthy, AGNTCon + MCPCon Europe 2026.
## 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.

Boucle 1

Reprise

La revue trouve un problème

La PR repart chez qui l’a fabriquée

Boucle 2

Retour

Les utilisateurs envoient demandes et réclamations

Le monitoring réveille quelqu’un à 3 h

Tout atterrit sur la liste de l’équipe

Pas d’IALa façon dont la plupart des équipes livrent depuis dix ans.

Les deux boucles de l’onglet 2022, sorties du schéma. Toutes deux existaient bien avant le moindre agent.
## 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.

La seule case qui change

Une personne2022

  1. Orchestration
  2. Harnais
  3. Sandbox
  4. Modèle

Teste son propre travail, parfois dans un vrai navigateur

Où passe le temps, en schéma

2022

Fabrication jours Revue heures ou jours

Agentique

Fabrication minutes ou heures Revue toujours heures ou jours

Le goulotIl est passé de la fabrication à la revue.

La case de fabrication du schéma, avant et après, et un schéma du temps passé de part et d’autre. La longueur des barres ne donne qu’un ordre de grandeur, pas des mesures.
## 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](https://arxiv.org/abs/2603.24755), 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.

Toute la spec d’un coupTerminal-Bench et consorts

~95 %

Spec par étapesSlopCodeBench, GPT 5.5, meilleur au lancement

14,8 %

Pour l’instantLisez le code.

Les deux chiffres de Dex dans sa conférence, à l’échelle. La barre du haut, c’est son « autour de 95 % » pour tout le monde sur les benchmarks en un seul coup, pas un score mesuré.
## 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.

  1. Tickets

    • 1Planifier avant de fabriquerVingt ou trente minutes en amont font gagner des heures à la revue

  2. Fabrication

    • 2Contre-pressionUn navigateur, curl, l’appli qui tourne : il vérifie d’abord son propre travail
    • 5CapitaliserLes anciennes sessions deviennent skills et mémoire

  3. Revue

    • Là où la planification rapporte

  4. Livraison

    • 4ExpérimenterFeature flags, trois versions d’une interface, les vrais utilisateurs choisissent

  5. Boucle 2

    • 3La brancher en directL’alerte d’astreinte arrive avec la PR qui, d’après l’agent, la corrige

Même schémaChaque conseil tombe sur une case qui existait déjà.

Les cinq pratiques de la liste, chacune épinglée sur la case qu’elle change. La boucle 2, c’est la boucle de retour qui va des utilisateurs et du monitoring à la liste.
## 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.

  1. Tickets

    GitHub Issues

  2. Fabrication

    Un agent, dans son propre worktree

  3. Revue

    Un modèle d’un autre fournisseur

  4. Merge

    Moi, chaque pull request

La partie lenteMa file de revue. Exactement comme sur le schéma.

Mon installation sur les mêmes cases. Les agents sont en bleu ; les carrés sont les pull requests qui m’attendent.
Regardez les [dix minutes où Dex dessine l’usine](https://www.youtube.com/watch?v=-w6RDNBAI0E&t=2633s), 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.