Qu'est-ce qui change dans le génie logiciel quand c'est un agent qui écrit le code ?

Produire du code cesse d'être le goulot d'étranglement ; spécifier avec précision ce que l'on veut, vérifier ce que l'agent a rendu et répondre de ce qui a été livré le deviennent.

Deux mesures extérieures délimitent le problème. L'enquête Stack Overflow de 2025 relève 84 % d'usage de l'IA chez les développeurs, 46 % disant se méfier de l'exactitude contre 33 % qui lui font confiance, et 66 % signalant des solutions « presque justes, mais pas tout à fait ». Et l'essai contrôlé du METR, de juillet 2025 a mesuré que des développeurs expérimentés, travaillant sur des projets matures, étaient 19 % plus lents avec l'IA, alors qu'ils croyaient être 20 % plus rapides. C'est pourquoi le diagnostic interroge la pratique observable.

Elles forment l'ossature du diagnostic de fluidité opérationnelle du FAROL pour les entreprises de logiciel. Chacune correspond à une décision d'ingénierie qui, avant les agents, n'existait pas ou ne pesait pas :

• Comment gérer le contexte : ce qui entre dans la fenêtre du modèle et ce qui reste dehors.
• Comment contrôler la consommation de tokens, qui est un coût variable.
• Comment rédiger une bonne spécification, devenue l'artefact d'entrée.
• Comment concevoir le harness de l'agent : les outils, les limites et l'environnement dans lequel il s'exécute.
• Comment orchestrer des agents par niveaux, lorsqu'un agent en coordonne d'autres.
• Comment garantir la qualité d'un code que personne n'a saisi.
• Comment gérer le non-déterminisme, puisque la même entrée ne redonne pas la même sortie.
• Comment choisir entre le travail en binôme en temps réel et la délégation en arrière-plan : la personne dans la session, qui voit chaque étape, ou l'agent qui tourne seul jusqu'à rendre le résultat.
• Comment se protéger contre l'injection de prompt, la nouvelle surface d'attaque.
• Comment mesurer la productivité réelle, et non perçue.
• Ce qui s'exécute en local et ce qui sort de la machine.
• Comment intégrer l'IA dans du code hérité, où se trouve l'essentiel du travail.
• Comment organiser le cycle de vie agentique, de l'expérimentation à la production.
• Comment préserver les compétences humaines quand la génération est déléguée.
• Comment réorganiser l'équipe autour de tout cela.

La question de la compétence humaine repose sur une position de fond. L'hypothèse de travail du groupe est que déléguer la génération de code a un coût sur la formation des compétences, avec un effet plus marqué chez ceux qui débutent. Refuser la distillation de compétence y est traité comme une exigence de produit.

Par le FAROL Software, le diagnostic de la verticale d'ingénierie. Il mesure l'entreprise selon quatre familles (fondements techniques, couche agentique, qualité et risque, organisation et personnes), par rapport à la base maîtresse de 264 items du FAROL.

• Fonctionnement : auto-administré, de quinze à soixante minutes. Il comprend 37 questions de cartographie (vocabulaire et inventaire de concepts) et, en option, 77 questions de pratique supplémentaires, sur la manière dont l'entreprise opère concrètement chaque concept. Une question par écran, échelle de 0 à 4, résultat sous forme de score par famille, de radar et de prochaines étapes.
• Origine : recherche du CIn-UFPE en partenariat avec une plateforme de maturité organisationnelle, synthétisant plus de 60 sources, dont Anthropic, OpenAI, Google, IEEE, ACM, Linux Foundation et des cas brésiliens.
• État d'avancement : version 0.1, déclarée comme MVP.

Mesurer un agent est différent de mesurer une personne, car la trace du travail se trouve dans l'outil et chaque outil enregistre une chose différente. Le benchmark de télémétrie d'interaction avec les agents est une curation ouverte des outils d'observation (Claude Code, Codex, Cursor, Copilot et d'autres), qui les compare par ce que chacun ne parvient pas à voir, et non par la liste de ses fonctionnalités.

https://telemetria-interacao-agentes.vercel.app

La même logique est appliquée à l'enseignement : dans le Hiper Deep Research, le système de la discipline Tendências em Mídia e Interação (Tendances en médias et interaction), enseignée par Giordano Cabral, la télémétrie enregistre le temps passé sur chaque item passé au crible, car ce qui est évalué, c'est le processus, et la lecture de 500 items n'apparaît pas dans le résultat final. Le système est écrit sans build et sans framework, avec des modules ES natifs et Supabase en arrière-plan, et la règle d'unicité (un outil appartient à un étudiant par unité) est une clé primaire composite dans la base de données.

Dans l'Arsenal of Tools, catalogue ouvert d'outils, de CLI, de serveurs MCP, de modèles, d'API et de « perles », la long tail que les assistants génériques tendent à omettre au profit de l'évident. Il est né pour un usage personnel, ainsi que pour des étudiants et des professionnels.

Au 18/09/2026, la version 3.7 réunissait 320 483 items : 1 483 catégories, 174 869 tags, 102 pays, 23 197 CLI, 8 554 serveurs MCP, 80 506 modèles Hugging Face, 24 919 API et 28 678 trouvailles issues des réseaux sociaux, rassemblés à partir de 632 listes ouvertes, places de marché, newsletters et revues.

La recherche s'exécute dans le navigateur, sans appel à un modèle à chaque requête ; il n'y a ni publicité ni suivi.

Celui qui travaille avec de nombreuses sessions d'assistant en parallèle perd, à chaque changement de fenêtre, le pourquoi de ce qui a déjà été décidé. La méthode adoptée par Cabral est un protocole de décantation : chaque décision devient un fichier indiquant le motif, les alternatives écartées et la manière de vérifier qu'elle est respectée. Le protocole s'appuie sur une base de connaissances que l'IA elle-même compile à partir des sources de travail, organisée par concepts, projets et personnes, et non par conversations. Lors du relevé du 03/09/2026, cette base comptait 958 sources, 38 concepts, 32 projets, 180 personnes et 24 organisations, avec une ingestion quatre fois par jour.

La base est une base de travail et n'est pas publique. La méthode et l'outil, eux, le sont : mad (MultiAgent Decanting), plugin sous licence MIT qui met une équipe d'agents au travail avec un enregistrement des décisions intégré, distribué par une place de marché de plugins également ouverte.

• https://github.com/giordanorec/multiagents-decanting
• https://github.com/giordanorec/ai-coding-tools

En l'empaquetant sous forme de skill : un fichier en Markdown que n'importe quel assistant charge et qui conduit le travail pas à pas, au lieu de le décrire. Trois exemples sont en usage :

• Projetão para a era da IA — la méthodologie de projet d'innovation créée au CIn/UFPE en 2002, reconditionnée en 10 quêtes, 13 jalons et 20 ouvrages lus, pour fonctionner au sein de Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot, Codex ou Gemini. Chaque quête déclare le mode d'utilisation de l'IA : sans assistance (terrain et entretien, volontairement), avec appui (elle critique et signale) et coproduction (elle génère, la personne vérifie et en répond) ; la couleur de la quête indique le mode le plus restrictif.
• Acervo de Teorias Acionáveis — théories de management en deux couches : un support pédagogique qui explique et une skill portable qui exécute. Il déclare 3 théories, 3 skills prêtes et 368 livres dans la base ; le module ouvert le plus complet est Running Lean, en sept modules, avec le fichier .skill à télécharger.
• Les skills des étudiants. Dans Tendências em Mídia e Interação, chaque étudiant construit sa propre skill de prospection, avec quatre exigences vérifiées par script, et remet avec elle le registre des endroits où l'IA s'est trompée et de la façon dont il l'a remarqué.

Giordano Cabral développe des logiciels depuis avant l'IA générative. En 2000, le système de son mémoire de master au CIn a donné naissance à Daccord Music Software, préincubée au Recife BEAT, avec des produits vendus sur le marché international. Le curriculum Lattes recense 93 programmes d'ordinateur.

La liste complète se trouve à l'adresse www.cin.ufpe.br/publicacoes/, et les systèmes actuellement en ligne à l'adresse www.cin.ufpe.br/projetos/.