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Un développeur seul a mené en dix jours la réalisation d’un jeu mobile, désormais disponible sur l’App Store et dans le navigateur. Selon son témoignage, l’essentiel de la fabrication a été réalisé par un agent de code IA, c’est-à-dire un programme capable d’enchaîner seul plusieurs actions, l’auteur restant aux commandes du projet.
Il ne s’agit pas, selon lui, d’un remplacement d’équipe, mais d’un changement dans la manière de lancer un produit. La nuance tient à la différence entre un assistant, qui propose du code que l’on copie, et un agent, qui lit le projet, modifie les fichiers, lance les vérifications et teste le résultat. On ne demande plus « écris-moi cette fonction », mais « ajoute cette fonctionnalité ». Une tâche qui prenait une semaine à une petite équipe prend, d’après l’auteur, une journée.
Ce que l’agent fait mieux, ce qui reste humain
Le témoignage cite d’abord les tâches longues, précises et sans ambiguïté que l’on repousse souvent : formulaires administratifs, déclinaisons en plusieurs langues, documents à produire aux bons formats. L’agent se distingue aussi par sa constance : il ne saute pas une vérification par fatigue, à condition qu’on la lui demande explicitement. Quand une piste échoue, il en essaie une autre, puis une troisième.
Les décisions restent toutefois du ressort de l’humain. Savoir quoi construire, et surtout quoi ne pas construire, relève selon l’auteur d’un travail personnel. Les meilleures décisions de ces dix jours sont venues de l’observation des premiers utilisateurs. Le goût est le second point : un agent produit vite mais ne sait pas toujours s’arrêter. L’auteur a dû dire « c’est trop », « on simplifie », « on repart d’une page blanche » à plusieurs reprises, sans quoi le produit aurait été complet et illisible. Pour tout ce qui est irréversible, comme engager de l’argent, s’adresser à des tiers ou publier, l’agent prépare et l’humain valide.
Une mémoire de projet, et des limites
Le gain le plus important ne viendrait pas, selon l’auteur, d’un meilleur prompt, mais d’une habitude : consigner chaque erreur au moment où elle apparaît, dans un document que l’agent relit avant chaque session. La même erreur ne se reproduit alors pas deux fois.
Le témoignage évoque aussi des limites. L’agent dépend de son environnement : si un outil change, il peut se retrouver bloqué. Il ne voit pas ce que voit l’utilisateur, si bien qu’un écran techniquement correct peut être raté à l’usage. Il ne maîtrise pas non plus les délais extérieurs, qu’il s’agisse de validations, de partenaires ou de plateformes. Piloter un agent demande enfin du temps de relecture, de test et de recadrage : le temps gagné sur la fabrication se déplace vers la décision et la vérification.
Pour les entreprises, l’auteur retient trois principes : donner à l’agent accès à de vrais outils, avec des garde-fous clairs sur l’irréversible, mesurer avant de construire, et garder l’humain sur le goût et le jugement. Selon lui, la question n’est plus de savoir si l’IA peut produire, mais qui, dans une organisation, sait encore dire non à une fonctionnalité de trop.
