Dans la première partie, nous avons vu que le développement agentique ne remet pas seulement en question notre manière de produire du code : il transforme aussi la manière dont nous construisons notre compréhension du problème.
À l’ère des agents, notre avantage ne viendra peut-être plus de notre capacité à produire plus vite ce que nous savons déjà, mais de notre capacité à apprendre plus vite ce que nous devons réellement construire.
Nous avons évalué nos huit projets menés avec des agents IA : 24 questions, des preuves lues dans le code, jamais des impressions. Les résultats nous ont surpris. En tant que coach, j'en tire une cinquième source pour la prise de contexte : lire les traces du travail agentic avant de rencontrer les équipes, pour mieux les écouter ensuite.
Des agents IA écrivent une part croissante de notre code, sur huit projets. La vraie question n'est plus « sait-il coder ? » mais « comment savoir ce qu'il a réellement vérifié ? ». Notre réponse : un projet de pilotage qui mesure et propose, une personne qui décide. Règles, incidents, chiffres mesurés et cinq gestes pour commencer demain.
Cet article étudie pourquoi le brownfield est si différent du greenfield, propose 5 grandes raisons qui font que l’accélération promise par l’Agentic Engineering, n’est pas toujours atteinte et propose quelques leviers pour effectivement s’accélérer.
Le context engineering vous connaissez ? Il nous concerne tous, découvrez en quoi il consiste, pourquoi il est important d'y prêter attention et les leviers pour le mettre en pratique en tant que product people.
Injection de prompt, exfiltration de system prompt, smuggling Unicode... Vos agents IA sont exposés à des multitudes d'attaques. Découvrez une architecture de défense en profondeur pour sécuriser vos systèmes agentiques : filtres déterministes, LLM-as-a-judge, guardrails, etc.
« L'équipe me plie des tickets à 13 points en 2h. Ça fait 2 jours que je suis off, le backlog est vide. » Ce que raconte cette Product Owner, une vingtaine d'Octos me l'ont dit autrement : quand une partie de l'organisation accélère, c'est le reste qui devient la contrainte.
L'IA agentique ne remplace pas le SDLC, mais le réinvente. Les six phases du cycle de vie demeurent, tandis que la valeur se déplace de l'exécution vers la réflexion, la gouvernance et la prise de décision, faisant du SDLC un cadre privilégié pour orchestrer efficacement la collaboration entre les équipes humaines et les agents.
Et si la vraie valeur de l'IA n'était pas la vitesse de production du code, mais la vitesse d'apprentissage ? En m'appuyant sur l'expérimentation de Peaksys décrite par Samuel Retiere dans Medium, j'explore ce que le regard Lean apporte aux transformations IA : du karakuri kaizen au Jidoka, jusqu'à ce que l'IA va changer dans nos équipes.
L’IA bouleverse nos organisations. Agents autonomes, Shadow AI, dépendance aux fournisseurs : la surface d’attaque change radicalement. Ce premier article pose un constat lucide sur les risques émergents. L’enjeu n'est pas de subir, mais d'engager, ensemble, une réflexion durable sur la maîtrise de nos systèmes à l’ère de l’IA.
Le Domain-Driven Design structure le domaine métier en identifiant ses concepts, son langage ubiquitaire et les responsabilités qui organisent le système. Mais un logiciel ne se contente pas de représenter le métier : il en exprime aussi les comportements.
Sylvain Fagnent est un des experts les plus avancés sur les sujets du Low Code / No Code et de la Gen AI chez OCTO Technology. Il a rédigé de nombreux articles sur notre blog et il nous semblait naturellement un candidat idéal pour réfléchir aux intersections entre la pensée Lean et l’avènement de la GenAI dans les processus de Delivery Tech.
Soufiane Keli, ancien Lead Software Engineering chez OCTO Technology, nous partage sa vision sur le sujet de l'impact de la GenAI sur les processus de delivery de la Tech, et de ce que peut apporter l'approche Lean sur le sujet.
'impact de l'IA agentique sur la création de valeur dans le développement logiciel. Celle-ci se déplace progressivement de la production de code vers la compréhension du métier, la qualité du contexte et la prise de décision.
Le vibe coding pourrait remplacer les outils no-code pour les citizen developers grâce à l'accessibilité des IA génératives, qui permettent à des non-informaticiens de créer des applications plus facilement. C'est une perspective largement évoquée dans les milieux de l'informatique.
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