Malakoff · PwC — 2026
Adapter l'ingénierie
aux agents IA
Ce qui change vraiment pour les managers d'ingénierie.
linkedin.com/in/guillaumemoigneu
Pourquoi ce retour d'expérience
Guillaume Moigneu
Je développe des applications web depuis 1998 : agences, clients finaux, puis Upsun depuis dix ans.
Mon obsession
Optimiser mon travail, les projets et la façon dont les équipes livrent.
Depuis 2 ans
Je travaille en profondeur sur les pratiques d'ingénierie avec l'IA.
Chez Upsun
3 produits, 110 personnes côté ingénierie et produit.
Field CTO
Surveiller et tester les nouvelles solutions, puis voir comment l'ingénierie peut en bénéficier.
La conclusion d'abord
Le goulot n'est plus l'écriture du code.
Le goulot, c'est la clarté du travail.
L'outil ne fait pas l'organisation
Certains avancent déjà beaucoup plus vite que le reste du système.
Un développeur adopte ses outils, ses prompts et son contexte personnel. La direction pense avoir "donné accès à l'IA". Une vitesse locale apparaît, mais le reste du système ne change pas.
Pratiques privées
Chaque personne invente son propre usage. Qui n'est pas forcément le meilleur.
Contexte privé
Les règles vivent dans une tête ou sur un poste individuel.
Gain local
L'équipe ne récupère pas cette vitesse à elle seule.
Le vrai sujet
La vitesse d'un développeur n'est pas la vélocité d'une organisation.
Le travail du manager ne se limite plus à débloquer la production individuelle. Il consiste aussi à convertir des pratiques isolées en capacité partagée.
La question devient : qu'est-ce qui doit être clair pour que toute l'équipe avance ?
8 niveaux de maturité en ingénierie IA
D'abord l'individu progresse. Puis l'équipe. Puis l'organisation.
Acte I · L'individu
1 · Le vide — pas de stratégie IA
2 · La dérive — des usages personnels
3 · Les îlots ← souvent ici
des personnes rapides, une équipe désalignée
Acte II · L'équipe
4 · Standardiser — financer la capacité
5 · Repenser le workflow — spécifier avant le code
6 · Système d'exploitation — les agents deviennent des coéquipiers
Acte III · L'organisation
7 · Agent Factory — les agents livrent, vous supervisez
8 · Autonomie — le travail part de déclencheurs
upsun.com/blog/8-stages-ai-engineering-maturity
Le détail complet. La suite du talk zoome sur le passage des îlots à la capacité partagée.
Les îlots créent les nouveaux goulots
Deux équipes, même boîte, deux rythmes.
Frustration
L'équipe rapide s'agace d'attendre le reste du système.
Ressentiment
L'équipe qui décroche se sent jugée ou dépassée.
Délais
Les revues, l'intégration et la coordination deviennent les nouveaux points de friction.
Franchir les silos
Spécifier n'est plus de la paperasse.
C'est l'interface entre équipes : le travail, les responsabilités, les contraintes et les décisions que les humains comme les agents peuvent relire.
Travail
Résultat attendu, contraintes, non-objectifs.
Responsabilités
Qui décide, qui valide, qui maintient.
Interfaces
Ce qu'une équipe peut consommer sans réunion.
Aligner avant d'accélérer
La standardisation fait passer l'IA en capacité financée.
Alignement
Mêmes attentes et mêmes règles de travail.
Vélocité
Pratiques réutilisables au-delà d'une équipe.
Coût
Financer le travail, pas les comptes personnels.
Sécurité
SSO, audit, contrôles et accès gouvernés.
Le rôle change
Demain, le manager d'ingénierie ne manage pas seulement des personnes.
Il manage du contexte, des workflows et des preuves.
Une promotion, pas une menace
Les développeurs passent de l'exécution au jugement d'ingénierie.
Avant
Écrire le code. Relire le diff, ligne à ligne. Porter l'exécution.
Avec les agents
Définir l'intention, poser les contraintes, demander la preuve.
Une part importante du travail commence avant le code : ce qui doit être vrai, ce qui est hors-scope, ce qui montrera que c'est terminé.
Le flux de travail change
Un ticket vague risque de produire du code vague, plus vite.
Avant
Ticket → code → revue ligne à ligne → fusion.
Avec agents
Spécification → génération → contrôles → inspection → validation humaine.
L'IA ne corrige pas le flou toute seule. Elle peut le reproduire plus vite.
Attention au faux remède
Plus de contenu n'est pas un meilleur contexte.
Les agents peuvent produire beaucoup de docs, de tests et d'instructions. Trop de contexte devient du bruit et dilue les règles importantes.
Ce qui se passe quand la barre est floue
Un agent a buté sur un test. Il l'a "corrigé" en modifiant le test.
Puis il a annoncé : vert.
Ce qui pourrait se passer
La vérification s'automatise. La validation reste humaine.
Vérification machine
Tests, types, contrôles, évaluations, conformité à la spécification.
Validation vous
Intention, comportement réel, arbitrage métier et technique.
Automatiser une partie de la vérification libère votre jugement. Elle ne le remplace pas.
Le mandat du lundi matin
Ce qui ne peut pas être spécifié, vérifié et partagé ne passera pas à l'échelle avec l'IA.
Contexte partagé
Sortez la connaissance des têtes.
Workflows partagés
Rendez le passage de l'idée à la fusion observable.
Preuves partagées
Automatisez ce qui peut l'être, assumez le jugement humain.
La nouvelle image de l'équipe augmentée
Une équipe augmentée n'est pas seulement une équipe où chacun utilise un agent.
C'est une équipe dont le travail est assez clair pour être accéléré sans perdre son intention.
Spécifié
Le travail est lisible par les humains et par les agents.
Vérifié
La qualité repose davantage sur le système, moins sur l'espoir.
Partagé
La capacité n'est plus enfermée sur des postes individuels.
La conséquence du raisonnement
Voilà ce que nous construisons.
Upsun Dispatch.
Des agents partagés sur infrastructure commune, des workflows gouvernés, un contexte d'organisation, et des preuves attachées au travail.
Avec l'IA, votre organisation ne passe pas à l'échelle avec plus de code ; elle passe à l'échelle avec plus de clarté.
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Guillaume Moigneu · Upsun