L’industrie technologique aime les extrêmes. Il y a un an, la tendance affirmait que le prompt engineering remplacerait les programmeurs. Aujourd’hui, l’engouement porte sur les « Dark Software Factories » : des boucles entièrement autonomes d’agents IA qui construisent des produits sans intervention humaine.
Dans sa conférence « Graph Hysteria & Agentic Reality », Ilya Klimov examine ces promesses avec recul et esprit critique. Les agents IA sont certes très capables, mais prétendre que le développement logiciel se réduit à un graphe opaque de nœuds LLM ignore les réalités de l’ingénierie : dérive des modèles, erreurs non déterministes et défaillances en cascade.
L’Agentic Coding ne consiste pas à rédiger des modèles de prompts astucieux. Comme le souligne Klimov : « Un prompt est le contrat le plus faible possible en logiciel. La véritable ingénierie commence lorsqu’on contraint le modèle avec des schémas stricts, des API d’outils atomiques, la persistance de l’état et des points de contrôle humains. »
Pour des workflows agentiques en production — avec LangGraph, Vercel AI SDK ou des serveurs MCP personnalisés (Model Context Protocol) — la fiabilité repose sur des nœuds petits et bien délimités. Un prompt monolithique qui gère à la fois l’autorisation, la transformation de données et les appels API échoue dans 20 % des cas. Un flux en plusieurs étapes, où chaque nœud exécute une action validée, est prévisible.
D’après mon expérience dans la livraison d’applications FinTech et SaaS, le Human-in-the-Loop n’est pas un compromis, mais une fonctionnalité. Les meilleures architectures laissent les agents automatiser 90 % de la recherche, de la rédaction et des tests, mais exigent une confirmation humaine validée pour les changements critiques : transactions financières, écritures en base et messages aux utilisateurs.
Pour concevoir aujourd’hui un logiciel agentique, commencez simplement. Ne construisez pas dès le premier jour un graphe infini de 50 agents. Créez des outils typés, imposez une validation stricte des schémas, fixez des limites d’exécution et gardez un humain dans la boucle lorsque les enjeux sont réels.
Donnez à votre prochain produit quelqu’un qui reste.
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