L’intelligence artificielle agentique s’impose rapidement comme un pilier incontournable dans l’industrie du développement logiciel. Selon la dernière édition de l’étude « State of IT » publiée par Salesforce, la plateforme de gestion de la relation client, 92 % des développeurs interrogés estiment que ces agents les aideront à faire progresser leur carrière. En France, ce taux grimpe à 100 % lorsqu’il s’agit de l’usage actuel ou prévu de l’IA pour la génération de code. Les agents IA s’imposent dans le développement logiciel comme un levier de productivité et d’attractivité pour les développeurs.
Alors que les développeurs ont longtemps été considérés comme étant méfiants vis-à-vis des usages de l’IA, l’étude dévoile un changement radical de perception : 96 % des répondants se disent enthousiastes à l’idée que les agents intelligents transforment leur quotidien professionnel. Pour trois quarts des développeurs français, ces nouveaux assistants sont désormais considérés comme des outils au même titre que les environnements de développement traditionnels.
L’IA agentique, en automatisant des tâches chronophages — génération de code, débogage, création de cas de tests, nettoyage de données, intégration ou encore tests — permet aux développeurs de recentrer leur activité sur des missions à forte valeur stratégique comme la supervision de systèmes IA, l’architecture logicielle ou l’optimisation des parcours utilisateurs. Un changement de paradigme qui s’accompagne d’un besoin de redéfinition des rôles et des compétences au sein des équipes IT.
Le low-code/no-code comme catalyseur de l’IA agentique
L’un des vecteurs majeurs de cette adoption massive réside dans la montée en puissance des plateformes low-code et no-code. Pas moins de 85 % des développeurs recourant à l’IA agentique s’appuient déjà sur ces environnements simplifiés. Près de 78 % estiment qu’ils favorisent une montée en puissance à l’échelle, tandis que 77 % y voient un moyen de démocratiser le développement de l’IA au sein des entreprises, y compris auprès de profils moins techniques.L’étude cite l’exemple de Secret Escapes, qui illustre ces bénéfices : grâce aux outils
low-code d’Agentforce, la société a pu concevoir, tester et déployer un agent pour son service client en seulement deux semaines, contre six mois auparavant pour
un chatbot classique.
Des défis d’infrastructure, de qualité des données et de formation
Si l’enthousiasme est au rendez-vous, des obstacles structurels persistent. L’étude identifie trois axes prioritaires pour réussir l’adoption à grande échelle des agents IA. Premièrement, la modernisation des infrastructures : 82 % des développeurs estiment que leur système actuel doit évoluer pour permettre le déploiement efficace des agents IA. Deuxièmement, la qualité des données : 56 % jugent que les jeux de données disponibles ne sont pas encore assez fiables ou précis pour garantir des résultats pertinents. Enfin, la formation et le développement des compétences : malgré l’intérêt manifeste, plus de la moitié des développeurs ne se sentent pas encore prêts à évoluer dans un environnement piloté par l’IA. Plus de 8 sur 10 estiment qu’il faudra intégrer l’IA comme compétence centrale dans leur métier.Au-delà des développeurs, cette mutation représente un levier d’innovation pour les entreprises. En intégrant les agents IA dans leur chaîne de développement, elles peuvent gagner en agilité, réduire leurs cycles de mise sur le marché et favoriser la collaboration entre métiers techniques et fonctionnels. Cela s’inscrit dans une tendance de fond vers une informatique plus composable et plus réactive, portée par les plateformes de développement rapide.
Redéfinir les rôles dans les équipes de développement…
L’étude de Salesforce vient confirmer un basculement structurel dans les organisations de développement logiciel : l’IA agentique, autrefois perçue comme un substitut potentiellement menaçant, s’impose désormais comme un catalyseur d’évolution des rôles et des pratiques. Loin de reléguer les développeurs au second plan, elle redéfinit leur place dans la chaîne de valeur, en les repositionnant comme architectes, superviseurs et stratèges de l’automatisation. Ce renversement de perspective s’accompagne d’une remise en cause profonde des anciens référentiels de performance, longtemps centrés sur la quantité de code produit, la vélocité ou le nombre de livrables techniques.Désormais, ce sont des indicateurs qualitatifs — pertinence des solutions, alignement avec les objectifs métier, capacité à superviser des agents IA et à orchestrer des systèmes complexes — qui deviennent les nouveaux critères de valorisation. En d’autres termes, la contribution du développeur s’apprécie moins à l’aune de la production brute qu’à celle de l’impact stratégique sur l’activité, l’innovation et la résilience opérationnelle de l’entreprise.
… et transformer les pratiques managériales
Cette mutation appelle une transformation globale des pratiques managériales. Le rôle des responsables techniques et des DSI évolue : il ne s’agit plus uniquement de piloter des projets, mais de créer un environnement propice à l’hybridation des compétences — entre développeurs, data scientistes, experts métier et spécialistes de l’IA. Cela suppose de repenser l’organisation du travail, les méthodes d’évaluation, mais aussi les trajectoires professionnelles.Les modèles de formation doivent eux aussi s’adapter. Si l’apprentissage du codage reste important, il doit désormais être complété par des compétences transversales en IA, en gouvernance des algorithmes, en traitement des biais, en supervision de systèmes autonomes ou encore en conception d’expériences utilisateur centrées sur l’interaction homme-agent. Les entreprises qui réussiront cette transition seront capables de faire émerger une culture technique élargie, où le développeur devient un chef d’orchestre du numérique augmenté.
Certaines organisations ont déjà pris les devants. Ainsi, des entreprises comme Bosch ou BNP Paribas ont intégré des programmes internes de « reskilling IA » à destination de leurs équipes de développement, misant sur une approche par cas d’usage et une forte transversalité avec les métiers. Ces initiatives préfigurent un mouvement de fond : l’émergence d’un nouveau pacte entre technologie et capital humain, dans lequel l’agent IA devient un partenaire de travail, et non un simple outil ou un remplaçant.
