Gergely Orosz

Gergely Orosz, auteur de la newsletter The Pragmatic Engineer, a publié deux articles à un jour d'intervalle en septembre 2025 qui abordent les agents de codage sous deux angles opposés : comment on en construit un, et comment on saurait s'il fonctionne.

Le premier, daté du 2025-09-15, s'appuie sur des entretiens avec Boris Cherny, Sid Bidasaria et Cat Wu sur les rouages internes de «Claude Code» : un prototype de septembre 2024 qui ne savait au départ qu'identifier la musique en train de jouer, jusqu'à ce que l'accès au système de fichiers et à bash lui permette de lire seul une base de code. Les chiffres rapportés sont précis et gênants pour qui espérerait en tirer une règle générale. Environ 90% du code de l'outil est écrit par l'outil lui-même. Les ingénieurs d'Anthropic ont fusionné 67% de pull requests en plus alors que les effectifs doublaient. L'équipe livre 60 à 100 builds internes par jour.

Le second, daté du 2025-09-16 et coécrit avec Laura Tacho, passe en revue 18 entreprises dont Google, GitHub, Microsoft et Dropbox, et constate que la question de la mesure reste non résolue. 85% des ingénieurs utilisent des outils d'IA ; leurs responsables peinent à dire ce que cela vaut. Orosz et Tacho proposent le AI Measurement Framework, qui associe adoption et dépenses à des métriques de livraison centrales comme le taux d'échec des changements, et avertissent qu'un développement assisté par l'IA mal encadré peut produire la plus grande dette technique jamais accumulée. Le taux d'acceptation, autrefois métrique de référence, perd en utilité. Orosz prédit que le travail de mesure se déplacera ensuite vers la télémétrie des agents.