Jared Moon, Rory Walsh et Vito Di Leo, avec Adam Thelwall, tous associés de McKinsey, décrivent en mai 2026 la manière dont l'IA agentique transforme la livraison logicielle, qu'ils présentent comme l'avant-garde d'un changement plus large du modèle de delivery. L'article s'ouvre sur une scène : à 9 h, une product owner constate qu'une fonctionnalité est passée pendant la nuit d'exigences structurées à du code testé, avec cas limites signalés et dépendances d'architecture validées. Personne n'a travaillé tard ; les agents l'ont fait. Selon les auteurs, plusieurs entreprises obtiennent ainsi des gains de productivité de trois à cinq fois, avec des équipes réduites de 60 %, à condition de refondre le modèle opératoire pour une collaboration humains-agents vingt-quatre heures sur vingt-quatre.
Premier levier : le sprint quotidien. La nuit, une usine d'agents exécute le travail structuré ; le jour, les humains revoient les sorties, lèvent les ambiguïtés, renforcent les garde-fous et alignent les parties prenantes. Leur rôle devient la supervision du système qui produit les artefacts. Cela suppose une vision produit claire, un environnement technique standardisé, un chemin exigences-code uniforme et des parties prenantes stables.
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Deuxième levier : supprimer les passages de relais humains. Le CI/CD automatise surtout tests et déploiement, environ 30 % de la dépense ; les 70 % restants, des exigences au code, restent manuels et interprétatifs. Codifier specs, exigences non fonctionnelles, garde-fous et diagrammes de séquence dans des formats lisibles par machine permet de faire tourner le pipeline de bout en bout en quelques heures, les humains n'intervenant qu'à des points de revue définis.
Troisième levier : une infrastructure de connaissance. Des graphes de connaissance par domaine servent de mémoire aux agents sur tout le cycle de vie logiciel, reliant feedback client, décisions d'architecture, tickets, activité GitHub et incidents. Un agent « bibliothécaire » répond en minutes à ce qui exigeait des semaines d'entretiens avec des experts, et rend chaque décision traçable. Les auteurs déconseillent une ontologie descendante : le graphe doit croître organiquement autour des domaines prioritaires.
Quatrième levier : redimensionner équipes et portefeuille. Des équipes de huit à douze personnes laissent place à des pods de trois ou quatre profils qualifiés supervisant les agents ; l'exemple illustratif passe de 200 à 100 années-personnes et de 24 à 18 mois. Cela exige du reskilling, l'intégration des fonctions de contrôle (risque, juridique, achats) via le policy as code, et une réallocation consciente de la capacité libérée. Les auteurs recommandent de commencer par les grands programmes qui concentrent la dépense, et prévoient que les rôles humains se concentreront sur l'architecture, le jugement produit et la conception des systèmes.