Le développement logiciel est en pleine révolution avec l'adoption croissante des agents IA, transformant les workflows et les rôles des ingénieurs. David Heinemeier Hansson (DHH), créateur de Ruby on Rails et CTO de 37signals, a radicalement changé son approche du codage, passant d'une écriture manuelle à une méthode "agent-first". Il utilise désormais plusieurs agents IA (comme Gemini et Opus) en parallèle, les considérant comme des "costumes de combat" qui hyper-accélèrent son travail, lui permettant de fusionner le code généré avec peu ou pas d'altération. Cette approche a même relancé l'intérêt pour Ruby on Rails, jugé très efficace en tokens et bien adapté aux workflows d'agents grâce à son intégration des tests.
Les agents IA ne se limitent pas à la génération de code. Chez Galileo, un ingénieur utilise Claude Code pour interroger l'intégralité de la base de code de 15 dépôts, combinée à Confluence et Slack, afin de fournir des réponses précises et en temps réel aux questions techniques des clients. Cette méthode réduit drastiquement les interruptions des équipes d'ingénierie et permet de créer automatiquement des articles de base de connaissances à partir des conversations de support. L'idée sous-jacente est que le code lui-même est souvent une meilleure source de vérité que la documentation, qui peut devenir obsolète.
Cette transformation s'accompagne de plusieurs tendances. Le "re-soloing" de la programmation est observé, où les développeurs travaillent davantage avec des agents qu'en collaboration humaine directe, remettant en question les pratiques d'Extreme Programming. Le Test-Driven Development (TDD) redevient plus pertinent que jamais, car il aide à valider la qualité du code généré par les agents. Les interfaces en ligne de commande (CLI) sont considérées comme l'interface ultime pour l'IA, permettant aux agents de chaîner des outils et d'automatiser des processus complexes, de la détection d'erreurs à la création de pull requests.
L'impact de l'IA sur les développeurs est inégal : les ingénieurs seniors bénéficient davantage des outils d'IA, car leur expérience leur permet de valider rapidement la qualité du code produit par les agents. En revanche, les juniors peuvent rencontrer plus de difficultés, nécessitant une supervision accrue. La rapidité de l'IA remet également en question les cycles de développement traditionnels, comme le modèle "Shape Up" de 37signals, qui semble désormais trop lent. Enfin, la fuite du code source de Claude Code a montré qu'il est possible de recréer des fonctionnalités essentielles d'un outil propriétaire en utilisant des agents IA en "clean room", soulevant des questions sur l'avenir du code propriétaire.