Jusqu’où laisser un agent IA agir sur votre logiciel ?
Un agent peut préparer une modification, écrire un test ou examiner un changement. Les droits dont il a besoin dépendent de l’environnement. En développement, nous pouvons lui donner de l’autonomie sur un périmètre isolé avec des données de test. En préproduction, les contrôles se renforcent : le changement doit satisfaire des tests et une validation avant d’aller plus loin. Dans notre approche, l’autorisation de mise en production reste humaine.
Le harness est le dispositif qui applique ces règles. Il encadre les outils disponibles, les données accessibles et les actions autorisées. Prenons un agent qui modifie une règle de relance. Il peut vérifier en développement que les scénarios fictifs donnent le bon résultat. Le passage en préproduction sert à contrôler la version et ses effets. Envoyer une relance à de vrais clients relève d’un autre niveau d’autorisation.
Lors d’un pilote, demandez à voir une modification qui passe et une qui est bloquée. Vous pourrez vérifier qui a approuvé le changement, où se trouvaient les données et comment l’équipe peut revenir à la version précédente.
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Agent IA ou automatisation classique ?
Si les entrées sont structurées et la règle stable, testez d’abord une règle explicite. Un agent peut aider lorsque les entrées sont libres.
Comment vérifier le code produit par plusieurs agents ?
Faites contrôler un changement à partir du besoin initial et d’un cas que l’agent n’a pas choisi.
Un logiciel créé avec des agents a-t-il besoin d’IA en production ?
Un agent peut écrire le code d’un portail sans que celui-ci appelle un modèle en exploitation.