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  1. Développement et automatisation

    Nous mesurons encore les ingénieurs sur la partie qui a été automatisée.

    En 2025, DORA a jeté son propre tableau de bord. Les paliers low, medium, high et elite, que le secteur a cités pendant une décennie, ont cédé la place à sept archétypes d'équipe sur huit mesures. Ce n'est pas une note de méthodologie. C'est le cadre de mesure le plus utilisé du logiciel qui admet que les instruments ne lisent plus ce qui décide de la survie d'un système.

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  2. IA et agents

    Un agent est une intégration. Cent sont un problème de gouvernance.

    Les agents ont obtenu une identité de production avant de disposer d'un moyen stable d'enregistrer ce qu'ils ont fait. Microsoft Entra Agent ID est disponible, avec des parrains et des dates d'expiration. Les conventions OpenTelemetry pour les traces d'agents restent expérimentales. Cet écart n'est pas un détail : il décide de ce qu'il est raisonnable de mettre en production cette année, et transforme une question d'IA en une question de gouvernance.

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  3. IA et agents

    Les agents décident. Le code exécute. Le travail est de savoir où passe la ligne.

    La promesse est que les agents remplacent les applications. Dans les systèmes que nous construisons, ils ne les remplacent pas. Un agent est très bon pour comprendre une demande, peser des options et choisir un outil. C'est le mauvais endroit pour un paiement, une règle fiscale ou une vérification de droits. Voici où passe la ligne, et pourquoi la placer au mauvais endroit coûte cher.

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  4. IA et agents

    L'IA a résolu la syntaxe. Elle n'a pas résolu le jugement.

    Trois mesures indépendantes, prises entre 2025 et 2026, convergent vers le même point : le code généré par IA dépasse 95% de correction syntaxique et plafonne à 55% en sécurité, et ce second chiffre n'a pas bougé depuis deux ans. La part du logiciel qui s'écrit est devenue bon marché. Celle qui se décide, non.

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  5. IA et agents

    Votre assistant IA lit-il des documents que l'utilisateur ne peut pas voir ?

    Un RAG mal monté cherche avec l'identité de l'application, et non avec celle de la personne qui interroge, si bien que l'assistant répond avec ce qu'elle ne devrait pas voir. La correction n'est pas un filtre que l'on peut oublier d'écrire : c'est transmettre le jeton de l'utilisateur et laisser Azure AI Search appliquer les permissions au cœur du moteur.

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