Plus on donne d’autonomie aux agents, plus c’est pratique, et « c’est pratique » est un des mots les plus dangereux du numérique. Il faut protéger les systèmes de la menace humaine, mais aussi de l’agent lui-même. Ces deux menaces n’ont pas la même réponse architecturale : le Persona Guardrail d’Uber d’un côté, une gateway déterministe (PPG) de l’autre, et la distinction entre mesures compensatoires et amplificatrices.
La menace agentique
Qui fait quoi ? Team Topologies de la plateforme agentique
La plateforme agentique dit ce qu’il faut fournir. Team Topologies dit qui le fournit, et comment les équipes interagissent pour y parvenir.
Dans le premier article de cette série, nous posions la question du quoi : quelles capacités systémiques (contexte, garde-fous, outillage) sont nécessaires pour produire des applications fiables à l’échelle. La réponse était la plateforme agentique, et en son cœur, l’usine agentique : le mécanisme où les agents planifient, codent, testent et livrent.
Mais une plateforme ne se construit pas toute seule, et surtout, elle ne se consomme pas de la même manière qu’elle se construit. Il reste une question fondamentale : qui fait quoi ?
Vibe Coding à l'échelle ? L'ingénierie contre-attaque
L’IA générative a transformé la manière dont le code est produit. En quelques mois, nous sommes passés de l’autocomplétion à des agents capables d’écrire, tester et déployer des applications entières. Le marché est aujourd’hui inondé de méthodes pour cadrer ces agents et leur faire produire du code de qualité.
Mais cette abondance pose une question que peu d’organisations se posent encore : que se passe-t-il quand on ne produit pas une app, mais cinquante ?
Voir, Agir, Corriger : les trois leviers du développement avec un agent de code
Un agent de code out-of-the-box ne voit qu’un repo et un shell. Cet article pose trois principes invariants pour passer d’un gadget à un outil de production.
L'agentic mesh en pratique : anatomie d'un agent-produit
Comment j’ai construit un système multi-agents en Go pour générer des présentations Google Slides à partir de templates préformatés (non pas pour présenter, mais pour convaincre). Retour d’expérience et illustration concrète des principes de l’agentic mesh.
L'agentic mesh : automatisation cognitive à l'échelle
Convictions pour concevoir les systèmes agentiques de demain — un système de maillage d’agents susceptible d’apporter de la valeur à l’échelle, empruntant ses principes au data mesh.
L'humain dans la boucle d'apprentissage des IA
L’émerveillement initial
J’ai toujours été fasciné par AlphaGo, puis AlphaZero, et cette idée d’apprentissage par renforcement. La machine qui joue contre elle-même, apprend seule, et atteint un niveau surhumain. Il y a là quelque chose de magique qui dépasse la simple prouesse technique.
Lorsqu’en 2016, AlphaGo a vaincu Lee Sedol, l’un des plus grands joueurs de Go de tous les temps, ce n’était pas simplement une victoire technologique. C’était un moment de bascule dans notre rapport à l’intelligence artificielle. Pour la première fois, une machine démontrait sa capacité à maîtriser un jeu considéré comme l’apogée de l’intuition humaine, un domaine où l’expérience et la créativité semblaient irremplaçables.