L'IA agentique, la pièce manquante de votre stratégie de platform engineering

L'intelligence artificielle transforme rapidement le développement logiciel, mais sa valeur actuelle se concentre essentiellement sur l'amélioration de la productivité individuelle des développeurs.

Le véritable tournant de l'intelligence artificielle tournant réside cependant dans l’intégration de l’IA agentique au cœur des pratiques de platform engineering. Cette approche permet aux équipes de tirer pleinement parti de leurs investissements, en améliorant considérablement la qualité du code, en réduisant les coûts et en augmentant la productivité des équipes.

L’IA agentique au service du platform engineering

De nombreuses équipes tentent d’adopter une démarche de platform engineering avec des outils et processus intégrés, mais peinent à en exploiter tout le potentiel. Parmi les obstacles majeurs figurent l’automatisation des tâches manuelles, la généralisation des standards entre équipes, la maintenance des composants de plateforme, ou encore la gestion d’environnements techniques complexes et nuancés.

Pourtant, l’IA agentique est parfaitement adaptée à ces défis. De nombreux cas d’usage comme la gestion d’incidents, la revue de code, la génération de tests, la documentation, ou l’application de politiques de sécurité et de changement sont trop vastes pour reposer uniquement sur l’humain.

Le développement logiciel en entreprise est, par nature, extrêmement contextuel et nuancé. Les langages ont chacun leur subtilités et les développeurs moins expérimentés n’ont pas toujours le recul nécessaire pour formuler des requêtes efficaces. Les politiques de sécurité ou de conformité introduisent souvent des contraintes invisibles qu'aucun ingénieur plateforme ne peut, à lui seul, maîtriser, tant au niveau des enjeux de sécurité, de réseau et les applicatifs sur l’ensemble de ces nombreux cas d’usage.

Contrairement aux assistants IA classiques, cantonnés à des requêtes explicites, l’IA agentique s’appuie sur une compréhension globale de l’environnement de développement. Elle peut agir de façon autonome, en fonction de signaux, d’états ou d’événements. Un fonctionnement parfaitement adapté à l’esprit du platform engineering.

Les points de vigilance à anticiper avant d’intégrer l’IA agentique

Pour intégrer l’IA agentique dans les workflows de platform engineering, les responsables doivent se poser plusieurs questions :

Interopérabilité, scalabilité et fiabilité

Comment les agents vont-ils interagir entre eux, y compris à travers des outils hétérogènes ou de fournisseurs différents ?
Le système pourra-t-il évoluer de manière fluide, à l’image des microservices, sans impact sur les performances ?
Les agents seront-ils capables de s’auto-corriger en cas d’erreur ou de résultats inattendus ?
Comment géreront-ils les enjeux de concurrence, de cohérence, et de résilience du système ?

Sécurité, gouvernance et observabilité

Comment les agents vont interagir avec les politiques réseau en place pour définir ce qu’ils peuvent ou ne peuvent pas faire ?
Comment vont-ils gérer la diversité des sources de données ?
Comment leurs échanges de données respecteront-ils les règles de sécurité, de confidentialité, et de gouvernance en place ?
Comment évaluer la performance des agents, collecter leur télémétrie, et corriger d’éventuels comportements déviants ?

Workflows développeurs

Comment les développeurs devront-ils faire évaluer leurs pratiques de travail pour collaborer efficacement avec des systèmes pilotés par des agents ?

Accélérer le travail d’équipe grâce aux agents IA et au platform engineering

L’un des principaux freins des outils d’IA actuels est leur focalisation sur la productivité individuelle, au détriment de la dynamique collective. Or, à mesure que les agents IA gagnent en maturité, les organisations peuvent les exploiter de manière proactive pour capter et appliquer le contexte à l’échelle des équipes. Ces agents intelligents et évolutifs dépassent les interfaces figées et les workflows prédéfinis.

Un domaine où l’adoption de l’IA agentique progresse rapidement est celui des postes budgétaires dits « tech obligatoires », des priorités auxquelles la plupart des équipes doivent répondre aujourd’hui : réduction de la dette technique, correction des vulnérabilités de sécurité, refonte de l’automatisation ou des infrastructures, ou encore migration d’applications héritées. Ces chantiers ont un point commun : ils sont extrêmement contextuels et posent des obstacles majeurs à l’automatisation, que l’IA agentique est justement capable de lever.

Prenons l’exemple des équipes qui conçoivent des modèles pour standardiser et automatiser des processus à l’échelle de la plateforme, comme un pipeline CI. Cela requiert habituellement un travail manuel fastidieux pour identifier les bons processus à cibler – ceux qui sont largement utilisés, avec des étapes répétitives, et dont l’impact est considérable pour les équipes. L’IA agentique peut réduire drastiquement cette charge.

Au lieu de s’appuyer sur des efforts humains pour repérer les bons candidats à la standardisation, un système agentique peut recenser tous les projets Java créés sur l’année écoulée, analyser leurs processus de construction logicielle, et identifier ceux qui sont les mieux placés pour une automatisation par l’IA. Le système peut ensuite générer des modèles préliminaires que les équipes pourront affiner.

Un Agentic Mesh représente un écosystème sophistiqué dans lequel les agents IA peuvent se découvrir mutuellement, collaborer, et relever des défis complexes, jusque-là inaccessibles. Ces agents peuvent surveiller des jobs CI, proposer des optimisations de processus et même les implémenter directement. Ils peuvent aussi détecter des opportunités d’optimisation des coûts, et ajuster en temps réel les ressources cloud selon les schémas de demande.

Bien que le platform engineering ait déjà apporté beaucoup de valeur, de nombreuses organisations ont atteint un plafond dans son exploitation. L’IA agentique est la pièce manquante pour franchir ce cap, en automatisant des processus complexes, en appliquant une intelligence contextuelle à grande échelle, et en favorisant une véritable vélocité d’équipe, bien au-delà de la seule productivité individuelle.