Développer avec l'IA : quel niveau de structuration pour quel projet ?

Les directions techniques d'un grand groupe et d'une scale-up avec qui nous avons échangé proposent de lire les usages de l'IA en développement sur une échelle de maturité. Chaque niveau ajoute une couche de cadrage : plus l'agent travaille longtemps sans intervention humaine, plus le projet doit lui fournir un contexte explicite.

• Niveau 1, l'autocomplétion : l'assistant propose la suite de la ligne ou de la fonction, le développeur accepte ou refuse.
• Niveau 2, le pair coding : le développeur dialogue avec l'assistant, lui délègue une tâche bornée et relit chaque modification.
• Niveau 3, le projet structuré : le dépôt fournit un contexte permanent (fichiers d'instructions, conventions), des Skills et des agents adaptés à ses besoins.
• Niveau 4, le développement guidé par les spécifications (SDD) centré sur le développement : la spécification précède le code et guide l'implémentation.
• Niveau 5, le SDD de bout en bout : la spécification relie le besoin produit, le développement et les tests, jusqu'à la preuve de couverture.
• Niveau 6, les agents autonomes intégrés aux systèmes : ils agissent dans les pipelines et les outils de l'entreprise, sous supervision.

Le socle commun visé par ces directions techniques se situe au niveau 3. Elles retiennent qu'un projet bien configuré atteint déjà une accélération importante avec moins de complexité que le SDD, dont la valeur est surtout située dans la liaison entre produit, développement et tests. Les niveaux supérieurs restent, selon les cas, expérimentés ou envisagés : ils ne constituent pas une cible universelle.

Un agent de code démarre chaque session sans mémoire du projet. Les fichiers de contexte comblent ce manque. Dans Claude Code, le fichier CLAUDE.md contient des instructions en Markdown (architecture, conventions, commandes de build et de test) lues au début de chaque session. La documentation d'Anthropic précise qu'elles sont traitées comme du contexte et non comme une configuration imposée, et recommande de viser moins de 200 lignes par fichier.

AGENTS.md poursuit le même objectif sous la forme d'un format ouvert, lisible par de nombreux outils (OpenAI Codex, Cursor, Devin, entre autres) et placé sous l'égide de l'Agentic AI Foundation, au sein de la Linux Foundation. Claude Code sait lire un AGENTS.md existant à la place ou en complément d'un CLAUDE.md.

Les Skills ajoutent des savoir-faire chargés à la demande. Une Skill est un dossier contenant un fichier SKILL.md : l'agent ne voit en permanence que sa description et ne charge le contenu complet que lorsque la tâche le justifie, ce qui permet d'embarquer des procédures longues (revue de sécurité, migration, conventions de test) sans encombrer le contexte. Les Skills de Claude Code suivent le standard ouvert Agent Skills, utilisable par d'autres outils.

Les ADR (Architecture Decision Records), formalisés par Michael Nygard en 2011, consignent une décision d'architecture à la fois : son contexte, la décision, son statut (proposée, acceptée, remplacée) et ses conséquences. Les agents peuvent s'y appuyer pour respecter des choix dont ils n'ont jamais vu la discussion.

Le spec-driven development (SDD), ou développement guidé par les spécifications, inverse l'ordre habituel du travail avec un agent : au lieu de lui demander du code puis de corriger, l'équipe écrit d'abord ce qu'il faut construire et pourquoi. GitHub Spec Kit, la boîte à outils open source de référence sur ce sujet, le résume ainsi : définir le quoi et le pourquoi avant de décider du comment. Le cycle part de principes de projet (la « constitution »), puis enchaîne la spécification, le plan technique, le découpage en tâches et l'implémentation, vérifiée au regard de ces artefacts.

Deux usages se distinguent. Centré sur le développement (niveau 4), le SDD sert surtout à mieux guider l'agent et à réduire les allers-retours. De bout en bout (niveau 5), la spécification relie l'expression du besoin, le code et les tests, jusqu'à démontrer que le besoin est couvert. C'est ce second usage que ces dirigeants jugent le plus porteur, même si son bénéfice est moins visible.

Dans ces deux organisations, le SDD reste une pratique en cours d'expérimentation, menée surtout sur de nouveaux projets : ses résultats sont encore à confirmer.

Accélérer la production n'a de sens que si la qualité suit. Nos interlocuteurs ont décrit six leviers de cadrage, chacun avec une limite qu'ils ne prétendent pas avoir levée.

Ces leviers rejoignent le constat du rapport DORA 2025 de Google Cloud, selon lequel 90 % des répondants utilisent l'IA au travail. Le rapport résume son effet ainsi : l'IA ne répare pas une équipe, elle amplifie ce qui existe déjà. Son adoption est associée à un meilleur débit de livraison mais reste corrélée négativement à la stabilité, car elle augmente le volume de changements et met à nu les faiblesses des contrôles. Parmi les sept capacités que DORA associe à un effet positif figurent la connexion de l'IA au contexte interne et des filets de sécurité.

Le vibe coding désigne le fait de produire une application en conversant avec un agent, sans structurer ni vraiment relire le code obtenu. Les dirigeants avec qui nous avons échangé rapportent que des projets ont dû être repris ou recommencés, surtout des bases initiées par des non-développeurs. Ils jugent ce coût de reprise acceptable au regard de l'apprentissage, à une condition : voir la dette avant qu'elle ne s'installe.

La leçon tient au moment du changement de régime. Un prototype exploratoire peut se passer de structuration ; une base appelée à durer doit basculer tôt vers le niveau 3, avec un fichier de contexte, des tests et des décisions documentées.

Plutôt qu'une politique globale, ces dirigeants proposent de décider le niveau projet par projet. Le tableau ci-dessous reprend les quatre situations qu'ils ont distinguées.

Cette approche suppose de savoir juger un projet : architecture, dette, criticité. C'est un travail d'arbitrage plus que d'outillage, et nos interlocuteurs le décrivent comme la compétence la plus difficile à recruter aujourd'hui. C'est aussi ce que nous regardons en entretien : savoir dire pourquoi structurer tel projet au niveau 3 et tel autre au niveau 5, et ce qu'il ne faut pas confier à un agent.

L'impression d'aller plus vite est un mauvais indicateur. En juillet 2025, l'institut METR a publié un essai contrôlé dans lequel des développeurs open source expérimentés étaient 19 % plus lents avec l'IA, tout en se croyant 20 % plus rapides. En février 2026, METR a jugé ce résultat dépassé : d'après ses échanges avec les participants, les développeurs sont probablement davantage accélérés avec les outils récents. L'institut souligne toutefois que ses nouvelles données ne constituent qu'une preuve très faible de l'ampleur de ce gain, car de plus en plus de développeurs refusaient de travailler sans IA, ce qui biaise l'échantillon.

Pour une équipe, la conséquence pratique est de mesurer avant et après chaque changement de niveau, avec des indicateurs de livraison et de stabilité plutôt qu'avec le ressenti : délai de mise en production, taux de changements entraînant un incident, temps de revue. Un passage au SDD qui accélère le code mais allonge la revue n'a rien gagné. Les fichiers de contexte et les Skills, enfin, vieillissent comme le code et doivent être revus régulièrement.