Huit tendances définissant la manière dont les logiciels seront conçus en 2026
Comment l'IA change-t-elle la manière dont les logiciels sont développés, et à quoi les responsables d'ingénierie doivent-ils s'attendre en 2026 ? Nous avons analysé les modèles qui se sont fait jour dans l'ensemble du secteur.
Les agents de codage sont désormais des collaborateurs.
En 2025, des équipes d'ingénierie ont découvert que l'IA pouvait gérer des flux de travail de mise en œuvre entiers : rédaction de tests, débogage des erreurs, navigation dans des bases de code complexes. En 2026, nous prévoyons que ces capacités se développeront de manière significative.
Notre nouveau rapport identifie huit tendances qui, selon nos prévisions, façonneront le développement logiciel assisté par des agents d’IA cette année. Elles se répartissent en trois catégories : les tendances fondamentales, qui transforment les méthodes de développement, les tendances en matière de capacités, qui élargissent le champ d’action des agents, et les tendances en matière d’impact, qui influencent les résultats des entreprises.
Les organisations qui prennent de l'avance ne retirent pas les ingénieurs de la boucle, elles font en sorte que le savoir-faire des ingénieurs compte là où il est le plus important.
Tendances observées
Le cycle de vie du développement logiciel subit l'un de ses changements les plus importants depuis l'interface utilisateur graphique. Les ingénieurs passent de l'écriture de code à la coordination d'agents qui écrivent du code, en concentrant leur propre savoir-faire sur l'architecture, la conception de systèmes et les décisions stratégiques.
Une nuance essentielle a émergé de l'étude sur les applications concrètes de l’IA pour les développeurs : cette transformation repose sur une collaboration active.
La recherche de notre équipe Impacts sociaux révèle que, même si les développeurs utilisent l'IA dans environ 60 % de leur travail, ils déclarent ne pouvoir « déléguer entièrement » que 0 à 20 % des tâches. L'IA sert de collaborateur constant, mais son utilisation efficace nécessite une supervision, une validation et un jugement humain.
En pratique
Les organisations de tous les secteurs mettent ces modèles en pratique, en trouvant un équilibre entre l'autonomie des agents et la supervision humaine pour accélérer les livraisons sans sacrifier la qualité.
Les ingénieurs de Rakuten ont testé Claude Code dans le cadre d'une tâche technique complexe : implémenter une méthode d'extraction de vecteurs d'activation dans vLLM, une base de code de 12,5 millions de lignes. Claude Code a terminé le travail en sept heures de travail autonome, avec une précision numérique de 99,9 %.
Les équipes de TELUS ont créé plus de 13 000 solutions IA personnalisées tout en livrant du code d'ingénierie 30 % plus rapidement, ce qui a permis de gagner plus de 500 000 heures au total.
Zapier a atteint un taux d'adoption de l'IA de 89 % dans l'ensemble de son organisation, avec plus de 800 agents déployés en interne.
Voie d’avenir
Pour les organisations qui planifient leurs priorités pour 2026, quatre domaines nécessitent une attention immédiate : maîtriser la coordination multiagents, renforcer la supervision humaine des agents grâce à des examens automatisés par l'IA, étendre le codage agentique au-delà des équipes d'ingénierie et intégrer l'architecture de sécurité dès les premiers stades.
Les organisations qui considèrent le codage agentique comme une priorité stratégique définiront ce qui deviendra possible.
Lisez l'intégralité du rapport sur les tendances de codage agentique 2026 ici.