Concevoir la maquette d’une app iOS à partir d’un prompt
Relier un agent de code à un outil de design (ici Paper, via MCP), puis lui demander de poser une maquette d’app iOS (une app de bourse) directement sur le canevas.
Les agents de code ne servent pas qu’aux développeurs : on trouve ici des marketeurs, des juristes et des parents qui construisent leurs propres outils. Pour les développeurs, les cas les plus instructifs sont ceux qui détaillent la méthode : contexte donné, vérification exigée, revue humaine.
Sélection : la catégorie Dev au complet, plus les cas où un agent de code a servi à construire un outil hors du métier de développeur.
Relier un agent de code à un outil de design (ici Paper, via MCP), puis lui demander de poser une maquette d’app iOS (une app de bourse) directement sur le canevas.
Un agent a récupéré des sketches publics, les a classés dans des dossiers versionnés, avec messages de commit et README, puis les a envoyés sur GitHub.
Partir d’un dépôt, faire produire une maquette soignée, puis faire implémenter la page jusqu’à un résultat prêt à mettre en ligne.
Le responsable growth marketing d’Anthropic, sans profil technique, a construit avec Claude Code un flux qui part des données de campagne et sort un CSV d’annonces prêt à importer.
Pour éviter des heures de copier-coller, le marketeur d’Anthropic a fait construire par Claude Code un plugin Figma qui génère toutes les variantes d’un visuel à partir d’une liste de textes.
Sans développeur, l’équipe juridique d’Anthropic a créé avec Claude Code un « standard » qui oriente vers le bon juriste et des outils de suivi des revues juridiques.
Un membre de l’équipe juridique d’Anthropic a construit avec Claude Code une application de texte prédictif qui suggère des réponses et les prononce avec une voix de synthèse.
Simon Willison a demandé à Claude Code, depuis le web, d’ajouter un nouveau type de contenu à son outil de newsletter, en lui donnant le code de référence et un moyen de vérifier son travail.
Pour vérifier le travail de ses agents, Simon Willison a créé deux outils qui leur font produire un document de démonstration, commandes et captures à l’appui, et il les a développés depuis son téléphone.
Avec l’agent de code de GitHub Copilot, on assigne une issue comme à un collègue : l’agent travaille dans un environnement isolé et ouvre une pull request à relire.
Nubank a délégué à Devin la migration de son monolithe ETL de plus de 6 millions de lignes vers des sous-modules, les ingénieurs se contentant de relire et d’approuver.
Carrefour a créé un agent qui apprend de l’historique des conversations de son équipe « plateforme engineering » pour répondre aux questions déjà traitées sur sa plateforme de données, avant de l’étendre à d’autres équipes.
Suez a bâti « GenAI Core », une plateforme centrale qui encadre ses quelque 50 projets d’IA générative et affiche pour chacun la consommation, le coût et une estimation des émissions de CO2 par requête.
Joannès Violot Guillemard, vigneron à Pommard, a conçu lui-même avec Claude et Glide une application où son équipe dicte température, densité et acidité de chaque cuve, et qui calcule les ajouts de produits et envoie des alertes.
Chloë, doctorante en mathématiques appliquées à Grenoble, utilise Codex comme « vérificateur » : « Dès que j'ai une erreur dans mon code, que je ne comprends pas ou que je veux l'optimiser pour aller plus vite, j’utilise l’IA. »
Capgemini utilise un assistant de développement privé, fondé sur le modèle Codestral de Mistral AI, sur ses projets pour des clients de l’aéronautique, de la défense et du secteur public.
Doctolib a équipé son équipe technique d’un agent de code et fait tourner ses propres agents distants, qui ouvrent désormais 10 % des demandes de modification du code de la plateforme.
Medgate, opérateur de télémédecine en Suisse et en Allemagne, a testé un agent de code pendant trois mois avec une quinzaine d’ingénieurs, avant de décider de l’étendre à toute l’organisation.
Endava, entreprise internationale de services logiciels, utilise un agent de code tout au long de ses projets, y compris pour l’analyse des besoins : une spécification qui aurait demandé une à deux semaines d’allers-retours a été obtenue en deux réunions d’une heure.
L’équipe infrastructure de leboncoin a construit BotISS, un agent qui répond sur son canal de support Slack, complète les demandes DNS et ouvre lui-même la modification de code, validée ensuite par un ingénieur.
Alan a construit Hopper, un agent interne qui répond sur le code, ouvre des pull requests, publie des prototypes et construit des tableaux de bord : 80 % des salariés s’en servent selon l’assureur santé.
L’équipe front-end de BlaBlaCar a confié à l’agent de GitHub Copilot des migrations de code répétitives restées en plan, en décrivant la tâche dans un fichier de prompt réutilisable.
ManoMano a construit Jiminy, un agent de revue de code qui explore le dépôt, applique les règles de relecture déjà suivies par les équipes et vérifie chaque remarque avant de la poster dans GitLab.
Migrato, petit éditeur néerlandais de logiciels de migration de contenus, a utilisé l’agent de code IBM Bob pour réécrire en C++ un installateur Java 8 qui bloquait la modernisation de sa suite.
Doctolib a construit un plugin pour Claude qui transforme un prototype généré par l’IA en code React s’appuyant uniquement sur les composants vérifiés de son design system, Oxygen.
Chez ManoMano, une chaîne d’agents analyse toutes les quatre heures les plantages des applications mobiles, cherche si le problème est déjà connu et rattache chaque cas à un ticket ; la création de tickets a été retirée à l’IA.
Chez Zalando, une chaîne de traitement par LLM résume et classe les post-mortems d’incidents touchant les bases de données, afin d’en tirer les causes récurrentes et les investissements prioritaires.
Valeo a développé avec Gemini Enterprise ses premiers agents d’ingénierie : création de cas de test dès la conception, revue continue dans la chaîne d’intégration, aide à la rédaction des spécifications système.
Un premier passage automatisé pour repérer bugs probables, tests manquants et risques de sécurité, afin que la revue humaine se concentre sur l’essentiel.
Avant de toucher à un module ancien, faire écrire par un agent des tests qui figent son comportement actuel, pour refactoriser sans casser.
Faire lire le dépôt par un agent pour produire un README fiable : à quoi sert le projet, comment l’installer, le lancer, le tester.