Avec les agents, c’est la revue de code qui bloque
Les agents doublent le nombre de PR, mais la relecture n’a pas suivi. Ce que montrent les chiffres, comment l’équipe Claude Code s’en sort, et comment je relis.
Les agents ont fait exploser le nombre de pull requests, mais la relecture n’a pas suivi : c’est elle qui fixe la vitesse d’une équipe. Je le vis au travail, et les chiffres publiés ces derniers jours vont dans le même sens.
Ce que disent les chiffres
Deux économistes de Harvard, Fiona Chen et James Stratton, ont étudié 718 entreprises. Après l’adoption d’agents de code, les équipes produisent 30 % de lignes et 23 % de PR en plus. Dans le même temps, le temps de relecture d’une PR augmente de 49 %, la part des PR qui reviennent avec des changements demandés double presque, et le nombre de commentaires par PR monte de 35 %. Selon eux, ces gains ne se retrouvent pas dans ce que l’entreprise livre au final.
Gergely Orosz arrive à une conclusion proche dans son enquête auprès de 27 entreprises. CodeRabbit observe 113 % de PR en plus par semaine sur un an. Mais un ingénieur d’un éditeur de logiciel coté en Bourse résume bien la limite : quand l’équipe tient à garder la qualité du code d’avant l’IA, la vitesse réelle n’a pas beaucoup augmenté. Ailleurs, le nombre de PR n’a pas bougé, mais elles sont trois fois plus grosses.
Écrire du code ne coûte presque plus rien. Le relire coûte toujours autant, et il y en a beaucoup plus.
Ce que fait l’équipe Claude Code
L’équipe qui développe Claude Code a publié sa façon de relire. Claude écrit environ 90 % du code de l’outil. Leur objectif : dépenser le moins de temps humain possible sans augmenter le nombre de reverts ni d’incidents.
Avant même la PR, l’agent lance les tests, le build et le linter, puis un second agent relit le diff avec un contexte neuf. Sur chaque PR, plusieurs agents cherchent des bugs en parallèle, d’autres votent sur chaque remarque, et seules celles qui font consensus sont publiées. Une revue de sécurité séparée peut bloquer le merge.
Le point qui m’intéresse le plus, c’est que l’attention humaine est dosée selon le risque. Une correction de documentation ou un ajout derrière un feature flag peut être mergé sans aucune validation humaine. Un changement ordinaire demande une personne, le code le plus risqué en demande deux, et certains fichiers, comme ceux de la CI, exigent toujours un humain. Un classifieur lit le changement et choisit le niveau, quel que soit l’auteur. Et la personne qui a piloté l’agent compte comme l’un des relecteurs : elle répond du code comme si elle l’avait tapé.
Ils ont aussi plafonné les allers-retours entre l’agent qui écrit et l’agent qui relit : une PR a enchaîné plus de cinquante tours en une nuit. Avec un plafond de trois tours et quelques autres réglages, la part des PR validées au premier passage est passée de 65 % à 78 %. Entre juin et septembre, les PR mergées ont plus que doublé, et la part de celles qu’il a fallu annuler a baissé de plus de 40 %.
Comment je relis
Au travail, je relis tout le code que produit l’agent. Mais je ne le lis pas comme la PR d’un junior. Je le lis comme celle d’un senior qui connaît très bien le métier. Des agents ouvrent déjà des PR de documentation : je les ouvre pour voir ce qu’il y a, mais je ne les relis presque pas.
Sur mes projets perso, qui n’ont pas de clients, je ne relis presque rien. Je questionne l’architecture et les choix techniques, et je laisse l’agent vérifier que ça marche. Si quelque chose casse, personne n’est touché à part moi.
Le goulot, c’est aussi l’équipe
Avec l’IA, j’ouvre beaucoup plus de PR qu’avant. Je trouve aussi des bugs plus vite : l’IA est très forte pour analyser des données, et elle m’a déjà fait trouver des bugs présents depuis des années. Mais tout ça finit dans la file de relecture de l’équipe.
C’est là que l’écart se creuse. Les collègues qui utilisent peu l’IA, et surtout pas pour relire, sont largués par le volume. Ils relisent à la main du code produit à la vitesse d’une machine.
Sources : Artificial Intelligence in the Firm: Bottlenecks in Software Production, Chen et Stratton, What’s the ROI of software engineers’ spending on AI?, The Pragmatic Engineer, How the Claude Code team does code review, claude.dev. Texte rédigé avec l’aide d’une IA à partir de mes idées, puis relu par moi.