De l'extérieur en regardant, le marché de l'aide au codage de l'IA peut sembler être un grand flou du codage assisté. La réalité est beaucoup plus nuancée et se dépla?ant à une vitesse vertigineuse.

Ce qui a commencé comme une simple complétion du code a évolué à travers des générations distinctes, chacune représentant un changement fondamental dans la fa?on dont les développeurs fonctionnent avec les outils d'IA. Et si vous ne faites pas attention, vous êtes déjà en retard.

Andrew FileV est fondateur / PDG de Zencoder et fondateur original de Wrike.

La première génération: lorsque l'IA a appris à ?compléter nos phrases de sandwichs?

La révolution du codage de l'IA a commencé modestement avec l'achèvement du code - pensez-y comme une saisie semi-automatique sur les stéro?des. Les premiers pionniers comme Kite ont ouvert la voie, mais c'est GitHub Copilot qui a apporté cette capacité aux masses via les vastes canaux de distribution de Microsoft. D'ici 2024, 62% des développeurs ont déclaré avoir utilisé des outils d'IA pour écrire du code, avec l'achèvement du code comme médicament de passerelle.

Mais c'est là que l'industrie s'est trompée: le marketing a promis une révolution tout en livrant une évolution. Les aficionados de Github ont vanté 20% d'améliorations de productivité, les sceptiques ont répliqué qu'il s'agissait d'une tendance nette négative générant du code des ordures, et la vérité, comme toujours, vivait quelque part entre les deux. C'était une capacité merveilleuse et utile que les développeurs aimaient vraiment.

Mais le changement de jeu? Pas tout à fait.

Les chiffres racontent une histoire intéressante. En 2024, plus d'un quart de tous les nouveaux code générés par Google sont écrits par l'IA. Pourtant, malgré cette adoption massive, selon le rapport de Dora 2024, la vitesse et la stabilité ont en fait diminué. La première génération a livré la quantité mais a lutté avec la qualité - un cas classique de résolution du mauvais problème.

La deuxième génération: de l'assistant à l'agent

Puis, au début de 2024, quelque chose de fondamental a changé. Le curseur, le zencoder et d'autres outils d'IA qui vivent dans les IDE des développeurs ont un cerveau complètement nouveau avec des capacités radicalement différentes.

Ce n'étaient plus seulement des completeurs de code - ils étaient des agents de codage inidé. Ce qui a permis à ce changement de génération, c'est la nouvelle classe de modèles qui sont plus agentiques, en particulier, ils sont meilleurs à utiliser des outils, à comprendre l'environnement de votre projet et à garder leurs esprits sur des séances plus longues.

Le changement était trompeur parce que visuellement, rien n'a changé. Même interface, mêmes points d'intégration, mais sous le capot? Une bête complètement différente. Les agents pourraient corriger un bogue dans un grand référentiel ou aider les utilisateurs à "vibrer le code" un prototype entier utilisant une technologie inconnue.

C'est l'un de ces rares cas de ?même interface utilisateur, UX différent? - les cas d'utilisation ont changé et l'utilisation a changé avec eux. Les développeurs dépensent 10 fois plus sur ces outils de deuxième génération, br?lant beaucoup plus de jetons car ils déchargent des taches de plus en plus complexes.

La troisième génération: agents d'ingénierie logicielle intégrés à SDLC

Marquez le deuxième trimestre de 2025 dans vos calendriers comme l'émergence précoce de la troisième génération, et cela se produit plus vite que la plupart ne le réalisent:

-Spie le 9: Zencoder a lancé des agents Zen, marquant un passage de la productivité individuelle aux agents en équipe couvrant le SDLC complet.

-S-mai 16: Openai a lancé le codex, vous permettant d'utiliser Chatgpt semi-autonome dans votre github.

-Spie le 19: Github Copilot a lancé des DevOps agentiques.

-Phay 20th: Google a annoncé un agent de Jules asynchrones.

-Pour 22e: Anthropic a annoncé Claude 4, améliorant son outil de code Claude qui prend en charge l'automatisation des lignes de commande.

-10 juin: Zenteter est lancé pour apporter une vérification automatisée dans AI SDLC

L'industrie souhaite débloquer le prochain niveau de valeur en passant des agents de codage basés sur des IDE aux agents d'ingénierie logicielle intégrés tout au long du cycle de vie de développement logiciel. Ces agents peuvent prendre des problèmes de votre arriéré, implémenter des fonctionnalités, exécuter des tests automatisés et tirer parti des scanners de sécurité de votre pipeline CI / CD. Ils seront bient?t auto-corrigées les erreurs qui apparaissent dans ce cycle.

Je suis un grand fan de l'intelligence collective et de l'ingéniosité humaine. Au cours des quatre dernières décennies et 100 millions d'ingénieurs (qui sont toujours la norme d'or de l'intelligence), l'industrie a évolué une suite sophistiquée d'outils et de processus pour prendre en charge l'ingénierie logicielle.

J'ai toujours pensé que les premières tentatives de former des LLM pour remplacer des outils tels que les compilateurs ou les débogueurs étaient commercialement et scientifiquement une impasse, et que l'enseignement des LLM à tirer parti des outils et des processus existants est une meilleure voie. Cette philosophie (tirant parti des outils existantes) a transféré l'industrie à la deuxième génération, et maintenant que la philosophie (tirant parti des devans) mène à la troisième génération.

La vérification de la réalité: nous sommes toujours en version bêta

Voici la mise en garde cruciale: tout comme l'achèvement du code de première génération est passé du buggy et primitif à vraiment utile, cette troisième génération est toujours naissante. Les capacités sont là, mais elles sont rudes sur les bords. Pendant les six prochains mois, prévoyez de réévaluer ces outils tous les deux mois - c'est un rythme effréné auquel nous verrons des améliorations de fonction étape. Comme cela est commun avec l'IA, vous pouvez obtenir une valeur énorme si vous le déployez dans le bon scénario avec le bon contexte.

La promesse des ingénieurs 10X prend vie, et le plus grand changement se produit cette année civile. Au cours de ma carrière, il a fallu 5 à 15 ans pour voir des changements générationnels dans une catégorie de logiciels particulière, et nous les voyons maintenant deux fois dans les 12 mois. Les outils de première génération ont besoin de Strong Code LLMS et de références de remplissage.

Les agents de deuxième génération ont acquis des fenêtres de contexte plus long, des capacités d'utilisation des outils et la possibilité de naviguer dans les environnements de développement. Désormais, les agents de troisième génération exploitent de meilleurs modèles qui peuvent naviguer sur des sites Web pour des tests de bout en bout, comprendre les outils CI / CD et orchestrer plusieurs agents spécialisés travaillant de concert.

Ce que cela signifie pour vous

L'industrie passe des assistants de codage d'IA aux agents de codage à IDE aux agents d'ingénierie logicielle intégrés à SDLC. Chaque transition représente non seulement une amélioration mais une réimagination fondamentale de la fa?on dont les développeurs travaillent avec l'IA. à la fin de 2025, la plupart des start-ups et des entreprises prospectives utiliseront fortement les agents indemniques de deuxième génération et déchargeront une partie importante de travaux de routine vers les agents de troisième génération intégrés dans CI / CD.

L'avenir du développement de logiciels ne consiste pas à taper plus rapidement - il s'agit de penser plus grand tandis que l'IA gère les détails de la mise en ?uvre. Gardez les yeux ouverts, mettez à jour vos outils fréquemment et, surtout, ajustez vos attentes et évaluations. L'age des agents d'ingénierie logicielle est arrivé et se déplace plus vite que nous l'avions prévu.

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