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title: "Notre vision de l’intelligence artificielle"
description: "Notre vision de l’intelligence artificielle appliquée au développement logiciel, ainsi que notre expérience et nos craintes."
resource: https://www.scub.net
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# Notre vision de l’intelligence artificielle

L’IA appliquée au développement logiciel se présente aujourd’hui, selon nous, sous trois formes :

- **Le développement logiciel accessible à tous** (*vibe coding*), avec des outils comme Bolt, Lovable ou v0, qui permettent à des profils non techniques — entrepreneurs, designers, product managers ou experts métier — de concevoir rapidement des prototypes fonctionnels, des applications web ou des MVP à partir de descriptions en langage naturel.

- **Le développement logiciel amélioré**, avec des outils d’autocomplétion et de conversation comme GitHub Copilot, qui augmentent les capacités des développeurs sans transformer radicalement leur manière de travailler. Ces outils s’intègrent directement dans les environnements de développement existants et optimisent les pratiques actuelles, sans remettre fondamentalement en cause les méthodes traditionnelles d’ingénierie logicielle.

- **Le développement logiciel transformé**, avec des agents IA comme Claude, qui permettent aux développeurs de déléguer des tâches entières - génération de fonctionnalités, refactoring, débogage, tests ou documentation — et de passer progressivement d’une logique d’écriture de code à une logique de pilotage, de supervision et d’orchestration du développement.

À Scub, nous sommes convaincus que l’arrivée des agents IA constitue un tournant majeur et qu’il n’est plus possible de développer des logiciels comme avant. Même si cette transformation entraînera probablement des secousses sur l’emploi, le marché ou les attentes des clients, nous restons globalement optimistes.

Nous avançons vers une **ingénierie logicielle assistée par IA** : une approche structurée qui combine la créativité du *vibe coding* avec la rigueur des pratiques traditionnelles d’ingénierie. Nous nous appuyons sur des spécifications claires, des processus exigeants et une collaboration étroite entre les développeurs et les outils d’IA, afin de garantir que les produits livrés soient non seulement fonctionnels, mais aussi maintenables, fiables et sécurisés.

## Notre discours sur l’IA

Nous travaillons déjà depuis un certain temps sur des usages concrets et avancés de l’IA :
- Nous l’utilisons pour développer nos projets open source liés à l’IA, notamment **Docling Studio** et **Mogami**.
- Nous accompagnons nos clients dans l’intégration de l’IA à leurs produits, par exemple sur **Isiadoc** et **Mailvista**.
- Notre CTO intervient comme ambassadeur IA et contribue à l’évangélisation du sujet lors de conférences.

Après avoir testé avec succès l’IA sur nos projets open source, nous menons désormais des expérimentations approfondies sur l’ensemble de la chaîne de production de notre activité d’édition logicielle (**SPS**), afin de mesurer les gains potentiels, la qualité obtenue, les risques associés et les coûts réels.

Une fois ces éléments consolidés et validés, nous généraliserons l’usage des agents IA à l’ensemble des équipes et des projets Scub, **au plus tard le 1er janvier 2027**.

Nous sommes donc enthousiastes, mais nous restons prudents - pour nous-mêmes comme pour nos clients.

Si nous souhaitons également nous différencier de la concurrence, nous pouvons souligner que nos projets open source sont non seulement développés avec une approche fortement assistée par IA, mais qu’ils s’inscrivent aussi dans les nouveaux usages rendus possibles par l’intelligence artificielle :
- **Docling Studio** est un outil dédié à l’extraction, à la structuration et à la transformation intelligente de documents pour les workflows IA et les architectures RAG.
- **Mogami** est une stack Java autour du protocole x402, qui permet à des agents IA de payer pour des ressources ou d’être rémunérés pour leur travail à l’aide de stablecoins.

Source canonique :
- `entreprises/scub/09-recherche-et-developpement-docling-studio.md`.
- `entreprises/scub/10-recherche-et-developpement-mogami.md`.

## Notre histoire avec l’IA

### Avant décembre 2025
Nous utilisions déjà l’IA, notamment GitHub Copilot, pour nous assister dans le développement grâce à l’autocomplétion et au chat. Nous avons également testé des agents sur de nouveaux sujets, comme x402, pour lesquels les modèles n’avaient pas été spécifiquement entraînés, avec des résultats décevants. L’IA nous apportait une aide réelle, mais les gains restaient modestes.

### Décembre 2025
La sortie de modèles comme GPT-5.2, Gemini 3 et Claude Opus 4.5 à la fin de l’année 2025 a marqué un tournant. Les retours étaient particulièrement enthousiastes quant à leurs capacités de raisonnement, de développement logiciel et d’autonomie. Nous avons alors commencé à développer avec cette nouvelle génération de modèles. À partir de ce moment, les agents IA autonomes nous ont semblé devenir une réalité tangible.

### Février 2026
Le 19 février, sur le projet **Mogami**, nous avons reçu un email de deux chercheurs en sécurité sud-coréens de l’université Sungkyunkwan. Ils nous informaient de la publication imminente d’un article portant sur une faille de sécurité dans le protocole x402, et nous laissaient quelques jours pour corriger le problème. À partir du document transmis par les chercheurs, nous avons demandé à un agent, sur GitHub, de valider le problème, de le corriger et de le tester. En 17 minutes, l’agent avait confirmé la faille, écrit un test permettant de la reproduire et proposé une correction que nous avons validée sans y apporter de modification. Cet épisode a fini de nous convaincre que les agents IA allaient devenir incontournables.

### Avril 2026
Pour confirmer cette intuition, nous avons décidé de lancer un nouveau projet à partir de zéro : **Docling Studio**, un outil dédié à l’extraction, à la structuration et à la transformation intelligente de documents pour les workflows IA et les architectures RAG. En un mois, à partir de spécifications et avec les agents Claude, nous avons produit un logiciel utilisable, effectivement utilisé, puis publié en open source.

### De juin à septembre 2026
Avec **Docling Studio**, nous sommes partis de zéro à partir de simples spécifications. En parallèle, afin de tester les limites des agents IA sur notre cœur de métier d’éditeur de logiciels, nous avons décidé de les expérimenter sur notre solution **SPS**, qui possède plusieurs années d’historique et de fortes contraintes métier et techniques. D’ici septembre, nous voulons être capables d’évaluer précisément ce que l’IA peut nous apporter, combien elle coûte réellement et quelles en sont les limites.

### Jusqu’à décembre 2026
Nous généralisons progressivement l’usage des agents IA à l’ensemble de nos équipes et de nos projets.

## Nos principales craintes

Voici les principales raisons qui expliquent pourquoi nous n’avons pas encore généralisé l’usage de l’IA à l’ensemble de nos équipes et de nos projets :

- **La perte de maîtrise du code** : faire générer du code par un agent peut sembler presque magique. Nous craignons que des milliers de lignes produites automatiquement soient intégrées sans compréhension humaine suffisante. Le code peut fonctionner en apparence, tandis que la logique métier échappe progressivement aux développeurs, rendant chaque évolution ou débogage plus difficile et plus risqué.

- **Le non-respect des standards** : avec des agents IA autonomes opérant projet par projet, chaque base de code peut dériver vers ses propres standards, architectures et conventions. À terme, cela peut fragmenter le système d’information et rendre la cohérence globale de l’entreprise beaucoup plus difficile à maintenir.

- **Le passage à des coûts variables** : le développement logiciel pourrait évoluer d’un modèle de coûts principalement forfaitaires — salaires, licences fixes, infrastructure relativement stable — vers un modèle de coûts variables à l’usage (calcul, tokens, exécutions d’agents, validations, etc.), dans lequel chaque action de développement consomme des ressources facturées dynamiquement.
