Ali Ouni : IA agentive en génie logiciel : Des gains d’automatisation aux lacunes de fiabilité
Vous pouvez consulter l’enregistrement de ce séminaire ici (durée : 1h22m).
Heure et date : le 4 Février 2026 à 12h30
Lieu : PK-4610 et Zoom
Titre : IA agentive en génie logiciel : Des gains d’automatisation aux lacunes de fiabilité
Résumé : Les systèmes logiciels comptent parmi les artefacts les plus complexes jamais créés par l’homme, comportant des millions de composants interagissant entre eux et évoluant en continu sous des contraintes strictes de qualité, de délais et d’échelle. L’émergence récente des systèmes d’IA agentive basés sur des modèles de langage de grande taille (LLM), tels que Copilot, Cursor, Claude Code, Devin et Codex, marque un changement fondamental dans les pratiques du génie logiciel. Ces systèmes dépassent l’automatisation assistive pour créer du code de manière autonome, soumettre des pull requests, déclencher des workflows d’intégration continue et réparer itérativement les défaillances, agissant ainsi comme de véritables agents en ingénierie logicielle plutôt que comme de simples outils.
Si les premières observations démontrent des gains de productivité substantiels, des études empiriques récentes révèlent une réalité plus nuancée. L’IA agentive introduit de nouveaux défis en termes de fiabilité, incluant une augmentation des échecs d’intégration continue, des changements annulés, une dette technique auto-admise et un besoin persistant de supervision et d’intervention humaine. Plutôt que d’éliminer l’effort humain, l’IA agentive le redéfinit, déplaçant le rôle des développeurs de l’implémentation directe vers la supervision, l’orientation, la validation et le contrôle qualité.
Dans cette présentation, je synthétise les résultats empiriques récents sur l’IA agentive en génie logiciel, en abordant les pull requests générées par les agents, la fiabilité de l’intégration continue, la récupération des échecs, la dette technique et les modes de collaboration humain-IA. Je discuterai des domaines où l’IA agentive excelle, de ceux où elle rencontre des difficultés, et des raisons pour lesquelles les échecs proviennent souvent d’un décalage contextuel, d’une mauvaise gestion de la portée et de contraintes d’infrastructure, plutôt que de la seule qualité de génération du code.
Biographie : Ali Ouni est professeur titulaire à l’École de technologie supérieure (ÉTS Montréal), où il dirige le Groupe de recherche en technologies et intelligence logicielle (STIL). Passionné par la recherche et l’enseignement en génie logiciel, il a développé des travaux pionniers dans les domaines du génie logiciel, de la maintenance et de l’évolution des logiciels, de la qualité logicielle et du génie logiciel empirique. Il utilise des techniques avancées d’intelligence artificielle pour relever les défis liés aux produits, processus et parties prenantes en logiciel.
Il a publié plus de 150 articles évalués par des pairs, dont beaucoup dans des conférences et revues de premier plan en génie logiciel, et a reçu plusieurs prix Best/Distinguished Paper, ainsi que le IEEE TCSE Ten-Year Most Influential Paper Award (MIP) lors de conférences de haut niveau dans son domaine. Ses travaux de recherche ont été menés en collaboration avec d’importantes entreprises industrielles du secteur logiciel.
Il a reçu le Outstanding Early Career Computer Science Researcher Award de CS-Can/Info-Can en 2023, ainsi que le Prix Relève – Excellence en recherche de l’Université du Québec. Il est également éditeur de domaine du Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK), version v4 (2024), publié par l’IEEE Computer Society.
