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Pour Cognition, l’avenir du génie logiciel n’est pas un jeu à somme nulle entre les ingénieurs humains et les agents IA. Il s’agit d’une collaboration entre les humains et l’IA qui tire parti des atouts de chacun pour créer des équipes d'ingénierie plus efficaces et plus performantes.

Scott Wu est cofondateur et PDG de Cognition. Enfant doué pour les mathématiques et la programmation, il a grandi en Louisiane. Il a participé à son premier concours de mathématiques en deuxième année d’école primaire et a appris à programmer à l’âge de 12 ans. Il a remporté trois médailles d’or aux Olympiades internationales d’informatique et a été sacré champion du concours MATHCOUNTS en 2011. Pendant ses études universitaires, il a représenté Harvard lors du Concours international de programmation universitaire de 2016. Il a fondé sa première entreprise en 2017 : Lunchclub, une plateforme de réseautage basée sur l’IA. Après avoir quitté Lunchclub en 2022, il a cofondé Cognition.

Nous avons récemment reçu Wu dans notre podcast Cheeky Pint. Nous avons extrait ici une partie de cette conversation pour mettre en lumière ses réflexions sur l’état actuel du codage en IA et l’impact potentiel des agents IA sur les métiers traditionnels du génie logiciel. Nous lui avons également demandé son avis sur la trajectoire de croissance globale du secteur de l’IA. Cette interview vidéo a été raccourcie et remaniée pour plus de clarté. Pour visionner l’épisode complet, cliquez ici.

Parlez-nous de Devin. En quoi votre assistant de programmation basé sur l’IA se distingue-t-il des assistants de programmation existants ?

Wu : d’une manière générale, nous voulons façonner l’avenir du génie logiciel.
On a déjà connu ce modèle d’IDE par le passé — GitHub Copilot en est l’un des précurseurs les plus connus — : vous tapez sur le clavier, et l’assistant vous aide à gagner un peu de temps en vous proposant des outils, des raccourcis et tout ce dont vous avez besoin.
Devin représente un modèle très différent de ce que j’appellerais une expérience asynchrone, où l’on dispose d’un agent à qui l’on délègue une tâche. Devin fonctionne donc naturellement au niveau d’un ticket ou d’un projet : vous rencontrez un problème sur GitHub ou un autre outil, vous mentionnez Devin sur Slack, Linear ou Jira, et Devin se met alors au travail.

Dans quelle mesure Devin est-il capable aujourd’hui de mener à bien ces tâches de développement ?

Wu : Aujourd’hui, nous qualifions volontiers Devin d’ingénieur junior. En général, les utilisateurs font appel à Devin pour des tâches telles que des demandes de fonctionnalités simples et des corrections de bogues. Devin se charge également d’une grande partie des tâches répétitives et fastidieuses qui reviennent souvent dans le travail d’ingénierie : migrations, modernisations, refactorisations, mises à niveau de version, ou encore tests et documentation. C’est fou de voir à quel point un ingénieur informatique passe son temps sur des tâches telles que la correction de ses déploiements Kubernetes.

Partout dans le monde, les organisations s’efforcent d’évaluer l’impact du codage par IA. Quelle est votre opinion quant à l’ampleur de cet impact sur la productivité ? Et est-il réellement mesurable ?

Wu : Oui, tout à fait. Je pense que cette transition progressive vers les agents s’avérera très utile. Avec les agents, une grande partie du processus consiste à effectuer la tâche à votre place. Ainsi, qu’il s'agisse d’un ticket Jira ou d’une migration, on a généralement une bonne idée du nombre d’heures d’ingénierie qui seront nécessaires. L’agent se charge désormais de tout, de bout en bout. L’impact est beaucoup plus clair, car vous n'avez plus à vous occuper de cette migration. Vous avez examiné la PR en cinq minutes, et c’est tout.

Parlez-moi de l’acquisition de Windsurf. J'ai cru comprendre que l’accord s’était conclu très rapidement.

Wu : Nous avons appris vendredi, en même temps que tout le monde, qu’un accord était en cours de négociation entre Google et Windsurf. Nous les avons contactés à l’improviste le soir même pour en discuter, et nous avons compris que si nous devions agir, tout devait être prêt dès lundi.

Nous nous sommes donc dit : « Bon, si on veut creuser cette piste, il va falloir y passer tout le week-end sans relâche. » Nous sommes parvenus à un accord verbal ce samedi-là, puis avons tous passé la nuit blanche du dimanche pour régler les aspects juridiques. Et nous avons signé le contrat le lundi à 9 heures du matin. C’était vraiment sympa.

Nous avons alors constaté qu’il existait une très belle synergie, car l’équipe principale chargée de la recherche et de l’ingénierie produit chez Windsurf avait rejoint Google, tandis que toutes les autres fonctions étaient restées intactes. Chez Cognition, pour le meilleur ou pour le pire, nous avions réussi à constituer cette équipe principale de recherche et d’ingénierie produit, mais nous avions pris un peu de retard dans le développement de toutes les autres fonctions. Nous savions qu’il y avait là quelque chose de vraiment intéressant.

Le secteur de l’IA se compose de plusieurs niveaux : il y a les centres de données, puis les laboratoires, et enfin les couches applicatives. Si l’on se projette dans les 5 ou 10 prochaines années, quels niveaux deviendront plus compétitifs ? Et lesquels le seront moins ?

Wu : Tout le monde se moque toujours de moi quand je dis ça, mais je pense que toutes les équipes vont très bien s’en sortir.

La valeur s’accroît partout où il existe une différenciation significative au sein d’une couche : il y a NVIDIA et il y a TSMC, et tant que NVIDIA aura besoin de travailler avec TSMC et que TSMC aura besoin de travailler avec NVIDIA, ces deux entreprises continueront à prospérer. On observe le même phénomène à tous les niveaux de la chaîne. Je dirais que les problèmes résolus à chacune de ces différentes couches sont des problèmes très, très différents, qui présentent une différenciation assez significative.

Par exemple, la seule chose qui importe à Cognition, c’est de façonner l’avenir du génie logiciel. Ainsi, chacun a sa propre identité et chacun excelle dans son domaine.

Je serais curieux de savoir à quoi, selon vous, devrait ressembler l’infrastructure économique de l’IA.

Wu : Le passage d’une tarification par utilisateur à une tarification à l’usage est sans aucun doute un changement majeur. L’autre grande évolution qui me vient à l’esprit, c’est qu'il y aura également tout un écosystème d’agents.

On passe nos commandes DoorDash via Devin. On commande nos colis Amazon avec Devin : on va juste sur Slack et on dit « Salut, @Devin, tu peux aller nous acheter d’autres tableaux blancs ? » On a eu une autre anecdote marrante où Devin a dû négocier avec une compagnie aérienne pour obtenir le remboursement d’un vol annulé. Devin discutait avec l’agent du site et a fini par dire : « Ça ne marche pas. J’ai besoin de parler à un humain tout de suite. » Et Devin a obtenu le remboursement.

Il y a donc beaucoup plus d’agents qui naviguent sur le Web ces derniers temps, et jusqu’à présent, le principe voulait qu’il y ait une multitude de choses qu’un agent non humain n’était pas autorisé à faire. Nous devrons probablement assister à une multiplication des délégations d’accès, afin d’indiquer clairement qu’un agent est habilité à agir en votre nom.

Quand embaucherez-vous votre dernier ingénieur humain ?

Wu : C’est une bonne question. Je vais faire une distinction ici : je pense qu’il arrivera un moment — probablement d’ici deux, trois ou quatre ans — où nous cesserons d’utiliser le code comme interface principale. En gros, le métier d’ingénieur informatique consistera simplement à dire à son ordinateur ce qu’il doit faire.

Vous voulez dire que d’ici deux à quatre ans, les ingénieurs informatiques ne regarderont plus vraiment le code dans leur travail quotidien, tout comme ils ne regardent plus le langage assembleur aujourd'hui ?

Wu : Exactement. Ils prendront beaucoup de décisions architecturales, mais dans la plupart des cas, ils ne se pencheront pas eux-mêmes sur le code. À ce stade, il est évident que les métiers vont beaucoup évoluer. Mais si je devais faire un pronostic, je dirais plutôt que nous aurons beaucoup plus d’ingénieurs informatiques, et non moins.

Tout le monde parle du paradoxe de Jevons et de son lien avec l’IA. C’est particulièrement vrai dans le domaine des logiciels, car la demande en code et en logiciels ne semble jamais faiblir.