À quel point votre software delivery model est-il agentique ?

Une auto-évaluation dirigeant en 3 minutes

Cette auto-évaluation courte s'adresse aux executives et engineering leaders qui veulent une lecture rapide et structurée de la maturité actuelle de leur organisation en AI-native software delivery. Ce n'est pas un quiz technique. C'est une photographie pratique de la manière dont l'IA est réellement utilisée aujourd'hui dans votre delivery model.

Conseil : ne répondez pas selon vos ambitions IA. Répondez selon la manière dont votre organisation fonctionne réellement aujourd'hui.

10 questions

1. Comment l'IA est-elle utilisée aujourd'hui par vos équipes software ?

A. Principalement comme expérimentation individuelle (1 pt)B. Utilisée par certains ingénieurs pour accélérer leur travail personnel (2 pt)C. Utilisée dans des workflows d'équipe récurrents (3 pt)D. Intégrée dans les delivery processes avec des operating rules claires (4 pt)

2. Quand un outil IA génère du code, que se passe-t-il ensuite ?

A. Un développeur review et corrige tout manuellement, au cas par cas (1 pt)B. Le code est utile, mais la validation reste surtout manuelle (2 pt)C. Les checks standards sont généralement lancés avant intégration (3 pt)D. Le code entre dans une loop gouvernée avec verification et escalation rules explicites (4 pt)

3. Quelle phrase décrit le mieux votre delivery model ?

A. L'IA aide les individus, mais le SDLC reste inchangé (1 pt)B. Certaines équipes adaptent leur workflow de façon informelle (2 pt)C. Nous redesignons certaines parties du delivery autour d'agent workflows (3 pt)D. Nous évoluons volontairement vers un agentic operating model (4 pt)

4. Votre organisation serait-elle à l'aise avec un agent ouvrant une pull request pendant la nuit ?

A. Pas du tout à l'aise (1 pt)B. Uniquement comme expérimentation (2 pt)C. À l'aise dans certains cas bien bornés (3 pt)D. Déjà normal dans certains workflows sélectionnés (4 pt)

5. Comment qualifieriez-vous votre posture de testing et verification ?

A. Les tests sont inégaux et souvent manuels (1 pt)B. Nous avons de l'automatisation, mais elle n'est pas toujours fiable (2 pt)C. Les parcours importants ont des automated checks fiables (3 pt)D. La verification est assez solide pour supporter une autonomie agentique gouvernée (4 pt)

6. Quand l'IA produit le mauvais résultat, quelle est la réponse habituelle ?

A. Les équipes perdent confiance et reviennent au travail manuel (1 pt)B. L'output est corrigé au cas par cas (2 pt)C. Nous affinons les prompts et les pratiques de travail (3 pt)D. Nous améliorons le harness : scope, context, checks, state et recovery rules (4 pt)

7. Qui possède le design des workflows humain + IA en engineering ?

A. Personne explicitement (1 pt)B. Des ingénieurs individuels ou enthousiastes (2 pt)C. Certains engineering leaders ou pilot teams (3 pt)D. C'est traité comme une responsabilité d'operating model (4 pt)

8. Quelle phrase reflète le mieux votre governance model actuel ?

A. Pas de règles claires ; chacun utilise les outils comme il veut (1 pt)B. Quelques bonnes pratiques informelles existent (2 pt)C. Des guardrails sont définis pour certains workflows (3 pt)D. Autonomy levels, checkpoints et review protocols sont explicites (4 pt)

9. Comment pensez-vous la valeur de l'IA dans le software delivery ?

A. Meilleure productivité individuelle (1 pt)B. Coding et documentation plus rapides (2 pt)C. Meilleur throughput et meilleure qualité à l'échelle équipe (3 pt)D. Un delivery system redesigné avec une nouvelle économie et de nouveaux rôles (4 pt)

10. Sur les 12 prochains mois, quelle est votre vraie ambition ?

A. Laisser les équipes explorer en sécurité (1 pt)B. Standardiser quelques outils utiles (2 pt)C. Scaler les pratiques prouvées sur plusieurs équipes (3 pt)D. Construire une capability mesurable, gouvernée et agentique de software delivery (4 pt)

Votre résultat actuel

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Score auto-évaluation dirigeant

Profil : Tooling Curious

L'IA est principalement un outil d'aide individuelle aujourd'hui ; le delivery model lui-même n'a pas encore évolué.

Ce résultat se met à jour automatiquement au fur et à mesure que vous répondez aux questions.

Votre profil de maturité

10–16 — Tooling Curious

L'IA est présente, mais surtout comme outil de productivité individuelle. Le delivery system lui-même n'a pas encore changé.

Schéma typique

• l'expérimentation est réelle
• les pratiques sont inégales
• la confiance est faible
• la valeur est locale, pas systémique

Prochaine étape
Concentrez-vous sur un workflow bien borné avec une vérification solide.

17–24 — Local Acceleration

Les équipes tirent de la valeur de l'IA, mais de manière fragmentée. Vous êtes plus rapides par endroits, mais l'operating model doit encore rattraper.

Schéma typique

• plusieurs équipes utilisent l'IA régulièrement
• l'adoption est pratique, mais informelle
• la gouvernance est inconsistante
• les bottlenecks se déplacent plutôt que de disparaître

Prochaine étape
Passez de l'adoption d'outils au workflow design.

25–32 — Managed Agentic Delivery

L'IA commence à participer à des delivery workflows structurés, avec une supervision humaine significative et une vérification plus forte.

Schéma typique

• des workflows agentiques bornés existent
• les équipes font davantage confiance à l'automatisation
• les patterns de review et d'escalation émergent
• certaines parties du SDLC sont redesignées

Prochaine étape
Industrialisez le modèle : autonomy levels, harness patterns, shared metrics.

33–40 — AI-Native Delivery System

Vous ne traitez plus l'IA comme un side tool. Vous redesigniez activement le software delivery autour d'une collaboration humain-agent gouvernée.

Schéma typique

• l'IA participe à des workflows récurrents
• la validation est solide
• la gouvernance est intentionnelle
• l'operating model devient genuinement agentique

Prochaine étape
Travaillez la scale, la cohérence et l'économie du modèle.

Vous voulez la version approfondie ?

Cette auto-évaluation n'est qu'une première photographie. Le diagnostic Agentic SDLC complet va plus loin dans les delivery workflows, la gouvernance, la vérification, l'operating-model design et la readiness organisationnelle.

Prochaine étape recommandée : demandez à 3–5 leaders engineering, product et delivery de compléter cette page séparément, comparez les réponses et identifiez les divergences d'hypothèses.

Cette discussion est souvent plus précieuse que le score lui-même.

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