Après les grands modèles de langage, la prochaine rupture de l’intelligence artificielle générative pourrait bien venir des agents autonomes, capables d’exécuter des tâches de bout en bout. Dans un pipeline DevOps, ces agents ne se contenteront plus de rédiger ou de compléter du code: ils orchestreront des workflows, détecteront des anomalies, corrigeront des bugs, optimiseront les performances et piloteront même les changements d’infrastructure.

Contrairement aux craintes récurrentes, l’irruption de l’IA agentique ne vise pas à remplacer développeurs ou ingénieurs DevOps, assure la plateforme logicielle GitLab. Elle doit plutôt leur permettre de se recentrer sur des activités à forte valeur ajoutée: architecture, qualité, sécurité, design. Une transformation des équipes s’annonce: moins d’ingénierie répétitive, davantage de supervision, de planification, de gestion des risques et d’innovation.

Pipelines automatisés

Cette nouvelle génération d’agents d'IA pourra d’abord être utilisée dans les pipelines CI/CD (intégration continue / déploiement continu). Plus besoin d’une intervention humaine pour mener des tests ou déployer des mises à jour. L’IA pourra bientôt gérer l’ensemble du processus, tout en apprenant de chaque release. Résultat attendu: des pipelines plus rapides, plus fiables et plus cohérents. Et donc des cycles de livraison de logiciels qui se raccourcissent et gagnent en qualité.

Même logique côté infrastructures. Grâce à une observation en temps réel, les agents pourront ajuster automatiquement les ressources selon la charge, anticiper les défaillances et maintenir la continuité de service sans surveillance constante. Une promesse d’optimisation des coûts et de robustesse accrue.

C’est toutefois dans la gestion des incidents que ces systèmes pourraient révéler tout leur potentiel. Plutôt que de multiplier les alertes, les agents analyseront les anomalies, en évalueront l’impact et interviendront immédiatement: rollback, reconfiguration, redéploiement… De quoi réduire les interruptions, fluidifier le développement et donc gagner du temps.

Enfin, la sécurité devrait elle aussi bénéficier de cette automatisation intelligente. En détectant et en corrigeant les vulnérabilités à un stade précoce, les agents offriront une protection active, continue, capable d’enrayer les menaces avant qu’elles ne s’étendent.

Le défi de l’acceptation humaine

Mais ce virage soulève également de nouveaux défis. Le premier concerne la gouvernance: comment garantir qu’un agent respecte les politiques de sécurité, les exigences de conformité et les standards internes ? Pour répondre à cette problématique, GitHub met en avant des garde-fous comme la protection de branches ou l’obligation d’approbation humaine avant l’exécution de workflows CI/CD.

À plus grande échelle, la montée en puissance de systèmes “auto-gouvernés” nourrit des interrogations sur leur fiabilité. Des travaux académiques appellent ainsi à la mise en place d’un cadre “AgentOps”, dédié à l’observation, à la validation et à la correction des comportements agentiques. L’objectif : assurer une exécution transparente, maîtrisée et sécurisée.

Reste enfin la question de l’intégration. Déployer des agents dans des environnements existants, souvent complexes, hétérogènes, parfois vieillissants, exigera une solide maturité DevOps, ainsi qu’un effort d’accompagnement pour lever les craintes internes. Au-delà des enjeux techniques, l’acceptation humaine sera en effet l’un des principaux défis de cette nouvelle ère du DevOps augmenté.