# Qu’est-ce qu’un agent de programmation?

Date: 2025-05-20 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/qu-est-ce-qu-un-agent-de-programmation/

**Answer:** Un agent de programmation est un système d’IA qui ne se contente pas de suggérer du code, mais qui exécute lui-même une tâche de programmation : il lit votre projet, modifie des fichiers, lance des commandes et des tests, et recommence jusqu’à ce que le travail soit fait ou qu’il soit bloqué. Le nouveau Codex d’OpenAI, qui travaille dans un bac à sable infonuagique, et Claude Code d’Anthropic, qui travaille dans votre terminal, en sont deux exemples phares.

Pendant quelques années, l’aide de l’IA à la programmation voulait dire la saisie semi-automatique : vous tapiez, et un modèle devinait les lignes suivantes. Un agent de programmation travaille à un autre niveau. Vous décrivez une tâche, comme « corrige le bogue qui fait planter la page de connexion quand le mot de passe est vide », et l’agent explore le code, fait des modifications dans plusieurs fichiers, lance les tests, lit les erreurs et réessaie. Vous examinez le résultat plutôt que chaque frappe.

Deux lancements cette année montrent l’idée qui prend forme. En février, Anthropic a lancé un aperçu de recherche (*research preview*) limité de Claude Code en même temps que son modèle Claude 3.7 Sonnet. Vendredi dernier, le 16 mai, OpenAI a ouvert un aperçu de recherche de Codex, un agent qui fait du travail de génie logiciel dans le nuage, aux abonnés de ChatGPT Pro, Team et Enterprise.

## Deux façons de travailler : votre terminal ou un bac à sable dans le nuage

**Claude Code** est un outil en ligne de commande. Vous le lancez dans le dossier d’un projet sur votre propre machine, et il peut chercher dans le code et le lire, modifier des fichiers, créer des tests et les lancer, pousser des commits vers GitHub et appeler d’autres outils en ligne de commande. Anthropic affirme qu’il garde le développeur dans la boucle à chaque étape et, par défaut, il demande la permission avant les actions qui modifient votre système, comme écrire des fichiers ou lancer de nombreuses commandes shell.

**Codex** tourne dans le nuage. Vous l’ouvrez à partir de la barre latérale de ChatGPT, tapez une tâche et cliquez sur « Code » (ou sur « Ask » pour une question sur le code). Chaque tâche obtient son propre conteneur isolé, préchargé avec votre dépôt. Codex peut modifier des fichiers et lancer des tests, des linters et des vérificateurs de types, et OpenAI affirme qu’une tâche prend habituellement de 1 à 30 minutes. Vous pouvez en lancer plusieurs à la fois. Le modèle qui l’anime, codex-1, est le modèle de raisonnement o3 d’OpenAI, entraîné davantage pour le travail logiciel.

| | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Où il tourne | Sur votre machine, dans le terminal | Dans le nuage d’OpenAI, un bac à sable par tâche |
| Comment vous suivez | En direct, en approuvant les actions | Vous revenez voir quand la tâche est finie |
| Internet pendant une tâche | Utilise les outils de votre environnement | Désactivé |
| Fichier d’instructions du projet | CLAUDE.md | AGENTS.md |

## Comment un agent connaît-il votre projet?

Les deux outils lisent un fichier d’instructions en texte brut que vous gardez dans le dépôt. Codex cherche AGENTS.md; Claude Code charge automatiquement CLAUDE.md. Ces fichiers indiquent à l’agent comment le projet est organisé, quelles commandes le compilent et le testent, et quelles conventions suivre. Quelques lignes suffisent à faire une grande différence :

```prompt
# AGENTS.md
- Installation : npm install
- Lancer tous les tests : npm test (ils doivent réussir avant que tu termines)
- Utilise le mode strict de TypeScript; aucune nouvelle dépendance sans demander.
- Garde les modifications petites et explique chacune dans le résumé de la demande de tirage.
```

L’annonce d’OpenAI le dit simplement : comme les humains, les agents Codex donnent leur meilleur avec des environnements de développement configurés, des tests fiables et une documentation claire.

## Sécurité et révision

Donner à un logiciel le pouvoir de lancer des commandes demande de la prudence. Codex a l’accès Internet désactivé pendant qu’il travaille : il ne peut donc toucher qu’au code que vous avez fourni et aux dépendances installées par votre script de configuration. Il cite aussi les journaux du terminal et les résultats des tests, pour que vous puissiez retracer ce qu’il a fait, et il le dit quand des tests échouent. Malgré tout, OpenAI insiste sur le fait que les gens doivent encore examiner et valider le code écrit par l’agent avant de le fusionner ou de l’exécuter.

Claude Code travaille sur votre vraie machine, et c’est pourquoi il demande avant les actions risquées. Le guide des bonnes pratiques d’Anthropic note que contourner ces vérifications de permission peut mener à des pertes de données ou à l’*injection de prompt*, où un texte malveillant dans un fichier ou une page Web amène l’agent à faire quelque chose que vous n’aviez pas prévu. Son conseil : ne le faire que dans un conteneur sans accès Internet.

> **À essayer :** choisissez un petit projet à code source ouvert que vous connaissez, ou l’un des vôtres. Rédigez un AGENTS.md ou un CLAUDE.md de cinq lignes avec les commandes d’installation et de test, puis demandez à un agent d’expliquer la structure du projet sans rien modifier. Comparez son explication avec ce que vous savez.

## Comment confier à un agent une tâche qu’il peut vraiment terminer?

Donnez-lui une cible qu’il peut vérifier. Le guide d’Anthropic indique que Claude donne son meilleur avec un objectif clair sur lequel itérer, comme une suite de tests ou une maquette visuelle. Sans objectif, l’agent ne peut que deviner quand il a fini. Avec un objectif, il peut lancer la vérification, lire l’échec et continuer. Une bonne tâche nomme le comportement attendu et la preuve :

```prompt
Des utilisateurs signalent que l’application plante quand on enregistre un profil avec un numéro de téléphone vide. Examine src/profile/save.ts. Écris d’abord un test qui échoue et qui reproduit le plantage. Corrige ensuite le code pour que le test réussisse, sans modifier le test. Lance toute la suite de tests avant de terminer et résume ce que tu as changé.
```

Gardez une portée étroite. OpenAI affirme que ses propres ingénieurs confient surtout à Codex des tâches répétitives et bien délimitées, comme la refactorisation, le renommage et l’écriture de tests, et recommande de répartir plusieurs tâches bien définies entre des agents plutôt que de faire une seule demande tentaculaire. « Améliore l’application » n’est pas une tâche; « ajoute la validation des champs au formulaire d’inscription, avec des tests » en est une.

Pour les changements plus importants, séparez la réflexion de l’exécution. Anthropic recommande une séquence : demandez à l’agent de lire les fichiers pertinents et de faire un plan sans encore écrire de code, examinez ce plan, puis laissez-le l’implémenter et faire un commit. Le développement piloté par les tests s’y prête particulièrement bien : faites écrire à l’agent des tests à partir d’exemples d’entrées et de sorties, confirmez qu’ils échouent, faites-en un commit, et seulement ensuite faites-lui écrire le code qui les fera réussir.

Enfin, prévoyez de réviser. Ce sont des aperçus de recherche : Codex ne peut pas encore recevoir d’images ni accepter de corrections en cours de tâche, et les deux entreprises s’attendent à ce qu’une personne lise le diff. Une tâche terminée est le début de votre révision, pas sa fin.

## Sources

- Introducing Codex: https://openai.com/index/introducing-codex/
- Claude 3.7 Sonnet and Claude Code: https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
- Claude Code: Best practices for agentic coding: https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices