14H00, salle des conseils P.Raynaud du bâtiment 11 dit le château, campus la gaillarde, 2 Place Pierre Viala Campus La Gaillarde, 34000 Montpellier
par Pierre FEILLET, IBM France
Transformer le cycle de vie du développement produit et les plateformes logicielles par les agents d'intelligence artificielle : de l'augmentation à l'orchestration autonome
Résumé:
Cette présentation examine comment l'intelligence artificielle générative transforme le cycle de vie du développement produit (Product Development Lifecycle, PDLC) par l'intégration d'agents conversationnels et de codage, tels qu'IBM Bob. Cette transformation est motivée par des gains attendus en vitesse d'exécution et en productivité, qui incitent les organisations à adopter, expérimenter et investir dans des solutions agentiques — voire à acquérir les entreprises qui les développent. Nous proposons un cadre en trois stades d'adoption : l'augmentation des développeurs, la supervision d'agents exécutant des tâches de portée croissante sous contrôle humain, et l'orchestration, caractérisée par une autonomie croissante des agents. Ce cadre s'appuie sur cinq principes d'interaction humain-IA : l'intention humaine, le partage du contexte, l'apprentissage par les résultats, la création réflexive et la confiance. Sur le plan technique, la présentation détaille l'architecture des agents (perception, raisonnement, planification, exécution) ainsi que le rôle du Model Context Protocol (MCP) dans la connexion des outils et des modèles pour la conception de solutions hybrides. Enfin, elle aborde les exigences de confiance, de traçabilité et de conformité réglementaire (AI Act, RGPD) associées au déploiement de ces systèmes en contexte organisationnel.
Transforming the Product Development Lifecycle and Software Platforms with AI Agents: From Augmentation to Autonomous Orchestration
Abstract:
This presentation examines how generative artificial intelligence is transforming the product development lifecycle (PDLC) through the integration of conversational and coding agents, such as IBM Bob. This transformation is driven by expected gains in execution speed and productivity, which are prompting organizations to adopt, experiment with, and invest in agentic solutions — and, in some cases, to acquire the companies that develop them. We propose a framework comprising three stages of adoption: augmentation, in which agents assist individual developers; supervision, in which agents execute tasks of growing scope under human oversight; and orchestration, characterized by increasing agent autonomy. This framework rests on five principles of human-AI interaction: human intent, shared context, learning from outcomes, reflective creation, and trust. On the technical side, the presentation details agent architecture (perception, reasoning, planning, execution) as well as the role of the Model Context Protocol (MCP) in connecting tools and models to design hybrid solutions. Finally, it addresses the trust, traceability, and regulatory compliance requirements (AI Act, GDPR) associated with deploying these systems in organizational settings.