Dans les coulisses de Panoramai: le codage agentique à l’épreuve du réel
Organisée à Renens, la cinquième édition de Panoramai a plongé dans les usages déjà très concrets du codage agentique. Entre retours d’expérience, sondages en salle et débat sur la souveraineté, l’événement a surtout montré que l’IA qui code pose désormais des questions de coûts, de confiance et de maîtrise.
Dans l’ancienne fabrique de friandises d’Ecublens, reconvertie en laboratoire créatif par le designer Raphaël Lutz, Panoramai a commencé dans une atmosphère à contre-courant des grandes conférences tech. Pas de scène distante ni de discours très cadré, mais un accueil direct, quelques traits d’humour et une salle venue parler très concrètement d’IA générative appliquée au développement logiciel.
Organisée une nouvelle fois par Raphaël Briner, cette cinquième édition a réuni le 17 juin une septantaine de participants, issus pour la plupart de métiers techniques ou de fonctions de pilotage: développeurs, tech leads, managers, C-Level et fondateurs. L’organisateur a donné le ton en partageant ses propres statistiques d’utilisation de Claude Code: 13 millions de tokens consommés en trois mois, pour une valeur estimée à 10’000 francs au prix API réel, contre 400 francs effectivement payés. «On ne paie pas le prix», a-t-il résumé. Le chiffre a servi de point d’entrée à l’un des fils rouges de l’après-midi: le codage agentique fonctionne déjà, mais son modèle économique reste difficile à lire.
Quand les agents doivent être organisés
Les premiers retours d’expérience ont rapidement montré que les usages avancés ne relèvent plus seulement du test individuel. Dans les environnements métier, le sujet n’est plus uniquement de savoir quel modèle utiliser, mais comment organiser plusieurs agents, contrôler leurs actions et garantir la fiabilité du système dans lequel ils s’insèrent. Le sondage réalisé pendant l’événement confirme que ces usages ont déjà des effets concrets: parmi la soixantaine de répondants, 71,7% disent livrer plus vite depuis qu’ils utilisent des agents, autant affirment lancer davantage de projets, et 60% en terminer davantage.
Cette bascule est particulièrement visible dans les processus financiers, où l’IA ne peut pas agir sans garde-fous. Chez Synergix, l’expérimentation a progressivement évolué d’un agent unique vers des équipes d’agents capables de se contrôler mutuellement. Loïc Mancino, CTO de l’entreprise, raconte ainsi avoir dû intervenir pour «débloquer une discussion» entre plusieurs agents en désaccord sur un dossier client.
L’anecdote fait sourire, mais elle illustre un changement de fond. «Le modèle n’est plus la question. Le problème est devenu l’organisation du système», résume-t-il. Son principe tient en une formule: 80% déterministe, 20% agentique. Tout ce qui relève d’une règle métier, d’une validation ou d’un processus stable reste déterministe; ce qui suppose une interprétation peut être confié à un agent.
La sécurité ramène aussi ces outils aux réalités de l’entreprise. Une erreur peut signifier un mauvais bilan, une réconciliation bancaire erronée ou un salaire versé au mauvais montant. Matrices de droits, isolation, hooks, audit: l’IA ne supprime pas les fondamentaux, elle oblige à les formaliser plus strictement. Cette prudence s’observe aussi chez les participants: paiements, données clients et code sensible pour la sécurité restent parmi les zones qu’ils évitent de confier aux agents.
C’est aussi la manière dont les tendances globales se traduisent dans les pratiques locales que certains viennent mesurer à Panoramai. «J’entends un peu ça tous les jours, je lis ça tous les jours», confie à la rédaction un product manager présent à l’événement. L’intérêt, selon lui, est de voir où en sont les acteurs suisses et de «corriger un peu sa trajectoire» si nécessaire. «Ce ne sont pas juste des trends aux États-Unis. Ça les rend plus locales, ou hyperlocales.»
L’open source face à la dette de vérification
La question de la maîtrise a traversé les échanges consacrés à l’open source. Un modèle ne devient pas ouvert parce que ses poids sont accessibles, a rappelé Bertrand Delacretaz, de The Apache Software Foundation. Pour parler d’IA ouverte, il faut aussi du code, des données et, dans certains cas, des environnements d’exécution ouverts. Cette distinction vise à éviter une forme d’«open washing», alors même que l’open source reste au cœur des infrastructures numériques utilisées au quotidien.
Mais l’IA générative transforme aussi la charge qui pèse sur les communautés open source. Générer du code devient plus simple; vérifier sa pertinence, sa sécurité et sa maintenabilité beaucoup moins. Les projets open source voient arriver davantage de contributions de qualité inégale, parfois produites avec l’aide de l’IA. Dans ce contexte, la valeur se déplace vers le cadrage des problèmes, les tests et le triage. «Ouvrir un bon ticket vaut plus qu’ouvrir un bon pull request», résume Bertrand Delacretaz.
La question des données est venue prolonger la réflexion. Plusieurs intervenants ont insisté sur le fait que les assistants IA ne traitent pas seulement des requêtes isolées: ils dialoguent, relancent et construisent progressivement des profils d’utilisateurs. Cette dimension conversationnelle les rend plus sensibles qu’un moteur de recherche classique. La réponse ne passe pas forcément par les modèles les plus puissants: pour des tâches comme la synthèse, la rédaction ou la traduction, des alternatives plus ciblées et mieux maîtrisées peuvent suffire.
Des développeurs face à un métier qui se déplace
L’après-midi a également mis en lumière une transformation plus humaine du développement logiciel. Dans les grandes organisations, les usages ont parfois précédé les cadres officiels: des développeurs utilisaient déjà des abonnements privés à Claude, Codex ou d’autres outils, avant que les entreprises ne cherchent à encadrer ces pratiques. «Vous étiez un peu timide pour dire que vous utilisiez ces outils, mais tout le monde savait», a résumé Raphael Guye, de Swisscom.
L’enjeu, désormais, tient moins à l’accès aux outils qu’à leur intégration dans les méthodes de travail. Plusieurs approches émergent, entre groupes pilotes, profils ambassadeurs, détracteurs assumés et méthodologies internes. Certains participants ont même expérimenté le retrait volontaire des outils après une phase de test, afin de faire apparaître les résistances et les besoins réels. «La frustration a été créée, et c’est quelque chose de bien», a expliqué Edwige Fiaclou, de Swissquote.
Cette transformation touche aussi à l’identité professionnelle des développeurs. Certains ne rejettent pas l’IA parce qu’ils doutent de son utilité, mais parce qu’elle automatise précisément ce qu’ils aiment faire: comprendre un problème complexe et l’implémenter en code. La capacité à garder un modèle mental de ce qui est construit, à exercer son jugement et à comprendre les besoins métier devient dès lors aussi importante que la production de lignes de code. Les compétences techniques restent nécessaires, mais elles ne suffisent plus: l’IA renforce la valeur de ce qui l’entoure, de la coordination à la validation, en passant par l’empathie et la compréhension du contexte métier.
La souveraineté quitte le registre du slogan
Le dernier panel a rompu avec le ton plus méthodique des échanges précédents. Consacré à la souveraineté et aux solutions concrètes, il a donné lieu à la discussion la plus vive de l’après-midi. La question n’était plus seulement de savoir comment utiliser les meilleurs modèles, mais ce qu’implique une dépendance aussi forte à des plateformes étrangères, à des prix encore largement subventionnés et à des infrastructures contrôlées hors d’Europe.
Raphaël Briner a introduit le débat à partir d’une expérience récente avec un outil d’Anthropic. En une journée, explique-t-il, ses tokens de la semaine ont été consommés. Plus que la dépense, c’est la sensation de bascule qui l’a marqué: pour un défi de recherche qu’il imaginait traiter en plusieurs mois, l’outil lui aurait fourni en moins d’une heure une réponse structurée, des données synthétiques et un rapport complet.
Les réponses ont montré que la souveraineté ne se limite pas à un discours de principe. Elle touche à la localisation des données, aux contrats, aux workflows, aux coûts et à l’économie locale. «La souveraineté, c’est un contrat», a résumé Julien Groselle, de DigLM. D’autres intervenants ont insisté sur la dépendance à un fournisseur et à un pays, en évoquant le risque d’un «kill switch» géopolitique. Selon Matthieu Robin, d’Hidora, le codage IA pourrait représenter environ 5000 francs par utilisateur et par mois, bien au-delà des abonnements actuellement facturés 20, 100 ou 200 dollars.
Face à ce constat, le débat s’est quelque peu déplacé. L’Europe ne pourra pas forcément rivaliser avec le modèle américain de montée en puissance massive des infrastructures. Elle pourrait en revanche explorer d’autres terrains: modèles plus compacts, compression, architectures spécialisées, recherche mutualisée et usages réellement critiques. «L’IA que nous utilisons aujourd’hui est la pire IA que l’on va jamais utiliser», selon Philippe Van Caenegem, d’Operalta, qui souligne que les modèles à venir seront probablement plus puissants.
Dans la salle, ce dernier échange a laissé une impression de débat encore ouvert. Comment construire quelque chose «ici», alors que les modèles américains et chinois dominent encore les usages? La question résume l’un des enjeux qui ont traversé l’après-midi. Le codage agentique ne se limite alors plus à un outil de productivité pour développeurs: il devient un révélateur de la place que les acteurs suisses et européens entendent encore jouer dans la prochaine phase de l’IA.
En clôture, Raphaël Briner a annoncé la transformation de Panoramai en association, en appelant à élargir la communauté , encore très technique, en attirant davantage de femmes ainsi que des spécialistes de la stratégie, du conseil, de la gestion de projets ou du design.. Deux prochains rendez-vous sont annoncés: les 1er et 2 octobre à Renens, puis le 6 octobre à Genève autour de l’IA responsable.
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