fr.wedoany.com Rapport : Augment Code Computing Inc. a annoncé jeudi le lancement de Cosmos, une plateforme d’IA conçue pour les équipes, visant à résoudre le problème des assistants de codage individuels qui ne parviennent pas à améliorer l’efficacité globale de l’équipe. Vinay Perneti, vice-président de l’ingénierie de l’entreprise, a déclaré dans une interview accordée à SiliconANGLE que les applications d’IA traversent une évolution par étapes, qu’il décrit comme « 2024 : le chat, 2025 : l’agent, 2026 : l’équipe ».
Selon Perneti, de nombreux responsables d’équipes d’ingénierie imposent des outils d’agents de manière descendante, mais le débit global de l’équipe n’augmente pas en parallèle. La raison en est que les développeurs individuels, en externalisant une partie de leur travail via des agents, peuvent voir leur efficacité grimper en flèche, mais le contexte et les connaissances de l’équipe ne sont pas partagés entre ces suites d’agents, ce qui entraîne une expérience globale inégale. Cosmos a été développé précisément pour lever ce goulot d’étranglement.
Cosmos fonctionne à un niveau supérieur à celui des agents individuels de chaque développeur. Tout en fournissant des agents de codage aux développeurs individuels, le système offre également à l’ensemble de l’organisation interne la capacité de planifier, développer, construire et déployer en exploitant les connaissances transversales de l’équipe. L’entreprise le définit comme une plateforme de cycle de vie de livraison logicielle, conçue pour favoriser la collaboration entre humains et agents. Les agents exécutent la majeure partie du travail et fonctionnent de manière autonome, mais les humains restent impliqués dans la priorisation, la définition des spécifications, la validation des intentions et les décisions à haut risque.
Dans la pratique, les développeurs rédigent d’abord un document de spécifications, sur lequel les agents travaillent, et un agent de validation vérifie le travail en fonction de la base de code et des meilleures pratiques accumulées par l’entreprise. Cosmos est conçu pour apprendre au fil du temps à travers chaque point de contact : par exemple, lorsqu’un agent Slack reçoit une correction d’un collègue, il conserve une note mémoire, maintenant ainsi les modèles et les pratiques communes représentés par les tendances entre les sessions, les agents et les coéquipiers.
Étant donné que Cosmos est transversal aux équipes, les non-experts peuvent également accéder à des connaissances et des données généralement isolées. Perneti donne l’exemple de l’équipe commerciale, qui, sans avoir à configurer son propre Claude Code, ses identifiants BigQuery, ses outils de requête ou à discuter avec l’équipe d’analyse de données, peut accéder via Cosmos à un agent « expert en analyse de données » préconfiguré par l’équipe de données. Cet agent, décrit comme un « expert en lecture seule », est configuré avec tous les identifiants, entièrement contrôlé par l’équipe de données, garantissant l’intégrité des connaissances métier, l’optimisation et la gouvernance, ainsi qu’un accès en temps réel, tout en éliminant les goulots d’approbation dans l’organisation. Perneti qualifie cette capacité de Cosmos d’« auto-conscience », c’est-à-dire que le système est capable de percevoir toutes les sessions et tous les agents en cours d’exécution.
De plus, Cosmos inclut une fonction de conseil qui, dans une organisation comptant des dizaines d’experts et de flux de travail d’agents, aide les utilisateurs à choisir l’expert et l’environnement adaptés à la tâche. Il suffit à l’utilisateur de décrire son besoin, et le conseiller achemine le travail vers le bon agent et le lance.
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