DHH adopte l'approche agent-first sur tout chez 37 Signals

Comment DHH est passé de sceptique de l’IA à développeur agent-first

David Heinemeier Hansson — créateur de Ruby on Rails, co-fondateur de 37 Signals et l’une des voix les plus tranchées du monde du logiciel — a opéré un virage à 180 degrés sur les outils de codage IA. Dans cette conversation approfondie avec Gergely Orosz sur le podcast The Pragmatic Engineer, DHH explique précisément ce qui a changé et pourquoi.

L’ère de l’autocomplétion était épuisante : “I found it as we’re trying to have a conversation. You won’t let me finish a sentence. You’re constantly trying. Was this what you meant? Was this what you meant? You’re like, shut the hell up.” (« C’était comme essayer d’avoir une conversation. Tu ne me laisses pas finir une phrase. Tu essaies sans arrêt. C’est ça que tu voulais dire ? C’est ça ? Tu as envie de dire : la ferme. ») La frustration de DHH envers l’IA à complétion automatique (Copilot, Cursor) était viscérale — les développeurs expérimentés ne veulent pas d’un outil qui devine leur prochain caractère. Ils veulent pouvoir réfléchir.

Puis les outils de pilotage d’agents ont tout changé : La combinaison de Claude Code / Open Code comme outils de pilotage d’agents en mode terminal, associée à Opus 4.5 (sorti en novembre 2025), a constitué le point d’inflexion. “It produced code I wanted to merge without very much if any alteration and if I did want to do alteration I could tell it and it would remember and it would not make the same mistake next time.” (« Il produisait du code que je voulais fusionner sans pratiquement aucune modification, et si je voulais des corrections, je pouvais le lui dire, il s’en souvenait et ne refaisait pas la même erreur. ») Le passage de l’autocomplétion à l’exécution autonome par un agent — doté d’outils, d’un accès bash et d’internet — a transformé toute l’expérience.

Agent-first, c’est commencer par l’agent : Le flux de travail de DHH s’est complètement inversé. Avant : ouvrir l’éditeur, écrire du code, demander de l’aide à l’IA en cas de blocage. Maintenant : dire à l’agent ce qu’il faut construire, examiner le résultat, affiner. Il fait tourner deux modèles en parallèle — Gemini K25 dans Open Code en haut, Opus dans Claude Code en bas — en examinant les diffs dans Neovim à mesure qu’ils arrivent.

La révélation de l’« armure mécanique » : “Running a bunch of agents feels less like being a project manager for agents and more like stepping into this super mech suit where suddenly I don’t just have two arms. I have 12.” (« Faire tourner un ensemble d’agents ressemble moins à être chef de projet pour des agents, et davantage à enfiler une super armure mécanique dans laquelle on se retrouve soudain avec non plus deux bras, mais douze. ») Cela contredit sa propre prédiction dans le podcast de Lex Friedman, où il avait dit ne pas vouloir être un « chef de projet pour agents ». La réalité s’est avérée être un superpouvoir, pas une délégation.

100 PRs examinées en 90 minutes : Avant la sortie d’Omachi 3.4, DHH se retrouvait face à 250 pull requests en attente. Il a pointé Claude vers chaque URL de PR et en a traité 100 en 90 minutes — certaines fusionnées telles quelles, d’autres réécrites par Claude dans le style correct du projet, d’autres fermées. Un travail qui aurait pris des jours en révision manuelle. “This would have been a week’s worth of work, days at the very least.” (« Cela aurait représenté une semaine de travail, plusieurs jours au minimum. »)

5 points clés de DHH sur l’IA et l’avenir du logiciel

• La tarte explose, elle ne grandit pas simplement — 37 Signals s’attaque à des projets qu’ils n’auraient jamais envisagés. Un développeur senior a optimisé P1 (le premier 1 % des requêtes les plus rapides) de 4 ms à 0,5 ms sur 12 PRs en quelques jours — un projet « de vanité » que personne n’aurait approuvé avant que l’accélération par agents le rende pratiquement gratuit.

• Les développeurs seniors bénéficient le plus — L’accélération par l’IA profite le plus aux personnes les plus expérimentées, capables de valider le résultat des agents par rapport aux exigences de production. Une analyse interne d’Amazon a attribué d’importantes pannes à des développeurs juniors ayant déployé du code généré par des agents sans révision. L’écart de compétences se creuse, il ne se réduit pas.

• Le « pic du programmeur » est peut-être atteint — DHH soutient que nous approchons peut-être de la fin de l’ère où les développeurs pouvaient exiger une rémunération élevée simplement parce qu’ils constituaient le goulot d’étranglement de l’implémentation. Plus de logiciels que jamais seront produits, mais la contrainte se déplace vers le goût, le jugement et la capacité à savoir quoi construire.

• Le design et le goût prennent de la valeur — Chez 37 Signals, les designers sont des chefs de produit qui écrivent aussi du CSS et du HTML. L’accélération par agents rend ce modèle plus viable à l’échelle de l’industrie, car les designers peuvent désormais mettre en œuvre leurs propres visions de bout en bout. L’esthétique n’est pas un luxe — c’est un signal de correction.

• Ruby on Rails connaît une renaissance grâce à l’IA — Rails est l’une des façons les plus économes en tokens de construire des applications web, ce qui le rend idéalement adapté aux flux de travail agentiques où la fenêtre de contexte et le coût comptent. Un code beau et lisible ne profite plus seulement aux humains — il aide aussi les agents à produire de meilleurs résultats.

Ce que cela signifie pour les organisations qui adoptent l’approche agent-first

L’expérience de DHH chez 37 Signals — une entreprise de 60 personnes active depuis 22 ans — offre un modèle concret : la même équipe réalisant un travail considérablement plus ambitieux, et non une équipe réduite faisant le même travail moins cher. L’idée clé est que l’accélération par agents ne se contente pas d’accélérer les tâches existantes ; elle déverrouille toute une catégorie de travaux qui étaient auparavant trop coûteux pour être même envisagés. Pour les organisations qui cherchent à savoir si elles doivent investir dans les outils agentiques, la question n’est pas l’efficacité — c’est l’ambition.