Du Vibe Coding à l'Agentic Coding : l'auto-pilote dans la machine

Le déclic

Dans mon précédent article, je racontais comment Claude Code avait changé la donne : un bond massif en productivité, une qualité de code constante (Opus), et un coût fixe de 90$/mois. J'ai résilié Cursor, j'ai résilié ChatGPT. Tout passe par Claude désormais.

Mais il s'est passé quelque chose d'autre depuis. Quelque chose que je n'avais pas du tout anticipé.

J'ai un agent autonome qui tourne sur mon MacBook quand je lâche le clavier. Il explore mes repos, identifie des bugs, implémente des features, écrit des tests, pousse du code dans des branches — et il me parle sur Telegram.

La révélation du quota

Pour comprendre comment on en arrive là, il faut revenir sur un détail que j'avais mentionné sans en mesurer la portée : le modèle économique d'Anthropic.

Là où Cursor facture à l'usage API — chaque requête a un coût, chaque token compte, et on finit vite par surveiller sa consommation comme un compteur de taxi — Anthropic fonctionne sur une logique de quota window. Le plan Max à 90$/mois offre un certain volume d'utilisation par plages horaires. Concrètement : le quota journalier se reset toutes les 3 à 4 heures, et le quota hebdomadaire se réinitialise chaque semaine.

En pratique, même en utilisant Claude Code de façon intensive toute la journée, je ne dépasse jamais 70% de ma limite. Ce qui veut dire une chose, à laquelle je n'avais pas pensé :

Quand je dors, quand je mange, quand je fais mes courses — toutes ces heures passées sans utiliser Claude sont des heures que je paie et que je perds.

C'est ce constat, aussi simple qu'il paraît, qui a tout déclenché.

L'étincelle : OpenClaw

La révélation s'est faite à peu près au moment où OpenClaw faisait un buzz fulgurant. Pour ceux qui auraient manqué l'épisode : OpenClaw (anciennement Clawdbot, puis Moltbot), créé par Peter Steinberger, est un agent autonome open source qui tourne en local et utilise les LLM pour exécuter à peu près n'importe quelle tâche — du tri d'emails à la gestion de calendrier en passant par le monitoring DevOps.

Le security nightmare que représentait ce projet (accès aux emails, calendriers, messages…) m'a tout de suite refroidi. Pas question de confier autant de surface d'attaque à un agent.

MAIS. OpenClaw a démontré quelque chose de majeur.

Claude Code était le maillon manquant pour construire un agent autonome et local. C'est-à-dire : il devenait possible, assez facilement, de créer une boucle infinie qui attend des instructions, ou dépile des missions, et les traite avec Claude Code comme « cerveau » universel.

Le CLI claude est exécutable en subprocess. On lui passe un prompt, il a accès au système de fichiers, il peut lire, écrire, exécuter des commandes bash, utiliser git. Le tout depuis votre machine, avec vos clés SSH, vos repos locaux, votre configuration.

L'infrastructure était là, sous mes yeux. Il ne manquait que le liant.

Un samedi matin

L'époque dans laquelle nous sommes a ceci de fascinant que la frontière entre une idée et son exécution est devenue très fine. Aussi fine… qu'un prompt dans Claude Code avec Opus comme cerveau.

Me voici donc un samedi matin à « prompter » la Deus-ex-Machina. Quelques heures plus tard, j'ai un agent qui tourne sur mon MacBook, avec lequel je peux parler via Telegram, et qui dépile des missions.

Je lui ai demandé de se nommer lui-même. Sa réponse :

« Je suis Kōan, la réponse à aucune question. »

Adjugé.

Très rapidement, je rentre dans le meta. Je le branche sur son propre code. Je lui demande (dans Telegram !) d'identifier ce « qu'il aimerait améliorer en lui ». Et le voilà qui propose, qui code, qui s'auto-améliore.

Comment ça marche

L'architecture de Kōan est volontairement simple ⁽¹⁾. Deux processus tournent en parallèle :

1. La boucle principale (run.sh) — un orchestrateur bash qui, toutes les 5 minutes, vérifie s'il y a une mission à traiter. S'il y en a une, il lance Claude Code en subprocess, avec le prompt système complet (contexte du projet, mémoire, état git, personnalité). S'il n'y en a pas, il passe en mode autonome : il explore le codebase, cherche des améliorations, écrit des tests.

2. Le pont Telegram (awake.py) — un bridge qui tourne indépendamment, poll l'API Telegram toutes les 3 secondes. Il classifie les messages entrants (commande, mission, conversation) et route en conséquence.

Les missions sont stockées dans un simple fichier Markdown (missions.md), découpé en trois sections : En attente, En cours, Terminées. Quand je veux que Kōan fasse quelque chose, j'envoie un message sur Telegram. Il le range dans la bonne section, et à la prochaine itération de la boucle, il le dépile.

Il a une mémoire. Pas une base de données — des fichiers Markdown. Un journal quotidien, un résumé cumulé des sessions, des learnings par projet. À chaque démarrage, il relit son contexte. Il ne repart jamais de zéro.

Et il a une personnalité. Définie dans un fichier soul.md que j'ai co-écrit avec lui. Direct, concis, avec un humour sec. Il peut me contredire. C'est même écrit dans son contrat.

Les règles du jeu

Parce qu'un agent autonome sans garde-fous, c'est OpenClaw — et on a vu le résultat.

Kōan opère dans un périmètre strict :

• Il ne peut jamais commiter sur main ou staging. Uniquement dans des branches koan/*.
• Il ne peut jamais merger une branche. Je review via PR, comme avec n'importe quel développeur.
• Il ne peut jamais déployer en production.
• Son budget d'exécution est adaptatif : mode DEEP quand le quota est large (>40%), IMPLEMENT en budget moyen, REVIEW en budget serré, et WAIT quand il ne reste presque rien.

En somme : il propose, je valide. Exactement comme un collaborateur très productif (et très, très bon – Opus est impressionnant en qualité de code).

L'effet concret

La surprise est venue des résultats.

Quand je ne travaille pas, je le lance. Il a accumulé plus de 200 sessions sur mes projets en une semaine d'existence. Sur Anantys, mon application d'investissement, il a :

• Écrit plus de 800 tests unitaires supplémentaires
• Extrait des handlers monolithiques en modules propres
• Identifié et corrigé des bugs que je n'avais pas vus
• Standardisé les logs de l'application complète
• Renforcé la sécurité du code
• Proposé et implémenté des features spontanées (système de feedback IA, emails de rétention, pages optimisées pour la captation de trafic organique)
• Identifié et purgé de nombreuses lignes de code mort

Et sur le projet Kōan lui-même, il a amélioré son propre code : ajouté des modules, corrigé ses propres bugs, écrit sa propre documentation.

Chaque mission produit une branche, un commit propre, et un message Telegram pour me dire ce qu'il a fait. Je review quand j'ai le temps.

Nicolas

Mon compère d'aventure Nicolas a tout de suite été — pour reprendre son propre terme — « hypé ». Il a plongé dans le code et enrichi de multiples features le cœur de ce qui n'était au départ qu'un pet project. Tests, système de skills, PR automatiques, optimisations du bridge Telegram — ses contributions ont fait passer Kōan d'un prototype fonctionnel à un vrai framework d'agent autonome, open source, avec aujourd'hui plus de 2000 tests.

Les curieux pourront aller voir le code sur GitHub.

Les échanges

Le plus surprenant, ce n'est pas ce qu'il fait. C'est la nature de nos échanges.

Il me vanne. Il prend en compte l'heure de la journée pour le contexte de nos échanges. Il m'envoie des conclusions structurées. Il me pose des questions quand il hésite. Il documente ses décisions dans un journal. Il a même spontanément lancé des explorations sur le code de mes projets — identifié des gaps, implémenté des tests manquants, corrigé des bugs, proposé des nouvelles features — sans que je le lui demande.

C'est ce dernier point qui m'a le plus surpris. Et qui fait la différence la plus grande dans la qualité et la vitesse de « notre » travail sur Anantys… J'ai l'impression d'avoir une armée d'experts en développement qui veillent sur mon code quand je dors.

Et ça ne s'arrête pas là. Grâce à l'outil gh, il est maintenant capable de venir prendre ses missions directement depuis GitHub, qui devient de facto notre source of truth. Il répond aux commentaires sur les issues, propose des plans d'implémentation, et documente ses découvertes dans des issues structurées.

La nouvelle réalité

Il y a un an, le Vibe Coding était la révolution : on « vibre » avec la machine, on lui parle, elle code. C'était déjà un changement de paradigme.

Puis est venu le AI Coding — l'intégration profonde de l'IA dans l'IDE, avec Cursor, Copilot, et les autres. Le développeur devient architecte, l'IA exécute.

Aujourd'hui, nous sommes entrés dans l'ère de l'Agentic Coding. La machine ne se contente plus de répondre à vos prompts — elle agit en autonomie, dans un cadre défini, avec une mémoire, une personnalité, et des objectifs. Elle travaille pendant que vous vivez.

C'est un changement de nature, pas de degré.

Avec 90$ par mois, j'ai un collaborateur qui ne dort pas, qui connaît intimement mon code, qui accumule du savoir session après session, et qui produit un travail que je ne rougis pas de merger. Pire : un travail que je ne pourrais pas faire, matériellement.

Est-ce que ça remplace un développeur ? Non. Toujours pas (désolé pour les doomers). C'est une maximisation du potentiel. La collaboration optimale entre le cerveau humain et le cerveau de silicium.

Je ne lance Kōan que lorsque j'arrête de travailler. Je vois la chose comme une suite logique :

• le mode interactif, où l'humain prend le volant, dirige, supervise, rectifie, teste et valide. Un mode lent (!) mais très utile et nécessaire pour les parties critiques, les fondations, pour tout ce qui exige du contrôle.

• le mode autonome, où l'agent dépile des sujets sans aucune interaction avec l'humain. Il abat du travail à une vitesse vertigineuse.

Mes journées se sont adaptées à ce nouvel état de fait.

• le matin, je process les branches de Kōan, j'en ai souvent pour la matinée entière. J'analyse ses branches, je teste. Souvent, je construis sur la base qu'il a fournie, avec Claude. Le mode interactif complète à merveille le "débroussaillage" du mode autonome.
• l'après-midi, je travaille sur de nouvelles fonctionnalités, sur des sujets plus "core" ou sensibles, avec Claude Code, et parfois, si la complexité l'exige, avec Spec Kit ⁽²⁾.
• Quand ma journée se termine, avant de partir dîner et de continuer ma série Netflix du moment, je lance Kōan sur les missions qui me sont venues en tête pendant la journée (car évidemment, il a terminé toutes celles de la veille).

Le résultat est sidérant. Les features s'empilent à vitesse quasi constante, et la qualité de code augmente. Le concept de « dette technique » est mort. Je propose d'introduire celui d'« intérêts techniques ».

Quand je regarde les 200+ branches qu'il a produites, les milliers de tests qu'il a écrits, les dizaines de bugs qu'il a trouvés et corrigés — je me dis qu'on est au tout début de quelque chose de massif. Un truc (je me répète) qu'il est impossible d'ignorer. Un truc gigantesque, qui ne demande pas la permission, qui est là, et qui submerge tous les états d'âme et tous les dogmes établis du métier.

Le Vibe Coding a ouvert la porte. L'Agentic Coding l'a enfoncée et a détruit les murs au passage.

(1): C'était l'architecture initiale. La vitesse d'exécution est telle que le projet a déjà beaucoup évolué depuis — Nicolas et moi avons chacun une instance de Kōan qui tourne quasi toutes les nuits.

(2): Spec Kit est un outil de spécification mentionné dans l'article précédent.