Daniel Sarr

Scrum a ruiné une génération de devs. Les solutions clés en main d'agents IA vont ruiner la suivante. Pour exactement la même raison. Le pattern : → un problème fondamentalement contextuel → quelqu'un vend une méthode générique → tout le monde l'applique sans réfléchir → ça marche pas → on blame l'exécution au lieu de la méthode Les meilleures boîtes n'ont jamais appliqué Scrum by the book. Elles ont construit leur propre façon de fonctionner, adaptée à leur contexte, leur culture, leur stade de croissance. Et elles l'ont fait évoluer en permanence. Avec les agents, c'est exactement pareil. Chaque boîte a une archi différente, une stack différente, des process différents. Brancher un agent générique sur tout ça et espérer que ça marche, c'est la même illusion que de coller Scrum sur une équipe et attendre que la productivité explose. Nous en ce moment on construit Argil Forge. C'est notre harness interne. On a wrappé Claude Code avec toute notre infra : → Playwright pour le browser → Tauri en desktop app → un backend qui orchestre nos services → des worktrees git dédiés avec des ports séparés par service → des callbacks d'auth auto-générés Résultat : un agent qui a le même setup qu'un ingé onboardé chez nous. Pas un outil générique posé dans un terminal qui bosse en silo. On commence par le produit, mais le plan c'est d'étendre à toute la boîte : ops, marketing, ads, SEO, legal. → Ship une feature → la landing se crée → Nouveau use case → la campagne se lance Et tout ce qui a vraiment de la valeur là-dedans, c'est ce qui est propre à nous : → Le context graph de la boîte → La mémoire globale de l'orchestrateur level 0, qui porte la vision d'ensemble → La mémoire de chaque agent spécialisé, qui accumule l'expertise de son domaine → Une decision trace commune entre toutes les entités, pour que chaque décision prise par un agent soit visible et traçable par tous les autres C'est pas générique. C'est le reflet de comment notre boîte fonctionne. Et c'est un truc qu'on va owner et maintenir de manière profonde, parce que c'est ça qui permet à terme de faire tourner la boîte quasiment en autopilote. L'objectif dans quelques mois chez Argil, c'est qu'il reste deux métiers : → Maintenir et faire évoluer ces systèmes → Prendre les décisions qui reposent sur de la taste, et corriger celles de l'agent quand il se trompe Et quand l'agent a suggéré 10 décisions d'affilée validées par l'humain, on considère que ce domaine commence à pouvoir tourner en autopilote. Dans le futur, les meilleures boîtes owneront leur agent infrastructure comme elles ownent leur culture et leur orga. Ça se construit, ça se maintient, ça évolue. Les autres achèteront le "Scrum des agents" et se demanderont pourquoi rien ne marche.

Coming off of meeting a couple dozen enterprises around the future of their AI strategies, here are a few notes on the state of AI in the enterprise right now. 1. The AI-first enterprise is emerging. Given AI increasingly is starting to be used across coding, customer support, marketing content creation, risk management, client onboarding, contract management, and more, it’s clear AI will touch almost every department in some way. Companies are starting to think through how entire functions get reimagined in a world of AI. 2. Enterprises want choice in their AI stack. The past couple of years have proven out that there are going to be models that perform different tasks in different ways, and enterprises increasingly want to flexibility in what they use. Further, the rate of innovation coming from the frontier model labs is so incredible that companies want to be in a position to leverage the latest breakthroughs from these players and not be stuck on a single architecture. 3. We will need more interoperability in AI. Especially as AI Agents emerge, and your software has to complete entire tasks for you just like a person would, increasingly there’s going to be a need for AI Agents from disparate systems to talk to each other. As an AI industry, we’re only in the earliest of stages of figuring out standards around this, but it’s going to have major implications on enterprise adoption. 4. Your AI stack will define who you can hire. Employees of the future are going to simply expect that the company they work for is going to enable them to be as productive as possible, and AI is going to be a core part of that. This is going to become more acute as the next generation enters the workforce. Having used AI in high school or college for years, the way they research, collaborate, and generate work product is going to be totally different. You won’t join a company that makes you work 40 hours to get 20 hours done when there’s another company that lets you get 80 hours worth of work done. This will define employee choices in the future. 5. The role of IT is continuing to change tremendously. Jensen called this out in his CES keynote, but we’re seeing a reshaping of what the IT organization will do in the future. In the past, IT has been responsible for deploying and maintaining software that enables the workforce; in a world of AI Agents, IT will increasingly be responsible for actually getting the work itself done. This has massive implications around how strategic IT becomes, and how this org more tightly coordinates with the company. 6. We’re still insanely early. What’s remarkable is that while we’ve seen a tremendous amount of growth in consumer AI, datacenter growth, GPU sales, and many initial breakthrough AI use-cases, we’re still very early. This feels eerily similar to the the first few years of cloud, where adoption is starting with the first movers inside an organization (IT teams, creative employees, etc.) and then expanding from there. Unlike the cloud, however, it’s perceived to be inevitable that every enterprise will be transformed by AI. The main hurdles to getting there are generally ones of AI quality, change management, privacy and compliance work — but not fundamental philosophy challenges, like we saw in cloud. Overall, this is the most energized I’ve seen enterprises in nearly two decades of being in enterprise software. There’s a palpable sense that we’re on the cusp of major changes to how business and work happens in the future, and it’s unbelievably exciting.