AI Coding Radar

Le panorama des outils et pratiques de l'AI Coding

Agents de code, MCP, Spec-Driven Development, usines agentiques : en un an, l'IA a profondément changé la façon de produire du logiciel. La question n'est plus de savoir s'il faut l'utiliser, mais comment passer de quelques usages isolés à une production industrielle.

Avec l'AI Coding Radar, les équipes de Theodo partagent leurs convictions de terrain. Leur objectif : aider les directions techniques à repérer ce qui est prêt à être généralisé, ce qu'il faut tester et ce qu'il vaut mieux écarter.

42

outils et pratiques évalués

30

projets livrés en usine agentique

25

experts Theodo mobilisés

Ce que vous allez découvrir

Une cartographie de 42 outils et pratiques

Le radar évalue 42 outils et pratiques de l'AI Coding, répartis en quatre quadrants : Tooling & Infrastructure, Coding Agents & Assistants, Practices & Workflows, Trust & Quality.

Un classement par niveau de maturité

Chaque sujet est positionné selon quatre niveaux d’adoption :
▸ Adopt, utilisé en production et recommandé par défaut ;
▸ Trial, éprouvé sur certains projets, à cadrer avant de généraliser ;
▸ Assess, à explorer et suivre de près ;
▸ Caution, à utiliser avec prudence ou à éviter à date.

Le retour terrain de nos usines agentiques

Chaque outil est évalué par les ingénieurs qui l'utilisent au quotidien sur des projets clients : Claude Code, Codex, Cursor, MCP, Docker Sandboxes... Ce sont des convictions tirées de la production, pas des classements de leaderboard.

Le point de vue de nos experts sur chaque quadrant

Pour chaque quadrant, un expert Theodo donne sa lecture des tendances : souveraineté de l'usine agentique, fin du « meilleur outil », investissement dans la codebase, automatisation de la validation.

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Domaine
Maturité

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Les FinTech seront AI Native ou ne seront plus. Interfaces composables, produits agent-ready, delivery accéléré : ces paradigmes sont déjà là, même dans un secteur très régulé.

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