- Secteur d’activité : Développement logiciel / Tech
- Client final : Factory
- Date de publication : 18 avril 2025
Factory conçoit le Command Center du développement logiciel avec les modèles de raisonnement d’OpenAI
Factory, fondée en 2023 par Matan Grinberg et Eno Reyes, utilise les modèles de raisonnement d’OpenAI pour transformer la façon dont les organisations construisent et maintiennent leurs logiciels.
La plateforme Factory est conçue pour éliminer les goulets d’étranglement dans le développement logiciel. En intégrant directement OpenAI o1, o3-mini et GPT-4o dans ses workflows, Factory construit un environnement de développement qui va au-delà de l’écriture de code pour comprendre, récupérer et raisonner sur des systèmes complexes, atteignant :
- Des cycles de développement de fonctionnalités 2 à 4 fois plus rapides.
- Une réduction de 60 % du temps de changement de contexte.
- 10 heures supplémentaires par semaine libérées par développeur sur l’ensemble du cycle de vie du développement logiciel.
« La flexibilité offerte par o1 et o3-mini pour une variété de tâches de raisonnement nous a permis de conquérir des clients recherchant un outil capable de basculer aisément entre des modèles aux capacités diverses », explique Eno Reyes, cofondateur et CTO de Factory.
S’attaquer aux inefficacités du développement logiciel
Le développement logiciel est souvent ralenti par :
- Des recherches manuelles.
- Une connaissance fragmentée.
- Des cycles d’itération lents.
Les ingénieurs passent beaucoup de temps à comprendre les dépendances et à vérifier la précision des systèmes, au-delà de la simple écriture de code.
Avant les modèles de raisonnement d’OpenAI, Factory utilisait un mélange de solutions internes et d’outils traditionnels, mais s’est heurtée à plusieurs limites :
- Blocages de planification : absence d’automatisation pour structurer et coordonner les étapes de développement.
- Inefficacités d’édition de code : les IA existantes manquaient de vitesse et de précision à grande échelle.
- Récupération de connaissances inefficace : les outils de recherche standards ne permettaient pas de retrouver efficacement les extraits de code ou la documentation nécessaires.
Factory a vu une opportunité d’améliorer le processus en construisant un système où l’IA comprend, raisonne et agit sur l’ensemble du cycle de développement logiciel.
Ils collaborent étroitement avec OpenAI pour intégrer des modèles de pointe à toutes les étapes du cycle.
Optimiser le cycle de vie du développement logiciel avec les bons modèles
Factory a stratégiquement intégré les modèles d’OpenAI à différentes étapes du cycle, en choisissant le modèle le plus adapté selon :
- Les capacités de raisonnement nécessaires.
- La vitesse.
- La précision attendue pour chaque tâche.
| Étape de développement | Tâches clés | Modèles OpenAI | Pourquoi ce modèle |
|---|---|---|---|
| Exploration | Comprendre les bases de code, rechercher dans la documentation | OpenAI o3-mini | Réponses ultra-rapides (10x plus vite que les gros modèles) avec raisonnement contextuel suffisant |
| Priorisation | Triage des bugs, analyse de fonctionnalités | OpenAI o3-mini | Bon équilibre entre raisonnement et vitesse pour l’évaluation des dépendances complexes |
| Planification | Décisions d’architecture, conception système | OpenAI o1 | Capacités de raisonnement élevées pour des décisions complexes d’architecture |
| Exécution | Génération de code, édition, relectures | OpenAI o1, OpenAI o3-mini, GPT-4o | Sorties prédictives réduisant la latence de 50 % pour l’assistance en codage temps réel |
« Nous avons constaté que donner aux développeurs la flexibilité de choisir le bon modèle pour chaque tâche est crucial », déclare Reyes.
Pour les revues de code rapides, o3-mini offre une qualité proche de celle des grands modèles, mais avec une vitesse nettement supérieure.
Pour la planification architecturale complexe, o1 est privilégié pour son raisonnement approfondi.
Factory expérimente aussi le fine-tuning par renforcement sur o3-mini pour améliorer :
- Le reranking du code généré.
- L’injection de guidage léger pour mieux aligner les modèles sur les besoins réels.
« Les modèles de raisonnement d’OpenAI nous permettent d’aller au-delà de la simple génération de code. Nous construisons un environnement agentique capable de comprendre, récupérer et agir sur la connaissance technique. »
Développer plus vite et obtenir de meilleurs résultats d’ingénierie avec OpenAI
Avec OpenAI, Factory ne se contente pas d’écrire du code : l’IA raisonne sur les problèmes d’ingénierie, récupère les connaissances critiques, et optimise les workflows.
Grâce à une architecture context-first, Factory extrait dynamiquement des insights de :
- Bases de code.
- Documentation technique.
- Systèmes de suivi des problèmes.
Cela réduit les interruptions cognitives et minimise les changements d’outils, permettant aux développeurs de rester concentrés sur les tâches à forte valeur ajoutée.
Construire le développement logiciel autonome de demain
La prochaine étape pour Factory est de rendre le développement logiciel encore plus autonome, en :
- Intégrant des outils natifs couvrant :
- Le contrôle de version.
- La gestion de projet.
- La communication d’équipe.
- Le monitoring d’erreurs.
- Les pipelines de livraison continue.
- Combinant ces outils avec des modèles de raisonnement pour permettre à l’IA de :
- Planifier.
- Exécuter.
- Optimiser de manière proactive toutes les tâches du cycle de développement.
« Le logiciel de demain sera construit par des humains et l’IA, ensemble, sur une seule plateforme. Avec les modèles de raisonnement d’OpenAI, nous permettons aux développeurs de se concentrer sur des tâches stratégiques pendant que l’IA gère la complexité. »
— Matan Grinberg, Co-fondateur et CEO de Factory
Source
OpenAI – Accelerating engineering cycles 20% with OpenAI (Factory)
Analyse et Perspectives IA
Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les entreprises tech doivent comprendre que l’avenir du développement logiciel ne se limite pas à accélérer la génération de code, mais implique la compréhension, le raisonnement et l’action autonome sur des systèmes complexes.
Adopter une approche agentique basée sur des modèles de raisonnement permettra d’améliorer considérablement la productivité des ingénieurs tout en réduisant la charge cognitive.
Comment iA-match peut l’y aider ?
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : Définir les étapes du cycle de vie logiciel pouvant être renforcées par des modèles de raisonnement.
- Coaching & Facilitation IA : Former les équipes tech à utiliser intelligemment plusieurs modèles IA selon la tâche à accomplir.
- Conseil en gouvernance de l’IA : Mettre en place des standards d’usage de l’IA pour garantir robustesse, sécurité et explicabilité des modèles utilisés.
- Mise à disposition de profils IA : Proposer des experts en intégration d’agents IA, fine-tuning orienté production et architecture contextuelle.
- Préparez votre Direction à l’ère de l’IA : Accompagner les CTO et VP Engineering dans la réinvention de leur roadmap technologique à l’ère agentique.
- Transformation IA des processus métier : Automatiser la priorisation des bugs, la planification des sprints et l’amélioration continue des bases de code via IA.
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