# harrison-maniar-mckinsey-reshaping-software-delivery-agents-2025-11-23

## Veille

McKinsey - Software Delivery - Agile Transition - AI Native Workflows - Spec-driven Development

## Titre Article

Moving away from Agile: What's Next? Reshaping Software Delivery with Agents

## Date

2025-11-23

## URL

https://www.youtube.com/live/cMSprbJ95jg?si=4HnxK8w1ELvSr4tz&t=8403

## Keywords

McKinsey, Software Delivery, Agile, AI Native, Operating Model, Spec-driven Development, Team Topology, Change Management, Productivity Metrics

## Authors

Martin Harrison (Partner, McKinsey), Natasha Maniar (Partner, McKinsey)

## Ton

**Profil:** Conseil Stratégique | Transformation Organisationnelle | Managérial | Analytique

Le ton est celui du conseil en management de haut niveau : structuré, basé sur des données (enquêtes, études de cas), et orienté vers la transformation organisationnelle ("Change Management"). Ils utilisent un vocabulaire "Enterprise" (Operating Model, SDLC, KPIs, Bottom performers vs Top performers). L'approche est prescriptive mais nuancée, soulignant que la technologie ne suffit pas sans une refonte des processus humains. C'est un discours de "Rewiring" (recâblage) de l'entreprise pour l'ère de l'IA.

## Pense-betes

- **Le modèle Agile traditionnel atteint ses limites** avec l'IA : les gains de productivité individuels ne se traduisent pas forcément au niveau de l'équipe (seulement 5-15% de gain global observé chez la plupart des clients).
- **Nouveaux goulots d'étranglement** : Collaboration humaine, revue de code manuelle (explosion du volume de code), dette technique générée par l'IA.
- **Transition vers des "AI Native Workflows"** :
    - Passage du "Story-driven" au **"Spec-driven development"** (itérer sur des spécifications avec des agents plutôt que sur des user stories floues).
    - Planification continue plutôt que trimestrielle.
- **Évolution des rôles ("AI Native Roles")** :
    - Passage des équipes "Two pizza" (8-10 pers) à des **"One pizza pods"** (3-5 pers) plus autonomes.
    - Rôles consolidés (QA + Dev + Ops) grâce à l'IA. Les développeurs deviennent des "orchestrateurs".
    - Product Managers prototypent directement en code.
- **Importance du "Change Management"** : 70% des entreprises n'ont pas changé leurs définitions de rôles. Les succès viennent d'interventions multiples (formation, certification, redéfinition des attentes).
- **Mesure de l'impact** : Nécessité de métriques holistiques (Vitesse, Qualité, Satisfaction développeur/NPS, Résultats économiques) et pas seulement l'adoption.

## RésuméDe400mots

Martin Harrison et Natasha Maniar de McKinsey présentent une vision de la transformation du développement logiciel à l'ère de l'IA, arguant que le modèle Agile traditionnel doit évoluer. Malgré des gains de productivité individuels spectaculaires grâce aux agents de codage, de nombreuses grandes entreprises plafonnent à une amélioration globale de 5 à 15%. Ce décalage s'explique par l'apparition de nouveaux goulots d'étranglement : la revue de code manuelle qui ne suit plus la cadence de génération, la collaboration humaine inadaptée, et l'augmentation de la complexité technique.

Pour débloquer la valeur, McKinsey identifie chez les "Top Performers" une transition vers des **workflows et des rôles "AI Native"** :
1.  **Des "User Stories" aux "Specs"** : Au lieu d'itérer sur des descriptions textuelles floues, les équipes passent au "Spec-driven development", où les Product Managers (PM) et les développeurs itèrent sur des spécifications techniques précises avec des agents, générant parfois directement des prototypes.
2.  **Réorganisation des équipes** : Le modèle standard de l'équipe Agile (8-10 personnes) laisse place à des "pods" plus petits (3-5 personnes, "One pizza teams") et plus autonomes. Les rôles se consolident : moins de spécialisation rigide (QA, Frontend, Backend séparés) et plus de profils "full-stack" orchestrant des agents.
3.  **Planification continue** : L'IA permet de réduire les cycles de planification (de trimestriel à continu) et d'adapter les roadmaps en temps réel.

Ils présentent une étude de cas d'une banque internationale ayant réorganisé ses équipes autour de workflows spécifiques (bug fixing vs greenfield) et utilisé des agents pour l'assignation des tâches et la vérification de conformité, résultant en une augmentation de 51% des fusions de code (merges).

L'intervention insiste lourdement sur la **gestion du changement**. La technologie seule ne suffit pas ; 70% des entreprises n'ont pas encore adapté leurs fiches de poste. Le succès dépend d'une approche holistique incluant la formation ("upskilling"), la redéfinition des incitations (certifications, carrières) et une mesure rigoureuse de l'impact (au-delà de la simple adoption, en regardant la vitesse de livraison, la qualité et les résultats économiques). L'avenir appartient aux organisations capables de "recâbler" leur modèle opérationnel pour une collaboration homme-agent symbiotique.

## GrapheDeConnaissance

- McKinsey —affirme_que→ le modèle Agile atteint ses limites avec les agents IA (AFFIRMATION, 0.95)
- Martin Harrison —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.98)
- Natasha Maniar —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.98)
- Spec-driven development —remplace→ Story-driven development (METHODOLOGIE, 0.85)
- agents IA —permet→ dette technique (CONCEPT, 0.85)
- One pizza pods —remplace→ Two pizza teams (CONCEPT, 0.8)
- revue de code manuelle —est_instance_de→ goulot d'étranglement du développement IA (CONCEPT, 0.9)
- AI Native Workflows —améliore→ fusions de code (CONCEPT, 0.85)
- gestion du changement —permet→ succès transformation IA (CONCEPT, 0.92)
- Product Managers —utilise→ agents IA (prototypage en code) (TECHNOLOGIE, 0.8)
- entreprises top performers —utilise→ workflows AI Native (METHODOLOGIE, 0.88)

---
Canonical: https://www.thekb.eu/en/fiches/harrison-maniar-mckinsey-reshaping-software-delivery-agents-2025-11-23/