1. Introduction : encore une startup IA… mais sur un vrai problème
Une nouvelle startup, Entire, fondée par l’ancien CEO de GitHub, vient de lever 60 M$ pour un outil qui ne promet pas “plus d’IA”, mais quelque chose de plus terre-à-terre : comprendre ce que font réellement les agents IA qui écrivent du code.
Dans un moment où l’on pousse partout les agents IA à générer du code pour “accélérer le développement”, cette annonce met le doigt sur un sujet que beaucoup de dirigeants commencent à sentir : comment garder le contrôle, l’auditabilité et la qualité quand une part croissante du code n’est plus écrite par des humains ? Pour replacer cette question dans une réflexion plus large sur la maîtrise des usages IA dans l’entreprise, voir Gouvernance IA en PME : structurer décisions, risques et valeur → https://lentrepreneuria.com/?p=227
L’objectif de cet article : clarifier ce qui a été annoncé, ce que cela change (ou pas) pour une TPE/PME, et si cela mérite d’être suivi, testé ou ignoré dans l’immédiat.
2. Ce qui a réellement été annoncé
Entire est une nouvelle startup dirigée par Thomas Dohmke, ex-CEO de GitHub. Elle annonce :
- Une levée de fonds Seed de 60 M$, pour une valorisation de 300 M$.
- Un premier produit, Checkpoints, qui enregistre le contexte derrière le code généré par IA : les prompts utilisés, le raisonnement des agents, les décisions prises.
- Un positionnement clair : être une plateforme d’intégration avec les principaux outils de génération de code existants (Claude Code, Cursor, Codex, etc.) plutôt qu’un nouveau “copilote de code” propriétaire.
En pratique, Entire ne cherche pas à remplacer les outils de génération de code, mais à les encadrer : donner de la visibilité sur ce que les agents ont fait, pourquoi, et sur quelle base. Cette logique d’encadrement rejoint les questions plus générales de gouvernance et de maîtrise opérationnelle abordées dans IA en PME : structurer gouvernance, données et risques → https://lentrepreneuria.com/?p=220
3. Pourquoi tout le monde en parle
Plusieurs éléments expliquent l’écho de cette annonce dans l’écosystème tech :
- Le profil du fondateur : l’ancien patron de GitHub, plateforme centrale pour le code dans le monde entier, ce qui donne un poids symbolique et médiatique important.
- Le montant levé (60 M$ en Seed) et la valorisation (300 M$) témoignent d’une forte confiance d’investisseurs reconnus (Felicis, Madrona, M12/Microsoft, Basis Set).
- Le moment : de plus en plus de développeurs utilisent des agents IA qui génèrent des pans entiers d’applications. La question n’est plus “peut-on générer du code ?”, mais “peut-on le comprendre, l’auditer et le maintenir ?”.
- Le glissement de sujet : on passe de la fascination pour l’agent IA qui “code tout seul” à des préoccupations plus adultes : gouvernance, traçabilité, qualité, risques.
Les attentes projetées sont souvent élevées : certains imaginent déjà un pilotage “fully compliant” et totalement maîtrisé de tout code généré par IA. En réalité, on parle surtout d’un premier niveau de journalisation et de contextualisation du travail des agents. Pour ceux qui veulent mettre ces enjeux en perspective avec d’autres mouvements structurants du marché IA, voir Les grandes entreprises de l’intelligence artificielle : comprendre les acteurs, les rôles et les rapports de force → https://lentrepreneuria.com/les-grandes-entreprises-de-lintelligence-artificielle-comprendre-les-acteurs-les-roles-et-les-rapports-de-force/
4. Ce que cela change concrètement (ou pas)
Pour un business “normal”, c’est-à-dire une TPE ou PME qui développe ou fait développer des logiciels, l’impact immédiat reste limité, mais la tendance est importante.
Ce que cela peut changer à terme
- Meilleure compréhension du code IA : ne pas se contenter du résultat (le fichier final), mais disposer de l’historique des prompts, choix et étapes intermédiaires. Utile pour :
- revoir une fonctionnalité quelques mois plus tard,
- comprendre pourquoi un bug est apparu,
- évaluer si l’agent a pris en compte des contraintes métiers ou légales.
- Auditabilité accrue : capacité à montrer, en interne ou à un client, comment une partie du code a été produite. C’est particulièrement pertinent dans des contextes réglementés ou de sous-traitance.
- Outil de pilotage pour les équipes tech : les responsables techniques peuvent mieux suivre l’usage des agents IA (où, comment, avec quels effets).
Ce que cela ne change pas (pour l’instant)
- Cela ne remplace pas un bon processus de revue de code humaine.
- Cela ne garantit pas automatiquement la qualité ou la sécurité du code généré.
- Cela ne supprime pas la dépendance aux outils de génération eux-mêmes (Claude Code, Cursor, etc.).
Pour beaucoup de PME, cela reste une couche “au-dessus” de l’existant, utile principalement lorsque l’usage d’IA pour coder devient massif, structuré et stratégique.
5. À qui c’est réellement utile
Profils pour lesquels l’annonce est pertinente à court/moyen terme
- Entreprises avec une équipe tech interne solide (plusieurs développeurs + un management technique) qui :
- utilisent déjà intensivement des outils de génération de code IA,
- ou prévoient de le faire.
- Sociétés d’édition logicielle (SaaS, logiciels métiers) qui doivent :
- maintenir et faire évoluer un code base sur plusieurs années,
- gérer des exigences de qualité, de sécurité ou de conformité.
- ESN / agences de développement qui veulent structurer et documenter leur usage de l’IA auprès de leurs clients.
Profils pour lesquels cela n’a quasiment aucun intérêt immédiat
- TPE/PME sans équipe technique interne, qui sous-traitent entièrement leurs développements.
- Entreprises qui en sont encore à l’étape exploratoire de l’IA (quelques tests ponctuels de copilotes dans l’IDE, sans politique ou outil structuré).
- Structures dont le logiciel n’est pas un actif stratégique (sites vitrines simples, outils standards non critiques).
Pour ces dernières, le sujet principal reste : faut-il déjà utiliser des copilotes et agents pour aider les développeurs ? La couche d’orchestration et de traçabilité comme celle d’Entire vient clairement après.
6. Limites, risques et angles morts
Plusieurs points de vigilance pour un dirigeant :
1. Maturité de la pratique
Entire part du principe que les agents IA écrivent déjà une “grande partie du code”. Ce n’est pas encore la réalité de beaucoup de PME, où l’usage reste partiel et expérimental. Un outil d’orchestration et d’audit n’a de sens que si le volume d’usage est significatif.
2. Complexité organisationnelle
Mettre en place un système qui trace prompts, raisonnements et décisions :
- suppose une intégration avec les outils déjà utilisés,
- impose de nouveaux réflexes aux développeurs,
- nécessite une gouvernance (qui accède à quoi, comment on exploite ces données).
3. Coûts cachés
Même sans disposer encore des tarifs, on peut anticiper :
- un coût direct (licences, éventuellement à l’utilisateur ou au volume),
- un coût indirect (temps d’adoption, formation, adaptation des process de développement).
4. Dépendance à un nouvel intermédiaire
Entire se place entre vos développeurs, vos agents IA et votre code. Cela pose des questions :
- où sont stockées les informations sensibles (prompts, raisonnement, parfois proches de logiques métier confidentielles) ?
- que se passe-t-il si l’outil rencontre un problème, change de modèle économique, ou si vous décidez de le quitter ?
5. Angle mort légal et conformité
L’idée d’auditer le code IA est séduisante, mais ne suffit pas à elle seule à répondre à :
- des obligations réglementaires spécifiques,
- des exigences contractuelles de clients (secteurs régulés, données sensibles).
Il faudra articuler ces outils avec une vraie politique de conformité IT, pas les considérer comme un “bouclier magique”.
7. Lecture stratégique : que faire en tant que dirigeant ?
En l’état, pour une TPE/PME, l’attitude la plus raisonnable est la suivante :
1. Si vous n’avez pas d’équipe tech interne ou très peu structurée
→ Ignorer pour l’instant. Votre priorité doit être de cadrer vos prestataires (qualité, sécurité, propriété intellectuelle), pas d’installer un outil supplémentaire. Assurez-vous simplement que vos développeurs, internes ou externes, ont une politique claire sur l’usage de l’IA pour le code. Pour cadrer plus globalement vos choix IA et éviter de courir après chaque nouveauté, vous pouvez vous appuyer sur la démarche proposée dans Structurer sa veille IA pour des décisions business en PME → https://lentrepreneuria.com/?p=202
2. Si vous avez une équipe de développement interne et que l’IA est déjà utilisée au quotidien
→ Surveiller sans agir immédiatement.
- Demandez à vos responsables techniques :
- quelle part du code est aujourd’hui générée par IA,
- comment c’est tracé ou non,
- quelles difficultés ils rencontrent pour auditer et maintenir ce code.
- Si les problèmes de traçabilité deviennent concrets (difficulté à comprendre du code généré, incidents de qualité récurrents), il sera pertinent, à terme, de tester de manière contrôlée une solution de ce type.
3. Si votre produit logiciel est central pour votre activité et que vous misez fortement sur les agents IA pour accélérer le développement
→ Préparer un pilote encadré, mais pas dans la précipitation.
- L’annonce d’Entire confirme que la question clé n’est plus “faut-il coder avec IA ?”, mais “comment rester maître de ce que fait l’IA dans notre code ?”.
- Vous pouvez commencer par définir, en interne :
- ce que vous considérez comme un log minimum acceptable du travail des agents IA,
- quel niveau de preuve ou de traçabilité serait utile (en cas de bug, de contrôle, de litige client, etc.).
- À partir de là, évaluer des solutions d’orchestration et de traçabilité (dont Entire fait partie) pour un POC limité : un projet pilote, une équipe, quelques semaines.
L’idée clé : ne pas se précipiter pour “acheter la dernière nouveauté”, mais reconnaître que la gouvernance du code généré par IA devient un sujet stratégique à moyen terme pour les organisations qui industrialisent vraiment son usage.
8. Conclusion : moins d’euphorie, plus de gouvernance
Entire ne promet pas un nouveau super-agent qui code à la place des développeurs, mais un cadre pour mieux suivre ce que ces agents font réellement. C’est révélateur d’un mouvement de fond : après l’euphorie des outils qui “font” du code, vient le temps des outils qui aident à assumer ce code dans la durée.
Pour la majorité des TPE/PME, la priorité reste de comprendre et encadrer l’usage des copilotes existants, pas d’ajouter tout de suite une couche d’orchestration supplémentaire.
Gardez en tête ce principe : avant d’investir dans un outil pour tracer le travail de l’IA, assurez-vous d’abord que l’usage de l’IA dans votre développement est assez important, maîtrisé et stratégique pour que cette traçabilité apporte une valeur réelle — au-delà du bruit médiatique.