Technologies

Agentic coding : chez Doctolib, la potion est généralisée

De gauche à droite, Yankı Sesyılmaz et Julien Tanay, les deux responsables de la plateforme agentique de Doctolib, lors de leur intervention sur le salon Devoxx, le 23 avril. (Photo : D.R.)

Début 2026, le spécialiste de la gestion des rendez-vous médicaux a généralisé les développements basés sur les agents IT. Entraînant une refonte des pratiques pour 600 ingénieurs.

PublicitéChez Doctolib, depuis janvier 2026, 100% des 600 ingénieurs de développement travaillent avec l'IA agentique. Après de premières expérimentations en 2025, misant sur l'exploration de divers outils par les différentes équipes, la société aux 3 000 employés a généralisé Claude Code et a instauré un mode de travail 'agentic-first', au sein duquel le recours à l'IA doit devenir le réflexe par défaut. « L'IA devient un contributeur, et non plus un simple assistant, souligne Julien Tanay, staff SRE chez Doctolib, qui s'exprimait à l'occasion du salon Devoxx, le 23 avril. Ce qui signifie qu'il faut repenser les workflows, investir dans le contexte et admettre l'évolution du métier de développeur. » Chaque ingénieur fait ainsi travailler plusieurs agents en parallèle - jusqu'à 8 pour certains d'entre eux.

Le service en ligne pour patients et professionnels de santé décide, en parallèle, de s'orienter vers du développement spec driven (SDD), approche qui place les spécifications au coeur du processus de développement. « Nous voulions passer du temps sur le quoi, dit Julien Tanay. Avec l'agentique, le rôle du développeur devient celui d'un chef d'orchestre, chargé d'orienter et de valider. » Dans le processus de développement, les spécifications, formalisées sous forme de fichiers Markdown (du nom d'un langage de balisage simplifié), font ainsi partie des sources. Pour gérer cette documentation, Doctolib mise sur le framework Open Spec. « Cet outil fournit un workflow général, customisable. Et l'outil est facilement éjectable, car nous voulons investir dans des pratiques, pas dans des outils », dit le staff SRE. Une prudence qui s'explique aussi par la rapidité des évolutions dans le domaine.

Pipelines 100% automatisés

Dans cette transformation des pratiques, trois grandes expériences agentiques se côtoient : le développement AI-first évidemment, mais aussi des agents qualifiés de remote, chargés de traiter des backlogs, et des automatismes spécialisés dans la revue de code. A ce stade, Doctolib a identifié trois cas d'usage d'agents remote : le traitement des tickets, la gestion des erreurs en production (en croisant les informations issues de Datadog et celles des bases de connaissance) et la gestion des changements standards, par exemple pour traiter des migrations techniques à l'échelle. « Il s'agit à chaque fois de tâches répétitives, bien bornées. Depuis un fichier Markdown, on itère jusqu'à la répétabilité de l'opération », décrit Julien Tanay. Sachant que les révisions des modifications de code peuvent, elles aussi, être gérées par un agent. « Il n'y a quasiment plus d'humain dans la boucle. On touche aux pipelines 100% automatisés. Pour les équipes, c'est un changement énorme », reprend l'expert. La remarque vaut aussi pour l'outillage et la documentation associée à la base de codes. « Auparavant, nous avions deux nouveaux collaborateurs qui voulaient s'intégrer à notre base de code chaque jour. Désormais, ce sont 600 agents qui en font de même ; ce qui était auparavant simplement gênant devient bloquant », souligne Julien Tanay.

PublicitéS'ouvrir aux non-développeurs

L'ensemble de la stratégie agentique est d'ailleurs supportée par une plateforme dédiée, déployée à l'échelle de l'entreprise. « Nous avions un besoin de centraliser la connaissance », souligne Yankı Sesyılmaz, ingénieur logiciel sénior chez Doctolib. Et également de proposer un certain nombre de services sur étagère via une marketplace interne, fournissant des extensions de Claude Code (des skills en jargon), de la télémétrie ou du versioning. « Cette plateforme est un produit à part entière, pensé pour accélérer l'adoption et accessible aux responsables produit ou aux designers, au-delà de la seule population des ingénieurs », reprend Yankı Sesyılmaz, qui assure le développement de cette plateforme avec Julien Tanay. Bien entendu, cette centralisation permet aussi de monitorer les usages.

« Cet outillage est en évolution permanente. Une fois que nous avons le go de la sécurité, nous testons les outils prometteurs auprès de 'champions' en interne », reprend l'ingénieur logiciel. Cette volonté de standardisation pousse parfois Doctolib à créer ses propres outils, comme Claude Hat, afin de centraliser les configurations de Claude, en particulier les artefacts Open Spec. « Mais nous avons déprécié cet outil, désormais supplanté par une fonction native de Claude. Il faut parfois savoir attendre et ne pas construire », remarque Yankı Sesyılmaz.

Gains de productivité ? Il est trop tôt

Comme l'expliquent les deux spécialistes, ce virage vers le tout-agentique masque avant tout une gestion du changement. Les deux responsables de la plateforme ont structuré des formations sur trois niveaux - le plus élevé se focalisant sur le SDD -, pour faciliter la transition. Le parcours de recrutement a lui aussi été modifié. « Nous jugeons de l'appétence des candidats vis-à-vis des outils et de leur capacité à conserver un jugement critique face à leur production », résume Julien Tanay.

En revanche, Doctolib estime qu'il est encore un peu tôt pour dresser un bilan de l'impact de cette refonte des pratiques sur la productivité ou l'organisation du travail. « Nous mesurons toujours les mêmes indicateurs qu'avant : le niveau de qualité, la durée des opérations... Certes, nos équipes codent plus vite qu'auparavant, mais elles passent aussi plus de temps sur les revues de code. Nous avons besoin de davantage d'historique pour savoir si l'agentic-first permet de mettre en production davantage de fonctions », indique Julien Tanay, qui imagine toutefois voir ces pratiques modifier la structure des équipes agiles.