La poussée des agents dans les chiffres de GitHub et les limites de la mesure

Le 28 octobre 2026, en marge de sa conférence GitHub Universe, GitHub a publié son rapport annuel Octoverse, couvrant la période du 1er octobre 2025 au 30 septembre 2026. Les données déclarées par l'entreprise elle-même font état d'une activité environ triplée : les push ont atteint 17,9 milliards (plus que 2024 et 2025 réunies), les commits 34,3 milliards et les pull requests fusionnées (merged) 1,3 milliard, soit environ 3,5 millions par jour. L'élément le plus marquant concerne les agents de programmation : en septembre 2026, plus de 40 % des pull requests sont parties d'un premier brouillon généré par un agent (contre 17 % en mars), soit environ 110 millions de pull requests lancées par des agents sur le seul mois de septembre, près de six fois le volume de mars. Dans le document, la société précise que ce pourcentage « est un plancher, car toute utilisation d'agents ne peut pas être détectée ». À côté de cette déclaration, il faut toutefois relever que la note ne décrit pas la méthode de suivi employée et limite le décompte au seul brouillon initial, sans préciser quelle part du code final a été écrite par l'intelligence artificielle ni combien de ces demandes ont effectivement été fusionnées dans les dépôts. Selon The Next Web, l'accélération de l'activité des agents s'est concentrée à partir de juin, lorsque les outils sont devenus capables de travailler sur plusieurs jours et dans le cloud.

Sur le plan géographique, la plateforme compte plus de 225 millions de développeurs au total, emmenés par les États-Unis (38,3 millions) et l'Inde (32,0 millions), chacun avec plus de 10 millions de nouveaux utilisateurs sur l'année ; l'Italie ne figure pas dans le classement des dix premiers pays publié dans le rapport. Côté langages, TypeScript arrive en tête, devant Python et JavaScript. Rust se distingue par la plus forte croissance en pourcentage parmi les principaux langages : le texte du rapport le dit « doublé », alors que les graphiques du même document indiquent une hausse de 162 % sur un an. Le rapport aux modèles de langage évolue lui aussi : en septembre, 61 % des utilisateurs de Copilot qui choisissent manuellement leur modèle en ont utilisé plus d'un (contre 50 % quatre mois plus tôt), avec 47 modèles distincts utilisés par les abonnés payants et aucun système au-delà de 25 % des requêtes.

Parallèlement à la publication du rapport, l'entreprise a annoncé la disponibilité de Copilot Fusion et l'introduction d'une facturation à base de crédits pour les clients Enterprise. Selon GitHub, sur l'Artificial Analysis Coding Agent Index, la variante Fusion Max se place à moins de deux points d'Opus 5.5 Max, pour moitié moins cher et avec 40 % de temps en moins par tâche. Il s'agit de données déclarées par l'entreprise, non vérifiées de manière indépendante. Dans le même billet, Jay Parikh, EVP CoreAI chez Microsoft, a écrit que les logiciels écrits jusqu'ici représenteront « moins de 1 % des logiciels que nous écrirons au cours des cinq prochaines années ».

Mesurer la transformation du logiciel en comptant l'envolée des brouillons automatiques risque de nous faire confondre volume de production et solidité de l'architecture des systèmes. Un million de lignes générées en plus ne font pas automatiquement une meilleure ingénierie. — Olya