The share of tasks that follows each path depends on five variables: agent capabilities, adoption, the autonomy agents are given, the quality of design and how fast people adapt.

Agents improve, but slowly, a bit like the cloud in the 2010s: useful everywhere, adopted at the pace of budgets, security rules and habits. By 2030, most development tasks are assisted. Few are truly automated.

Teams keep their current shape. Scrum remains the reference and every developer has an assistant. Project management barely changes: sprint planning factors AI into the estimates, and that is about it.

Quality is still decided in code review. Throughput rises a little, but so does instability, as the DORA 2025 report already observes. AI amplifies what is there: teams that had good tests and up-to-date documentation benefit, the others ship more fragile things faster.

The main risk is intensification. People produce more, review more and work later, without the organisation having changed. This is what the study published in the Harvard Business Review in 2026 describes.

Agents carry out most well-described tasks on their own. Adoption is real but uneven: some companies, and some domains within the same company, move much faster than others. It is the scenario closest to what I already experience on my own tasks.

Teams tighten around a business outcome: two to five people, and many agents. The same team carries more projects in parallel. The developer becomes a Technical Member who designs the tasks and answers for what goes to production.

Project management moves upstream. A ticket is no longer enough: every task gets a brief with its tests, contracts and diagrams. The main human checkpoint becomes the design review, and checker agents verify the result. Delivery comes in two-week increments, with continuous flow inside.

The gap between companies widens. With the same models, those that wrote down their rules and designed their agents’ tooling deliver much faster than those that only bought licences.

The risks change in kind: a rule catalogue that rots, review that saturates, dependence on one model provider, and fewer junior positions to train tomorrow’s reviewers.

Agents outperform humans on most development tasks, including breakdown and planning. Companies adopt them fast, pushed by their competitors. As Anthropic notes about its own extreme scenario, this one may read better as a thought experiment than as a forecast.

Teams become very small and carry a broad portfolio. Agents write the task briefs themselves from a business intent. Humans set that intent, lay down the constraints, weigh value and risk, and answer for what is delivered.

Project management becomes portfolio steering. Delivery is continuous, most domains run under sample-based monitoring, and the pace is no longer set by execution but by the business’s ability to absorb change.

What becomes scarce: a clear business intent, trust in what is delivered, legal accountability, and clean data. The new disciplines are agent evaluation, agent governance and compliance.

The risks are the heaviest: teams that no longer understand their own systems, errors reproduced at scale, heavy dependence on a few providers, and large-scale career changes to support.

Like Anthropic’s model, these scenarios simplify a great deal. They leave out regulatory shocks, economic cycles, major security incidents, and my own bias: I already work with agents every day, which probably pushes me towards the substantial scenario.

La part de tâches qui suit chaque chemin dépend de cinq variables : les capacités des agents, l’adoption, l’autonomie qu’on leur accorde, la qualité de la conception et l’adaptation des personnes.

Les agents progressent, mais lentement, un peu comme le cloud dans les années 2010 : utile partout, adopté au rythme des budgets, des règles de sécurité et des habitudes. En 2030, la plupart des tâches de développement sont assistées. Peu sont vraiment automatisées.

Les équipes gardent leur forme actuelle. Scrum reste la référence et chaque développeur a son assistant. La gestion de projet change peu : le sprint planning intègre l’IA dans les estimations, et c’est à peu près tout.

La qualité se joue toujours en revue de code. Le débit augmente un peu, mais l’instabilité aussi, comme le rapport DORA 2025 l’observe déjà. L’IA amplifie ce qui existe : les équipes qui avaient de bons tests et une documentation à jour en profitent, les autres livrent plus vite des choses plus fragiles.

Le risque principal est l’intensification. On produit plus, on relit plus, on travaille plus tard, sans que l’organisation ait changé. C’est ce que décrit l’étude publiée dans la Harvard Business Review en 2026.

Les agents exécutent seuls la plupart des tâches bien décrites. L’adoption est réelle mais inégale : certaines entreprises, et certains domaines à l’intérieur d’une même entreprise, avancent beaucoup plus vite que d’autres. C’est le scénario qui ressemble le plus à ce que je vis déjà sur mes propres tâches.

Les équipes se resserrent autour d’un résultat métier : deux à cinq personnes, et beaucoup d’agents. La même équipe porte plus de projets en parallèle. Le développeur devient un Technical Member qui conçoit les tâches et répond de ce qui part en production.

La gestion de projet remonte en amont. Un ticket ne suffit plus : chaque tâche reçoit un dossier avec ses tests, ses contrats et ses diagrammes. Le principal point de validation humain devient la revue de conception, et des agents vérificateurs contrôlent le résultat. On livre par paliers de deux semaines, avec un flux continu à l’intérieur.

L’écart entre entreprises se creuse. À modèles égaux, celles qui ont écrit leurs règles et conçu l’outillage de leurs agents livrent bien plus vite que celles qui ont seulement acheté des licences.

Les risques changent de nature : un catalogue de règles qui pourrit, une relecture qui sature, une dépendance à un fournisseur de modèles, et moins de postes juniors pour former les relecteurs de demain.

Les agents dépassent les humains sur la plupart des tâches de développement, y compris le découpage et la planification. Les entreprises les adoptent vite, poussées par leurs concurrents. Comme Anthropic le note pour son propre scénario extrême, celui-ci se lit peut-être mieux comme une expérience de pensée que comme une prévision.

Les équipes deviennent très petites et portent un large portefeuille. Les agents écrivent eux-mêmes les dossiers de tâche à partir d’une intention métier. Les humains fixent cette intention, posent les contraintes, arbitrent la valeur et les risques, et répondent de ce qui est livré.

La gestion de projet devient du pilotage de portefeuille. La livraison est continue, la plupart des domaines tournent en surveillance par échantillon, et le rythme n’est plus fixé par l’exécution mais par la capacité du métier à absorber le changement.

Ce qui devient rare : une intention métier claire, la confiance dans ce qui est livré, la responsabilité juridique, et des données propres. Les nouvelles disciplines sont l’évaluation des agents, leur gouvernance et la conformité.

Les risques sont les plus lourds : des équipes qui ne comprennent plus leurs propres systèmes, des erreurs reproduites à grande échelle, une forte dépendance à quelques fournisseurs, et des reconversions massives à accompagner.

Comme le modèle d’Anthropic, ces scénarios simplifient beaucoup. Ils laissent de côté les chocs réglementaires, les cycles économiques, les incidents de sécurité majeurs, et mon propre biais : je travaille déjà avec des agents tous les jours, ce qui me pousse sans doute vers le scénario substantiel.