Goldman Sachs a discrètement transformé l’un des plus grands paris technologiques de Wall Street en une expérimentation concrète sur l’avenir de l’ingénierie logicielle. Le déploiement par la banque des outils Goldman Sachs Devin AI au sein de sa division technologique constitue l’un des exemples les plus clairs à ce jour d’une grande institution financière confiant un véritable travail de production à un agent de codage autonome, et pas seulement à un assistant de chat qui suggère des extraits de code. Et les premiers résultats, selon le CIO Marco Argenti, suggèrent que ce n’est qu’un début.
Summary
Points clés à retenir
- Goldman Sachs a déployé Devin, un ingénieur logiciel IA agentique développé par la startup Cognition, dans l’ensemble de sa division technologique en 2025.
- Devin travaille aux côtés d’environ 12 000 ingénieurs humains, en définissant de manière autonome le périmètre, en codant, en testant et en déboguant les projets.
- Le CIO Marco Argenti indique que Devin est de trois à quatre fois plus performant que les précédents outils d’IA utilisés par la banque.
- Une organisation utilisant cette technologie a vu le temps de correction des vulnérabilités passer de 30 minutes à 1,5 minute par problème.
- Goldman prévoit de s’étendre à Claude d’Anthropic en 2026 pour le trading, les transactions et l’intégration des clients.
- Les analystes estiment que jusqu’à 200 000 emplois bancaires aux États-Unis, dont beaucoup occupés par des développeurs juniors, pourraient être menacés.
Goldman Sachs déploie l’ingénieur logiciel IA agentique Devin
Goldman Sachs est devenue la première grande banque à mettre des ingénieurs logiciels virtuels au travail sur de véritables tâches de production plutôt que sur des projets pilotes isolés. En 2025, la banque a déployé Devin, un outil développé par la startup d’IA Cognition, dans l’ensemble de sa division technologique, mettant des centaines d’agents IA au travail aux côtés d’environ 12 000 de ses ingénieurs et développeurs humains.
Ce qui distingue cette initiative des précédents outils de codage IA avec lesquels les banques avaient déjà expérimenté, c’est l’autonomie. Devin ne se contente pas de générer du code lorsqu’on le lui demande. Il peut fonctionner de manière indépendante au sein de l’infrastructure informatique existante de Goldman tout en travaillant en tandem avec les équipes humaines, une distinction importante car elle modifie ce dont l’IA est réellement responsable.
Capacités autonomes de Devin
Plutôt que de simplement écrire les instructions qui lui sont données, Devin est conçu pour définir lui-même l’ensemble des exigences d’un projet d’ingénierie. Il écrit le code, le teste, soumet le travail à une revue humaine, puis apporte les corrections ou les correctifs de bogues nécessaires. Ce flux de travail de bout en bout est ce qui distingue un système agentique d’un assistant de codage IA classique.
Déploiement initial et intégration avec les équipes humaines
L’utilisation de la technologie par Goldman a commencé par la modernisation de l’architecture héritée, un problème bien défini et facilement mesurable. Il est rapidement apparu, cependant, que l’utilité de Devin allait bien au-delà de ce point de départ, ce qui a incité la banque à étendre les domaines et les modalités de déploiement de l’IA agentique dans l’ensemble de ses opérations d’ingénierie.
Gains de productivité et impact technique de l’IA agentique
Les chiffres derrière l’expérimentation de Goldman indiquent une augmentation significative de la production plutôt qu’une amélioration marginale. Argenti a déclaré à CNBC que Devin est « comme un nouvel employé » et qu’il devrait être de trois à quatre fois plus productif que les outils d’IA que Goldman utilisait auparavant.
Productivité annoncée 3 à 4 fois supérieure aux précédents outils d’IA
Goldman n’a pas publié de statistiques détaillées propres à son déploiement, mais une évaluation des performances réalisée par Cognition auprès de l’ensemble de sa clientèle fin 2025 offre un aperçu de ce qui est possible. Une grande organisation aurait économisé de cinq à dix pour cent du temps de développement en utilisant Devin pour corriger les problèmes de sécurité dans le code.
Réduction du temps de correction des vulnérabilités
Pour un autre client, l’évaluation de Cognition a révélé que le temps nécessaire pour corriger une vulnérabilité est passé de 30 minutes par problème à seulement 1,5 minute, par rapport à des développeurs humains travaillant seuls. Les performances du système se sont également améliorées avec l’usage : la part des pull requests acceptées par les réviseurs humains sans recodage significatif est passée d’environ un tiers à près de deux tiers au fil du temps. Cette trajectoire est importante car elle suggère que la technologie devient plus fiable plus elle est intégrée dans un flux de travail, et pas seulement plus performante au lancement.
Pourquoi c’est important : pour une banque de la taille de Goldman Sachs, gagner quelques minutes sur les corrections de vulnérabilités routinières à travers des milliers de tâches d’ingénierie se traduit par un changement substantiel dans la manière dont les budgets et les calendriers technologiques sont planifiés.
Extension et intégration plus large de l’IA chez Goldman Sachs
Encouragée par ces résultats, Goldman élargit son empreinte d’IA agentique bien au-delà du code. En 2026, la banque prévoit d’adopter Claude d’Anthropic pour les travaux impliquant les opérations de trading et les transactions, ainsi que la vérification et l’intégration des clients, étendant l’automatisation agentique à des fonctions beaucoup plus proches des opérations financières centrales de la banque.
Adoption de Claude d’Anthropic pour le trading, les transactions et l’onboarding
Argenti a déclaré à Fortune qu’il a modifié sa façon de mesurer l’impact de la technologie. Au lieu de suivre le nombre de collaborateurs utilisant les outils d’IA, il observe désormais la rapidité avec laquelle les idées se transforment en prototypes puis en modèles de production opérationnels, décrivant ce changement comme la capacité de la banque à « imprimer des logiciels en 3D ». Cette requalification du déploiement de Devin AI et de Claude chez Goldman, passant des métriques d’adoption à la vitesse de livraison, montre à quel point les systèmes agentiques sont devenus centraux dans la stratégie d’ingénierie de la banque.
Implications pour la main-d’œuvre et défis en matière de développement des talents
La tension la plus évidente dans la poussée de Goldman en matière d’IA n’est pas technique, elle est humaine. Argenti a constamment présenté l’automatisation agentique comme un outil libérant les personnes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée plutôt que les remplaçant purement et simplement. Mais ce cadrage n’a pas tranché le débat.
Point de vue du CIO sur l’IA comme augmentation humaine
La position d’Argenti est que l’automatisation réoriente l’attention humaine vers des problèmes plus précieux au lieu d’éliminer totalement le besoin de personnes. C’est une vision largement partagée dans le secteur bancaire, les entreprises cherchant à justifier d’importants investissements en IA sans alarmer leurs propres effectifs.
Estimations de pertes d’emplois et risques pour le vivier de développeurs juniors
Les chercheurs, y compris les analystes de Bloomberg Intelligence, voient les choses différemment. Ils estiment que jusqu’à 200 000 emplois, dont beaucoup occupés par des développeurs de niveau junior, pourraient être perdus dans le secteur bancaire américain à mesure que l’IA agentique prend en charge des tâches qui formaient autrefois les ingénieurs en début de carrière. Cette estimation soulève une question aiguë : si les postes de codage juniors disparaissent, d’où viendra la prochaine génération de développeurs seniors, ceux qui dirigeront un jour les grands projets et déploiements dans les services financiers ?
Le PDG de Goldman, David Solomon, a déjà évoqué la limitation des effectifs, et Argenti lui-même s’attend à ce que les réductions d’emplois liées à l’IA s’étendent au-delà de l’ingénierie informatique à d’autres départements. Aucun des deux dirigeants n’a encore apporté de réponse claire à la question du vivier de talents.
L’évaluation par Cognition de ses propres déploiements clients a mis en évidence une limite révélatrice : Devin fonctionne au niveau d’un développeur senior en ce qui concerne la compréhension du code, mais se comporte davantage comme un employé junior en matière d’exécution, en particulier sur les tâches aux objectifs ambigus ou vaguement définis. Cet écart renforce l’importance de disposer d’instructions bien définies et structurées lors du déploiement de systèmes agentiques, et constitue un signal d’alerte pour toute organisation tentée de confier un travail mal défini.
Pourquoi c’est important : les mêmes gains d’efficacité qui rendent l’IA agentique attrayante pour les banques sont aussi ceux qui risquent le plus de vider les postes d’entrée de gamme qui formaient traditionnellement les futurs ingénieurs seniors, une tension qui dépasse largement Goldman Sachs et concerne toute industrie qui met à l’échelle ce type d’automatisation.
FAQ
Qu’est-ce que Devin et comment fonctionne-t-il chez Goldman Sachs ?
Devin est un ingénieur logiciel IA agentique déployé en 2025 par Goldman Sachs, capable de définir de manière autonome le périmètre, de coder, de tester et de déboguer des projets logiciels au sein de l’infrastructure informatique de la banque.
De combien la productivité s’est-elle améliorée grâce à Devin ?
Le CIO de Goldman Sachs a indiqué que Devin devrait être de trois à quatre fois plus productif que les précédents outils d’IA utilisés par la banque.
Quel impact l’IA agentique pourrait-elle avoir sur les emplois bancaires ?
Jusqu’à 200 000 emplois bancaires aux États-Unis, en particulier ceux de développeurs juniors, pourraient être perdus en raison de l’automatisation par l’IA, ce qui fait peser des risques sur le vivier de talents futurs.
Comment Goldman Sachs perçoit-il le rôle de l’IA sur le lieu de travail ?
Le CIO de la banque considère l’IA agentique comme un outil d’augmentation du travail humain, libérant les employés pour des tâches à plus forte valeur ajoutée, même si les préoccupations liées aux suppressions d’emplois restent importantes.
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