Steps of AI Adoption : les 5 paliers de maturité IA de Boris Cherny, lus côté DSI

Le 16 juillet 2026, Boris Cherny, créateur et responsable de Claude Code chez Anthropic, a publié sur LinkedIn un tableau baptisé « Steps of AI Adoption ». Le point de départ est un constat qu'il dit entendre chaque jour auprès d'ingénieurs d'autres entreprises : une personne décuple son output avec l'IA, mais le reste de l'organisation ne suit pas. Son tableau met en forme ce décalage sous la forme d'une échelle de maturité en cinq paliers, numérotés de 0 à 4.

Le document vient de l'éditeur lui-même, et sa colonne « produits » est le catalogue Anthropic. Raison de plus pour en extraire ce qui vaut indépendamment de la marque : le squelette du modèle, lui, est agnostique. Il décrit une dynamique que nous observons chez nos clients, quel que soit le fournisseur de modèle. Voici cette lecture.

L'axe du modèle : combien d'agents pilotez-vous, et pour quel métier

La colonne vertébrale du tableau n'est ni une liste de fonctionnalités ni un volume de tokens. C'est l'ordre de grandeur d'agents qu'un ingénieur pilote, et la transformation de rôle que ce nombre impose. On passe de 0 à un millier d'agents, et le métier change à chaque décade.

Palier	Agents	Votre rôle	Le goulet d'étranglement
0 · Gated	0	Accès verrouillé	Sécurité et approbations héritées, obsession du coût par token
1 · Assisted	~1	Vous + un agent (binôme)	Votre attention : sans auto-vérification, vous relisez tout
2 · Parallel	~10	Orchestrateur	La relecture de plusieurs flux à la fois
3 · Supervised autonomy	~100	Manager de managers	La confiance dans la boucle, le débit décisionnel de l'équipe
4 · AI-native	~1 000+	VP qui pilote par l'intention	Identifier et automatiser le travail à l'échelle

Au palier 0, l'accès à l'IA reste verrouillé : modèles anciens approuvés, latence qui s'accumule dans les gateways, aucune gouvernance MCP, aucune infrastructure pour héberger le code que Claude produit. Au palier 1, un ingénieur travaille avec un agent en binôme supervisé, une session à la fois, et relit presque chaque changement avant de le fusionner : le travail reste synchrone, on regarde l'agent travailler au lieu d'enchaîner. Au palier 2, l'ingénieur devient orchestrateur de cinq à dix agents, chacun sur son propre worktree ; il relit des diffs finaux, plus des frappes. Au palier 3, il gère un arbre d'agents trop profond pour être materné, et la question « as-tu lu le code ? » devient « quel contexte manquait au modèle, et comment le corriger pour la prochaine fois ? ». Au palier 4, la boucle est fermée : Claude lance lui-même la plupart des agents, l'humain pilote par l'intention et surveille par exception.

Cette montée en parallélisme décrit exactement la trajectoire que nous documentons sous le nom de DSI opérateur d'agents, et le glissement de compétence vers la Sandwich Team : moins de production manuelle, davantage de cadrage et de vérification.

La thèse : les tokens ne font pas monter d'un cran

Le message central de Cherny mérite d'être isolé, parce qu'il coupe court à un malentendu répandu. Dépenser plus de tokens ne fait pas progresser une équipe d'un palier au suivant. Chaque palier a son goulet d'étranglement propre, et on ne le franchit qu'en faisant deux choses ensemble : casser ce goulet et bâtir le prochain jeu de garde-fous qui rend l'output digne de confiance. Selon sa formule, « ce n'est pas une affaire de fonctionnalité isolée, mais d'utiliser les bonnes fonctionnalités avec les bons garde-fous ».

Le levier qu'il place au cœur de la transition du palier 1 au palier 2 est une boucle d'auto-vérification de confiance : donner à l'agent les moyens de contrôler son propre travail de bout en bout, avec tests, build, lint et tests end-to-end sur un véritable environnement de développement. Tant que cette boucle n'existe pas, vous relisez tout, et le parallélisme reste hors de portée. C'est la même logique que celle du Compound Engineering : la vérification automatisée n'est pas un confort, c'est la condition d'accès à l'échelle suivante.

Sur la même ligne, il cite l'activation de l'Auto mode pour supprimer les prompts de permission bloquants, la code review et la security review passées par défaut, puis, aux paliers supérieurs, les mécanismes de fan-out (/loop, /batch, /goal, workflows dynamiques) et l'isolation par worktree des sous-agents. La constante : chaque cran de parallélisme s'accompagne d'un cran de garde-fou. Retirer le garde-fou pour aller plus vite, c'est ce que Cherny décrit comme le piège du palier 3, scaler le nombre d'agents avant que la boucle ait gagné la confiance de l'équipe.

Nous poussons le même principe côté gouvernance : autoriser un agent autonome suppose une checklist de garde-fous tenue à la même barre de qualité pour le code humain et le code d'agent.

Mesurer le retour, pas l'activité

Une fois les équipes engagées, comment suivre les progrès ? Cherny écarte la métrique de vanité. L'usage, qu'un dashboard rend visible, mesure l'activité, pas le retour. Il propose une question plus exigeante : auriez-vous de toute façon investi de l'effort d'ingénierie sur cette tâche ? Si oui, combien d'heures-ingénieur manuelles cela aurait-il coûté ? Cette estimation, et non le volume de tokens, donne le vrai retour sur investissement.

Ce déplacement du prix du token vers le coût par résultat rejoint ce que nous défendons dans l'illusion du prix au token. Le vrai gain, ajoute Cherny, arrive quand la correction et la maintenance passent en arrière-plan, ce qui libère les équipes pour construire ce qui n'était pas atteignable avant.

Un repère honnête : où en est l'éditeur lui-même

Le tableau se termine sur une donnée que peu d'éditeurs assumeraient : Anthropic se situe au palier 3 et pousse vers le 4, et Cherny déclare avoir personnellement atteint le palier 4. Autrement dit, l'entreprise qui construit Claude Code n'est pas, en tant qu'organisation, tout en haut de sa propre échelle. Le repère est utile : il rappelle que le palier 4 relève de l'horizon, pas du prérequis, et que la plupart des organisations ont un travail réel à faire pour franchir chaque cran.

Ce qu'une direction technique devrait en retenir

Trois enseignements se dégagent pour un décideur qui lit ce tableau sans se laisser happer par le catalogue produit.

D'abord, le blocage n'est presque jamais le modèle. Il est dans le goulet d'étranglement du palier où vous êtes : votre attention au palier 1, votre capacité de relecture au palier 2, la confiance de l'équipe au palier 3. Identifier ce goulet précis vaut mieux que réclamer un modèle plus puissant ou un budget de tokens plus large.

Ensuite, la progression est indissociable des garde-fous. Une équipe qui multiplie les agents sans auto-vérification ni revue automatique n'accélère pas, elle déplace le goulet vers l'humain qui relit. C'est le fameux effet miroir du rapport DORA 2025 : du code produit en trois heures mais revu en trois jours.

Enfin, la vraie mesure du succès est le déplacement du travail, pas son volume. Le jour où la maintenance tourne seule en fond, l'équipe ne fait pas la même chose plus vite : elle fait des choses qui n'étaient pas dans le champ des possibles. C'est la promesse que nous portons quand une personne augmentée couvre le périmètre d'une équipe entière, et c'est aussi le sens du glissement de la valeur vers le jugement décrit par le même auteur.

Le tableau de Boris Cherny n'est pas une feuille de route universelle, et lui-même s'en défend : il n'y a pas un seul bon chemin. Ce qu'il offre, c'est une grille pour se situer honnêtement, nommer le prochain goulet, et bâtir le garde-fou qui permettra de le franchir. La question qu'il pose en clôture est la bonne à se poser en comité de direction : à quel palier est votre équipe ?

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Sources

• Boris Cherny (Creator & Head of Claude Code, Anthropic), « Steps of AI Adoption », artifact Claude daté du 16 juillet 2026, et post LinkedIn associé (« I talk to engineers at other companies every day… ») : linkedin.com/posts/bcherny.

Note de fiabilité : le tableau et ses citations proviennent d'Anthropic, éditeur de Claude Code ; la colonne « produits qui aident » est son propre catalogue et doit être lue comme telle. Le squelette du modèle (paliers, ordres de grandeur d'agents, dynamique goulet/garde-fou, mesure du retour en heures-ingénieur) est en revanche transposable à d'autres environnements. Les positionnements « Anthropic au palier 3 » et « Cherny au palier 4 » sont des déclarations de l'auteur, non des mesures externes.