Cognition débarque en Amérique latine : Devin est déjà utilisé chez Itaú et Nubank

Cognition, créateur de l'ingénieur IA autonome Devin, annonce son expansion en Amérique latine. L'annonce a eu lieu la semaine dernière au musée MASP de São Paulo, devant des dirigeants de grandes entreprises, d'organismes publics et de sociétés technologiques. Le principal argument de l'entreprise : les cas clients. À la banque Itaú, plus de 75% des équipes technologiques utilisent Devin. Chez Nubank, la migration d'un monolithe de plusieurs millions de lignes a pris des semaines au lieu d'années, pour un coût plus de 20 fois inférieur. Tous les chiffres proviennent de Cognition elle-même et n'ont pas été vérifiés de manière indépendante.

Pourquoi cette région

Cognition décrit l'Amérique latine comme l'un des marchés les plus mobile-first au monde. WhatsApp, les banques numériques et les nouveaux produits financiers s'y sont diffusés très vite, tandis que les systèmes qui les sous-tendent restent à la traîne. Un client brésilien règle son déjeuner par QR code, mais la banque qui traite le paiement tourne toujours sur COBOL.

Le vivier de développeurs est par ailleurs énorme : 15,8 million de comptes GitHub, soit près de cinq fois plus qu'en 2020. C'est la troisième communauté mondiale après celles des États-Unis et de l'Inde. Mais selon la logique de Cognition, embaucher ne suffira pas à résoudre le problème. Il faut une autre manière d'écrire, de moderniser et de maintenir le code, et c'est précisément ainsi que Devin se positionne.

Ce que montrent les cas clients

Parmi les clients de Devin dans la région, l'entreprise cite Itaú, Nubank, Santander, Natura et EBANX. Les chiffres les plus détaillés concernent deux banques :

• Itaú : plus de 75% des équipes technologiques utilisent Devin ;
• plus de 300 000 dépôts ont été documentés ;
• la migration des services hérités de .NET vers Java est 6 fois plus rapide ;
• environ 70% des vulnérabilités de sécurité sont corrigées automatiquement ;
• à l'échelle de la banque, la capacité d'ingénierie a augmenté de 20–30% ;
• Nubank (environ 140 million de clients) : la migration d'un monolithe de plusieurs millions de lignes est passée d'années à semaines, et son coût a été divisé par plus de 20.

Toutes ces tâches — documentation, migrations, correction de vulnérabilités — ont un périmètre limité et se prêtent à la vérification : il existe des tests et des critères d'achèvement. C'est sur ce type de tâches que les agents autonomes donnent les meilleurs résultats. La méthodologie de mesure de la « capacité » n'est pas dévoilée, pas plus que la base de référence utilisée pour la comparaison. Le chiffre de 20–30% pour l'ensemble de la banque paraît plausible, mais il est plus juste de le considérer comme une estimation du client et du fournisseur.

Les plans de Cognition dans la région

L'équipe de São Paulo travaillera avec des clients dans toute l'Amérique latine et investira dans l'écosystème local des développeurs. L'entreprise recrute dans la région, notamment des deployed engineers, des ingénieurs intégrés aux équipes des clients. Pour déployer un agent dans un environnement réglementé, c'est un élément clé : sans personnes présentes au plus près de la base de code d'une banque ou d'un organisme public, un pilote se heurte souvent aux accès, aux processus de revue et aux exigences de sécurité.

Le message de Cognition s'adresse aux banques, opérateurs télécoms, distributeurs et gouvernements locaux : pourquoi importer des logiciels écrits ailleurs, alors que la région dispose de développeurs, d'un marché et, désormais, d'outils ?

Par où commencer pour les équipes qui s'intéressent aux agents

Si vous dirigez l'ingénierie d'une entreprise qui traîne un important legacy, ce ne sont pas les slogans qu'il faut reprendre, mais la méthode de choix des tâches. Commencez par une migration, de la documentation ou la correction de vulnérabilités, c'est-à-dire des tâches dont le résultat se vérifie automatiquement. Avant le pilote, fixez des métriques de référence : temps par tâche, part des changements acceptés, coût d'une pull request fusionnée.

Vérifiez la couverture de tests : sans elle, l'agent n'a aucun signal lui indiquant qu'il n'a rien cassé. Convenez en amont avec l'équipe sécurité des accès, du stockage des données et des règles de revue de code. Enfin, calculez l'économie sur le cycle complet, en incluant le temps des personnes qui vérifient le résultat : c'est généralement là que se cache l'écart entre l'effet annoncé et l'effet réel.