J’ai mis un Agent Claude dans ma CI pendant 3 mois , voici ce qu’il a vraiment fait

Retour d’experience sur l’automatisation de déploiements avec un agent LLM et sur les gardes-fous qu’il a fallu inventer en cours de route L’idée est venue d’un frustration banale. Sur mon projet terraform , je passais beaucoup de temps à refaire la même chose : lire un plan qui échoue , comprendre pourquoi , corriger des lignes de configurations , toujours trop long. Le Montage: Rien de complexe, un VPS à 12 euro par mois , la CLI de l’agent installée dessus , et un runner Gitlab qui l’invoque sur un déclencheur précis: quand un terraform plan échoue sur une MR. l’agent recoit trois choises: la sortie d’erreur , le diff de la MR, et un accès en lecture du dépôt.Il produit une proposition de correctif sous forme de patch, qu’il pousse sur une branche dédiée.
Ce qui a bien marché: les erreurs de typage et de reference. Un var.instance_type mal orthographié, un output référencé qui n'existe plus après un refactor, un module dont la signature a changé. L'agent corrige ça avec un taux de réussite que j'estime autour de 85 %. Ce sont des erreurs mécaniques, à contexte local, exactement ce qu'un LLM traite bien. Les messages d’erreur opaques. C'est le gain que je n'avais pas anticipé. Certaines erreurs de provider AWS sont d'une inutilité remarquable , un InvalidRequestException sans description, par exemple. L'agent, lui, va lire le corps de la requête dans les logs de debug et repérer le paramètre malformé. Il ne « comprend » pas mieux que moi, mais il lit trois cents lignes de log en deux secondes sans se lasser. À 19h un vendredi , ma qualité de diagnostic s’effondre. Celle de l’agent, non. Ce qui a cassé L'agent a fait exactement ce qu'on lui demandait : rendre le plan cohérent. Son correctif était techniquement irréprochable. Il aurait détruit la base. La leçon n'est pas « l'IA est dangereuse ». Elle est plus embarrassante : l'agent a révélé une dette que nous avions, pas créé un problème nouveau. L'écart entre l'infrastructure réelle et le code versionné existait avant lui. Il l'a simplement rendu actionnable, et donc dangereux. Le non-déterminisme est incompatible avec la CI. Le coût n'est pas là où on croit. Les garde-fous, dans l'ordre où ils sont apparus Ce que je ferais différemment Ce que ça m'a appris sur les agents en production Le discours ambiant oppose deux facons de pensé : l'agent autonome qui remplace l'ingénieur, et le gadget qui ne sert à rien. Mon expérience ne valide ni l'une ni l'autre. Ce qui fonctionne, c'est un agent avec un périmètre étroit, sans droits d'écriture, sur des tâches à contexte local, avec une validation humaine systématique. Ça ressemble beaucoup moins à de la magie qu'aux démos qu'on voit passer. C'est aussi la seule configuration dans laquelle je le laisserais tourner sur une infrastructure qui compte. Le gain réel n'est pas la vitesse. C'est de ne plus lire trois cents lignes de log un vendredi soir.