De 17 % à 40 % en six mois
Plus de 40 % des pull requests ouvertes sur GitHub en septembre 2026 ont été initiées par un agent d'IA, selon le rapport Octoverse 2026 de l'entreprise publié le 28 octobre. Cela représente environ 110 millions de pull requests en un seul mois, soit environ six fois le volume de mars, quand les agents représentaient 17 % du total.
Les développeurs ont poussé du code 17,9 milliards de fois sur les douze mois couverts par le rapport, plus qu'en 2024 et 2025 réunis. La période de mesure s'étend du 1er octobre 2025 au 30 septembre 2026, et GitHub a détecté l'activité des agents grâce à des signaux de la plateforme plutôt qu'à des déclarations des utilisateurs.
Des modifications plus lourdes, une revue plus exigeante
Les pull requests initiées par des agents modifiaient plusieurs fichiers dans 87 % des cas, contre 79 % pour celles ouvertes par des humains. Ce schéma compte pour les relecteurs : une modification qui touche de nombreux fichiers est plus difficile à vérifier qu'un correctif d'une ligne, et la capacité de revue n'a pas augmenté au même rythme que la capacité de génération.
GitHub a aussi signalé des pannes à grande échelle répétées à mesure que la charge de traitement augmentait. L'entreprise a accru sa capacité de plusieurs millions de cœurs de calcul au cours de l'année, et ses articles d'ingénierie décrivent des changements de files d'attente et de limites de débit déployés pour stabiliser la plateforme aux heures de pointe.
Les outils convergent vers le même référentiel
Le rapport est paru en même temps que de nouvelles données produit. GitHub Copilot Fusion, désormais disponible en général, a obtenu 60,0 sur le Coding Agent Index v2.0 de l'évaluateur indépendant Artificial Analysis le 28 octobre. Une configuration de comparaison de Claude Code avec Claude Opus 5.5 Max a obtenu 61,7, soit un écart de 1,7 point.
Ces chiffres suggèrent que les principaux agents de codage sont proches sur les tâches de référence, ce qui déplace la concurrence vers la fiabilité, la qualité de la revue et le coût par modification fusionnée. Des équipes d'ingénierie interrogées par la presse spécialisée indiquent que le goulot d'étranglement est passé de l'écriture du code à sa vérification, et plusieurs testent les pull requests générées par des agents avec des contrôles automatisés plus stricts avant qu'un humain ne les lise.
Le prochain chiffre à surveiller est le nombre d'heures de revue par pull request fusionnée. S'il continue d'augmenter alors que la production croît, les agents déplacent le travail plutôt qu'ils ne le suppriment.