GM redesigned its engineering workflows around AI agents — and tripled its merged pull requests

Introduction
General Motors a transformé son processus de développement autonome en intégrant des agents d’IA qui automatisent les tâches non‑codage, multipliant ainsi la productivité de ses équipes d’ingénieurs.

Points clés
- Réduction du temps de codage : les ingénieurs ne passent que 15 % de leur temps à écrire du code ; les agents d’IA prennent en charge les 85 % restants (analyse de données, triage, expérimentation, tests).
- Automatisation des boucles critiques : en connectant les agents aux outils internes et aux pétaoctets de télémétrie via des serveurs MCP, GM a accéléré les goulots d’étranglement de chaque boucle (simulation, essais sur route, suivi post‑déploiement), tout en conservant la responsabilité humaine sur les décisions.
- Résultats mesurables : le nombre de pull‑requests fusionnées a triplé, les releases sont plus rapides et les défauts qui passent aux étapes suivantes ont nettement diminué, dépassant largement les gains attendus.