AI Engineer Paris 2026

1. Software factories : le mot de l'édition, et son revers

Le terme revient dans presque tous les talks de la Main Stage et dans une demi-douzaine de sessions parallèles (Factory, Alpic, Otto Group côté programme). L'animateur le présente comme le thème de la soirée d'ouverture ; Matt Pocock le qualifie de « plus gros buzzword de la journée ». Mais le discours sur scène est nettement moins euphorique que le mot : Kitze parle de « slop factories » et décrit des organisations faites de « meat proxies » qui relaient des sorties de LLM sans les lire, et Pocock prévient qu'une usine sans freins devient un « slop cannon ». Côté programme, Alpic annonçait un retour d'expérience au titre explicite, « Why Software Factories fail », sur une tentative de faire écrire 100 % du code par des agents ; selon le seul compte-rendu de participant trouvé, l'agent y a échoué sur le travail d'exigences produit (Job Rietbergen, blog Kilo). Ce même participant résume l'ambiance : « tout le monde construit une software factory, et tout le monde cherche encore ». Et Otto Group rappelait que « le greenfield est facile, le brownfield paie les factures ».

2. Le goulot se déplace vers la revue et l'attention humaine

C'est le fil le plus net entre les sessions. Pocock en fait tout son talk : les agents rendent trivial le fait d'ouvrir une PR, la revue humaine devient le point d'étranglement, et la réponse passe par des checks plus difficiles à contourner, une revue automatique séparée de l'implémentation et des PR lisibles par un humain. Côté programme, Mistral consacrait une session au « Human Attention Budget » et Crash Override à « la longue traîne du done » : plus de tokens, de lignes et de PR, sans forcément livrer plus vite. Cognition aborde le même problème sous l'angle du contexte : un agent seul ne passe pas à l'échelle d'un codebase entier. Point commun : le travail utile se déplace de la génération vers la vérification, et cela se conçoit comme un système (règles, rétrospectives, sélecteurs déterministes) plutôt que comme une vigilance individuelle.

3. Sandboxes, permissions, injections : la sécurité des agents devient un sujet d'infrastructure

Plusieurs intervenants sont arrivés au même endroit par des chemins différents. Chez Kitze, c'est l'anecdote vécue : un agent qui efface une base de production depuis un worktree, d'où des mini-VM jetables par tâche. Chez Mistral (Lélio Renard Lavaud), c'est la démo d'une injection de prompt via une issue GitHub, bloquée par une politique réseau définie par l'admin, avec des privilèges accordés dynamiquement. Dans le panel, Yann Léger fait des sandboxes une nouvelle catégorie d'infrastructure, qui ramène les CPU dans l'équation. Les sessions parallèles non filmées allaient dans le même sens : Škoda Auto (limites d'outils, chaîne d'approvisionnement MCP et skills), AuthZed (autorisations ReBAC pour agents), Cast AI (« paranoid sandbox »), Cloudflare (« a computer, not a container »), E2B (machines forkables).

4. L'inférence, chantier d'ingénierie à part entière

La moitié de la journée du 24 parlait de latence et de coût plutôt que de modèles : le playbook de Modal (décodage spéculatif, quantification validée par évals, routage tenant compte du KV cache, kernels en dernier), le backend Transformers de vLLM (Hugging Face), l'efficacité de Gemma 4 (DeepMind), le serving voix sous 300 ms (Gradium), la diarisation à 400 ms (pyannoteAI). Le panel Mistral × NVIDIA ajoute la vue « usine » : le rack NVL72 comme unité d'allocation, la convergence des pools d'entraînement et d'inférence, le cache distribué comme prochain goulot. NVIDIA oppose l'« outcome maxing » au token maxing, et Mistral note que certains workflows consomment une quantité anormale de tokens pour leur résultat : la sobriété en tokens redevient une question d'ingénierie. Job Rietbergen (Kilo) en tire une règle côté participants : les petits modèles décident, les gros écrivent le code, en citant un « modèle de décision » (Jev, de TypeSafe) lancé deux semaines avant la conférence, qui renvoie une décision et une probabilité plutôt que du texte.

5. Voix et multimodal : l'identité, la latence et la conversation réelle

L'édition fait une large place à la voix, avec ElevenLabs, pyannoteAI, Gradium et les modèles audio de Mistral. Les messages se complètent. La latence brute est presque résolue, mais pas la conversation réelle : parole superposée, back-channels, plusieurs locuteurs, outils. C'est la « couche manquante » selon Olivier Teboul, et la raison du passage au temps réel chez Hervé Bredin. Côté génératif, BFL et ElevenLabs racontent la même bascule : concevoir le système qui produit les sorties plutôt que les sorties elles-mêmes, avec la modération et la revue à grande échelle comme surfaces produit. FLUX 3 Action (un modèle vidéo qui pilote un bras robot) et la démo du Reachy Mini (Arm) prolongent le thème vers l'IA physique et l'edge.

6. Une conférence très européenne et très « souveraine »

Organisée avec Mistral, l'édition en porte la marque : keynote de clôture du jour 1 par Mistral, panel Mistral × NVIDIA, une Creativity Room largement occupée par des sessions Mistral (OCR, agents SDK, Own Your Agent, modèles locaux). Le récit de la souveraineté est chiffré sur scène : datacenter de 10 MW près de Paris, 200 MW annoncés pour l'an prochain et 1 GW d'ici 2030. En toile de fond, Clemens Rawert (Langfuse) apporte une mise en perspective économique : l'infrastructure IA représente déjà ~1,8 % du PIB US, et les révolutions techniques mettent des décennies à apparaître dans la productivité, parce qu'il faut réorganiser le travail. Stripe ajoute la vue marché : des entreprises IA mondiales dès la première année, et des agents qui lisent déjà davantage la documentation que les humains.

7. Tensions et limites du corpus

• Tension non résolue : la même scène vante l'autonomie des agents (factories, orchestrateurs, harness unifié) et accumule les garde-fous (revue, sandboxes, politiques, évals). Personne ne prétend que l'autonomie complète fonctionne aujourd'hui ; Kitze reconnaît « je n'ai toujours pas beaucoup livré » malgré son empilement d'outils.
• Discours d'éditeurs : presque tous les talks de la Main Stage sont donnés par des entreprises qui vendent la solution au problème qu'elles décrivent (Stripe, Modal, Arm, Cognition, Gradium, Mistral). Les chiffres (croissance, latence, gains de coût) sont ceux annoncés sur scène, non vérifiés.
• Biais du corpus : un seul compte-rendu de participant a pu être lu (Job Rietbergen, publié le 30/09 sur le blog de Kilo, éditeur d'outils d'agents de code qui conclut sur ses propres produits). Il retient cinq thèmes (software factories, goulot des PR, taille des modèles, garde-fous, souveraineté) qui recoupent ceux de la scène, et conclut qu'« une usine qui livre 10 fois plus de code n'aide que si l'on peut faire confiance à ce qui en sort ». Pour le reste, cette synthèse reflète ce qui a été dit, pas ce qui a été retenu. Seul regard extérieur trouvé : un résumé vidéo en chinois (Jim AI Notebook), réalisé d'après le live, qui lit les trois talks d'ouverture comme une réponse à une même question : pourquoi le modèle progresse vite alors que le travail change lentement. Seule impression publiée d'une intervenante de l'Expo Stage : Erica Pisani (Sentry, speaker) retient la variété de ce que les gens construisent avec l'IA et de « ce qu'ils attendent de leur plateforme d'observabilité », et salue l'organisation de Mistral (Bluesky, 29/09). Les sessions parallèles, dont celles qui annonçaient des REX en contexte réglementé (Škoda, Datadog), ne sont connues que par leur descriptif.