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Octoverse 2026 : les agents IA lancent désormais plus de 40 % des pull requests sur GitHub
Selon l'Octoverse 2026 de GitHub, plus de 40 % des pull requests de septembre partaient d'un brouillon d'agent, contre 17 % en mars. Ce que mesurent ces chiffres.
En mars 2026, 17 % des pull requests sur GitHub partaient d'un brouillon écrit par un agent de code. En septembre, c'était plus de 40 %. C'est le chiffre phare du rapport annuel Octoverse de GitHub, publié le 28 octobre 2026 en même temps que les annonces de GitHub Universe (GitHub).
Ce sont les propres mesures de GitHub sur sa plateforme. GitHub vend aussi Copilot et ses agents de code : le rapport renseigne sur l'usage de la plateforme, ce n'est pas un audit indépendant.
Les chiffres clés
- Pull requests lancées par un agent : plus de 40 % en septembre 2026, contre 17 % en mars, soit environ 110 millions sur le seul mois de septembre, à peu près six fois le volume de mars.
- Activité globale : 17,9 milliards de push sur les 12 mois clos le 30 septembre 2026, plus qu'en 2024 et 2025 réunis, 34,3 milliards de commits et 1,3 milliard de pull requests fusionnées (environ 3,5 millions par jour).
- Agents chez les utilisateurs de Copilot : 55 % des utilisateurs actifs mensuels de Copilot utilisent les fonctions d'agent, contre 35 % un an plus tôt.
- Plusieurs modèles : en septembre, 61 % des utilisateurs de Copilot qui choisissent eux-mêmes leur modèle en ont utilisé plus d'un, contre 50 % quatre mois plus tôt.
Source de tous les chiffres : l'article Octoverse 2026 de GitHub.
Ce que veut dire « lancée par un agent »
GitHub compte une pull request comme lancée par un agent quand son premier brouillon vient d'un agent de code que GitHub sait détecter. Si un développeur en réécrit ensuite une partie, elle compte toujours. GitHub présente ce chiffre comme un plancher, car une partie de l'usage des agents lui échappe.
Les 40 % ne signifient donc pas que les agents ont écrit 40 % du code fusionné sur GitHub. Le rapport ne dit pas quelle part de chaque brouillon survit à la relecture, et ne distingue pas dépôts publics et privés.
Les pull requests d'agents sont-elles autant fusionnées ?
Selon GitHub, environ 87 % des pull requests lancées par un agent modifient plusieurs fichiers, contre 79 % pour les autres. En février, 83 % des pull requests impliquant un agent étaient fusionnées en moins de deux semaines, un peu moins que les quelque 86 % des autres. En septembre, ce taux atteignait 90 % pour les agents, tandis que le groupe de comparaison restait autour de 86 %.
Un taux de fusion dit si une modification a été acceptée, pas si elle était correcte ni si elle a dû être reprise. GitHub note aussi que les nouveaux dépôts dotés d'un fichier de configuration d'agent ont enregistré huit fois plus de commits que les autres : c'est une corrélation, pas la preuve que le fichier cause ce surcroît d'activité.
La relecture devient le goulot d'étranglement
Si les agents rédigent une part croissante des modifications, le travail humain se déplace vers la définition de la tâche et la relecture du résultat. Les lancements de GitHub la même semaine vont dans ce sens : Copilot Fusion choisit et combine les modèles pour chaque tâche, et Agent Merge surveille les pull requests pour traiter les vérifications en échec et les conflits de fusion.
Le rapport indique aussi que l'usage de la revue de code assistée par IA et de GitHub Advanced Security a progressé de plus de 90 % sur un an, et que la protection des push, qui bloque les secrets exposés, a effectué 5,8 milliards d'analyses cette année.
Langages et pays
TypeScript reste le langage le plus utilisé sur GitHub en nombre de contributeurs, devant Python et JavaScript. GitHub revendique plus de 225 millions de développeurs. Les États-Unis (38,3 millions) et l'Inde (32 millions) sont les deux premières communautés ; la France en compte 4,75 millions.
À retenir
- Les 40 % sont une part des pull requests dont le premier brouillon vient d'un agent détectable, mesurée par GitHub sur sa propre plateforme.
- C'est un plancher, pas une mesure de la qualité du code ni de la part de code d'agent qui arrive en production.
- Pour une équipe, la vraie question n'est plus tant « faut-il utiliser des agents » que comment relire leur travail : tests, vérifications obligatoires et consignes claires.
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