Vous êtes frustrés, vous aussi, quand une IA vous demande en boucle « l'autorisation d'éditer le fichier B » ou votre avis sur un truc évident ? On lance une demande, on va se chercher un café, et en revenant… l'IA n'a pas bougé : elle attend qu'on clique sur « Yes ».
Interactif vs non-interactif : une histoire d'autonomie
Une des différences entre le mode interactif d'une IA et son mode non-interactif, c'est son autonomie pour répondre à votre demande. En interactif, l'IA s'arrête à chaque carrefour et vous repasse la main : « je lance le plan ? », « j'exécute ? », « j'édite ce fichier ? ». En non-interactif, elle prend ces décisions elle-même et déroule la tâche jusqu'au résultat.
Le mode interactif rassure au début. Mais très vite, l'aller-retour permanent devient le goulot d'étranglement : ce n'est plus l'IA qui travaille pour vous, c'est vous qui babysittez l'IA.
Pourquoi Singularity est né
L'une des raisons pour lesquelles Singularity a vu le jour, c'est justement cette dépendance de l'IA à nos réponses. Ça prend un temps fou de gérer ses retours. Ça prend un temps fou de surveiller la moindre ligne de code. L'autorisation de lancer un plan, de l'exécuter, de toucher à tel ou tel fichier… Raaa !
L'idée de départ est simple : et si on inversait la charge ? Au lieu de surveiller l'IA pas à pas, on lui confie une demande complète et on la laisse la mener à bien. On juge le résultat, pas chaque micro-décision en cours de route.
Le ticket comme unité de travail
Avec Singularity, c'est simple. On écrit une spec, une demande, une feature dans un ticket — sur le kanban. L'IA le déroule et fait l'implémentation qu'elle a comprise. Une fois le ticket en « done », le commit est réalisé et un rapport d'action est écrit pour expliquer ce qui a été fait.
Et si le résultat ne nous plaît pas ? On rouvre le ticket et on reprend la conversation dedans. Le ticket devient le fil de discussion : on précise, on corrige, on relance — sans jamais avoir eu à rester scotché derrière l'écran pendant l'exécution.
Concrètement, Singularity est un Agentic Development Environment bâti sur le kanban : chaque carte est une tâche qu'un agent IA prend en charge de bout en bout — écrire le code, le tester, commiter — et qui revient vers vous une fois terminée, avec son rapport.
Le périmètre comme garde-fou
« Lâcher » une IA en autonomie fait peur, et c'est légitime. La réponse de Singularity n'est pas de lui redemander la permission à chaque fichier — c'est de borner son périmètre. L'agent n'a le droit de toucher qu'au Workspace de sa tâche. Pas aux projets voisins, pas à ce qui traîne autour sur la machine.
Ce périmètre n'est pas une simple consigne : c'est un garde-fou appliqué automatiquement. Tout accès qui tente de sortir du workspace est bloqué avant même de s'exécuter. L'autonomie n'est donc pas un chèque en blanc : elle est cadrée par défaut.
Et c'est là tout l'intérêt : tout le bordel des demandes d'édition absurdes disparaît. L'IA n'a le droit de toucher qu'au Workspace. Et une fois qu'elle le sait, elle va vite, et vous aussi.
En résumé
Le problème n'est pas que l'IA demande la permission — c'est qu'elle la demande pour tout, tout le temps, et qu'elle vous transforme en surveillant. Singularity prend le pari inverse : on délègue une demande dans un ticket, l'IA la déroule en autonomie dans un périmètre borné, et rend des comptes à la fin via un commit et un rapport. Si ça ne va pas, on rouvre et on reprend la conversation.
Marre de cliquer « Yes » toute la journée ? Venez tester. C'est gratuit.
Foire aux questions
Quelle est la différence entre le mode interactif et le mode non-interactif d'une IA ?
En mode interactif, l'IA s'arrête à chaque décision (lancer un plan, exécuter une commande, éditer un fichier) et attend votre validation. En mode non-interactif, elle prend ces décisions elle-même et déroule la tâche jusqu'au résultat. La différence tient en un mot : l'autonomie de l'IA pour mener votre demande à bien sans aller-retour permanent.
Comment Singularity évite-t-il les demandes d'autorisation en boucle ?
On confie une demande complète à l'IA via un ticket plutôt que de l'autoriser action par action. L'agent déroule la tâche en autonomie, commit le résultat et rédige un rapport d'action. Vous jugez le résultat au lieu de valider chaque micro-décision en cours de route.
Que se passe-t-il quand un ticket passe en « done » ?
Le commit est réalisé automatiquement et un rapport d'action est écrit pour décrire ce qui a été fait. C'est ce rapport, visible sur le ticket, qui vous sert à juger le travail — sans avoir eu à surveiller chaque ligne pendant l'exécution.
Et si l'implémentation de l'IA ne me convient pas ?
Vous rouvrez le ticket et reprenez la conversation dedans : vous précisez ce qui ne va pas, l'IA repart sur ces bases. Le ticket fait office de fil de discussion durable, ce qui évite de tout réexpliquer à chaque fois.
Laisser une IA en autonomie, n'est-ce pas risqué ?
C'est cadré par le périmètre. L'agent n'a le droit de toucher qu'au Workspace de sa tâche : tout accès qui tente d'en sortir est bloqué automatiquement, avant exécution. L'autonomie n'est pas un chèque en blanc — elle est bornée par défaut, ce qui la rend exploitable sans surveillance constante.