Vous avez Claude Code qui tourne dans un terminal, Codex dans un autre, et une session Gemini CLI lancée il y a une heure que vous avez à moitié oubliée. Les trois travaillent. Aucun ne peut vous dire ce que font les autres. Le temps de passer chaque fenêtre en revue, vous avez perdu le fil de la première, et vous ne savez toujours pas répondre à la seule question qui compte : qu'est-ce qui est terminé, et qu'est-ce qui a besoin de votre coup d'œil avant d'être fusionné.
Ce n'est pas un problème de code. Les agents écrivent très bien du code. C'est un problème de gestion des tâches, et il apparaît dès que vous faites tourner plus d'un agent. Un gestionnaire de tâches IA est la couche qui transforme une demande en unité de travail assignable, l'achemine vers un agent de code et maintient visibles la progression, les blocages et les résultats de ce travail jusqu'à ce qu'une personne en examine l'issue. L'agent exécute ; le gestionnaire de tâches garde l'exécution lisible.
Sharkly est l'une de ces couches. Vous avez déjà des agents de code ; Sharkly en fait une équipe en ajoutant une couche partagée de Tâches, d'Ordinateurs, de contexte et de revue autour des outils que vous utilisez déjà. Ce n'est pas la seule option, et ce n'est pas la bonne pour toutes les configurations. Cet article compare le paysage réaliste, chaque outil à son meilleur niveau, sur les cinq points qu'un gestionnaire de tâches pour agents doit impérativement réussir.
Ce qu'un gestionnaire de tâches IA doit savoir faire
Faites abstraction du marketing : le travail se résume à cinq capacités. Jugez n'importe quel outil sur celles-ci avant toute autre chose.
- Exécution en parallèle. Peut-il faire tourner plusieurs agents en même temps sans que leurs modifications entrent en conflit ? La réponse habituelle : des worktrees isolés.
- Visibilité pour l'équipe. Plusieurs personnes peuvent-elles voir ce que fait chaque agent, ce qui est bloqué et ce qui est terminé, au même endroit plutôt que dans des terminaux éparpillés ?
- Flux de revue. Existe-t-il une étape explicite où une personne accepte, demande des modifications ou tranche la fusion ? Ou le travail file-t-il vers la production sans surveillance ?
- Exécution sur votre propre machine. Les agents peuvent-ils tourner sur votre matériel, avec votre environnement et vos secrets, ou uniquement dans le cloud d'un fournisseur ?
- Intégrations. Se connecte-t-il aux outils que votre équipe utilise déjà, ou vous demande-t-il de déménager vers un nouvel environnement ?
Aucun outil n'arrive en tête dans toutes les colonnes. Les différences intéressantes se jouent dans les compromis.
Les outils, chacun à son meilleur
Voici chaque option jugée dans sa version la plus aboutie, pas sur un homme de paille.
| Outil | Exécution en parallèle | Visibilité pour l'équipe | Flux de revue | Sur votre machine | Intégrations |
|---|---|---|---|---|---|
| Sharkly | Plusieurs agents dans des worktrees isolés | Tâches et Projets partagés | Acceptation humaine explicite | Vos Ordinateurs connectés | Jira, Slack, CLI/API |
| Agents d'arrière-plan de Cursor | Agents cloud en parallèle | Dans l'application Cursor | Pull requests | Cloud de Cursor | Natif dans l'éditeur |
| GitHub Agent HQ | Agents sur plusieurs dépôts | Dans GitHub | PR + vérifications | Cloud de GitHub | GitHub / Actions en profondeur |
| Conductor / Claude Squad | Sessions Claude Code locales | Local, mono-utilisateur | Git et diffs | Local | Minimales |
| Devin / Factory | L'agent du fournisseur | Tableau de bord du fournisseur | PR | Cloud du fournisseur | Géré par le fournisseur |
| Jira / Linear | Aucune (pas d'exécution) | Excellente | Conçus pour les humains | N/A | Vastes |
Les agents d'arrière-plan de Cursor sont redoutables quand votre équipe vit dans un seul éditeur. Les agents s'exécutent dans le cloud, travaillent en parallèle et ouvrent des pull requests que vous relisez comme n'importe quelle autre. Ce que Cursor fait et que Sharkly ne fait pas : c'est un éditeur de code de premier ordre, si bien que l'agent et vos mains partagent une même surface. Le compromis, c'est la force d'attraction de l'écosystème. Le flux de travail suppose Cursor, et les agents tournent dans le cloud de Cursor, pas sur votre machine. Pour les détails, voir les agents d'arrière-plan de Cursor expliqués.
GitHub Agent HQ est le choix naturel si votre code, votre CI et vos revues vivent déjà dans GitHub. Il vous offre une surface de contrôle pour les agents, juste à côté des pull requests et des vérifications auxquelles vous faites déjà confiance : un avantage réel que Sharkly ne peut pas égaler sur le terrain de GitHub. Il est aussi centré sur GitHub par conception : la valeur se concentre là où se trouvent vos dépôts et vos Actions. L'analyse détaillée de GitHub Agent HQ couvre ce qu'il fait aujourd'hui.
Conductor et Claude Squad sont l'option locale légère. Ils lancent plusieurs sessions Claude Code dans des worktrees git isolés sur votre propre machine, presque sans cérémonie. Ce qu'ils font et que Sharkly ne fait pas : rester petits et mono-utilisateur, sans rien où se connecter. Le revers de la médaille : la visibilité pour l'équipe et un flux de revue partagé n'existent pas ; vous êtes le seul à pouvoir voir le travail. La comparaison entre Claude Squad, Conductor et tmux détaille l'approche locale.
Devin et Factory vendent un produit d'une autre nature : un ingénieur autonome qui planifie et exécute de lui-même. Quand vous voulez qu'un fournisseur prenne en charge toute la boucle, c'est quelque chose que ni Sharkly ni les autres n'offrent, car le modèle de Sharkly consiste à apporter les agents que vous utilisez déjà plutôt qu'à en adopter un nouveau. Le compromis : l'enfermement chez le fournisseur et l'exécution dans leur cloud, avec leur agent.
Jira et Linear méritent leur place ici précisément parce qu'ils ne font pas tourner d'agents. Ils possèdent l'ensemble de fonctionnalités de gestion de projet le plus complet et l'écosystème d'intégrations le plus vaste de toute cette liste, et ils ont été conçus pour la revue humaine. Ce qu'ils font et que Sharkly ne fait pas : gérer le travail non lié aux agents de toute une organisation, avec dix ans de finition. Ce qu'ils ne savent pas faire, c'est exécuter une tâche. C'est cet écart qui explique pourquoi assigner un ticket Jira à un agent IA nécessite une couche d'exécution en dessous.
Où se situe Sharkly
La réponse de Sharkly à la colonne « revue » mérite d'être énoncée clairement, car c'est là que les agents éparpillés font le plus mal. Les agents explorent, exécutent, testent et rendent compte. Les humains donnent la direction, accordent l'autorité et acceptent le résultat. L'automatisation s'arrête là où le jugement de l'équipe est requis.
Concrètement, l'exécution, les blocages et les résultats reviennent dans la chronologie de la Tâche au lieu de disparaître dans des sessions de terminal privées. Une personne assigne une Tâche, un agent la prend en charge et travaille dans un worktree isolé, le résumé des modifications et les résultats de vérification sont rattachés à la même Tâche, et un humain l'accepte ou demande des modifications avant toute fusion. Tout ce parcours garde le contexte, la progression, les blocages, les résultats et la revue humaine visibles, de la demande à la mise en production.
La colonne « sur votre machine » est l'autre vraie différence. Sharkly exécute les agents sur les Ordinateurs que vous connectez : le travail se déroule donc dans votre environnement, avec vos secrets, et non dans le bac à sable d'un fournisseur. Et comme il se place au-dessus des agents plutôt que de les remplacer, le pari de la neutralité vis-à-vis des fournisseurs tient : quand un meilleur agent de code apparaîtra l'an prochain, vous lui acheminerez le travail sans reconstruire votre flux. C'est cet argument, développé, dans ce dont vous avez réellement besoin dans un tableau de bord d'agents de code IA.
Une limite, pour éviter tout malentendu : Sharkly ne remplace pas Claude Code, Codex ou d'autres outils d'exécution, et un gestionnaire de tâches IA n'écrit pas le code. C'est l'agent qui l'écrit. Le gestionnaire garde le travail de l'agent assignable, traçable et vérifiable.
Lequel choisir, selon la taille de l'équipe
Point de départ honnête : si vous n'utilisez que Claude Code et voulez un flux de travail piloté depuis le terminal, vous n'avez peut-être pas besoin de gestionnaire de tâches du tout. Un agent, un worktree, une PR : c'est une configuration tout à fait correcte. L'équation change quand vous faites tourner plusieurs agents sur différentes tâches et différents dépôts, et que la revue de leur production devient le goulot d'étranglement.
| Taille de l'équipe et configuration | Point de départ raisonnable | Pourquoi |
|---|---|---|
| Seul, un seul agent | Claude Code seul | Rien à gérer pour l'instant |
| Seul ou petite équipe, plusieurs agents et environnements d'exécution | Sharkly ou Conductor | Le travail en parallèle exige de l'isolation et un endroit où le suivre |
| Équipe vivant entièrement dans un seul écosystème | Cursor ou GitHub Agent HQ | Une visibilité native là où vous êtes déjà |
| Équipe, plusieurs agents avec revue et dépôts | Sharkly | Tâches partagées, exécution sur votre machine, acceptation explicite |
| Équipe voulant qu'un fournisseur prenne en charge la livraison | Devin ou Factory | Vous voulez de l'autonomie, pas de l'orchestration |
Utilisez les outils locaux légers quand le travail est uniquement le vôtre et de petite ampleur. Utilisez Sharkly quand plusieurs personnes doivent voir le travail, que les agents couvrent plusieurs environnements d'exécution et dépôts, et que quelqu'un doit valider avant que le code ne soit livré. Si vous voulez continuer à utiliser plusieurs agents de code plutôt que de vous engager dans un seul écosystème, c'est précisément le problème autour duquel Sharkly est conçu.
Questions fréquentes
Un gestionnaire de tâches IA, c'est le Jira des robots ? Non. Jira et Linear suivent le travail que des personnes doivent réaliser. Un gestionnaire de tâches IA distribue aussi le travail à un agent de code et récupère le résultat pour la revue. Vous pouvez relier les deux : gardez Jira comme système de référence et acheminez l'exécution via une couche qui fait tourner les agents. Voir comment suivre le travail réalisé par les agents de code IA.
Dois-je abandonner Claude Code ou Codex pour en utiliser un ? Non. Tout l'intérêt d'une couche neutre vis-à-vis des fournisseurs, c'est que vous conservez les agents que vous faites déjà tourner. Sharkly gère l'assignation, le contexte et la revue autour d'eux plutôt que de les remplacer.
Comment empêcher les agents de fusionner du code que je n'ai pas vu ? Choisissez un outil doté d'une étape d'acceptation explicite et gardez un humain dans la boucle. Les agents proposent ; les humains décident de la fusion. Ce schéma est détaillé dans les agents de code avec humain dans la boucle.
Faites passer vos agents de code existants par Sharkly quand c'est la revue, et non le code, qui devient la partie difficile.
