Harness IA : Claude Code et Codex – Guide Complet 2026
🎯 Guide Complet 2026

Harness IA : Claude Code et Codex

Découvrez les 6 couches essentielles qui transforment les modèles IA en agents autonomes capables d’agir sur vos systèmes

🤔 C’est quoi un Harness IA ?

Harness Engineering Architecture
Architecture complète d’un Harness IA – Les 6 couches essentielles

Vous avez certainement déjà entendu ce terme si vous vous intéressez à Claude Code, à Codex, Open Code ou bien même DeepSeek Harness. Mais qu’est-ce que c’est concrètement ?

Un modèle (LLM) n’a pas de main. Il pense et il écrit, mais il ne touche à rien. Il ne touche pas à vos clés secrètes, il ne touche pas à votre terminal, il ne touche pas à vos fichiers. Il produit uniquement du texte.

Le mot harness en français signifie harnais. C’est tout simplement tout ce qui va entourer le modèle et qui lui permet d’agir sur des fichiers, d’agir dans votre terminal, tout simplement d’agir.

Agent = Modèle + Harness

Un agent, c’est un modèle (LLM) plus un harness. L’intérêt du harness, c’est qu’il va transformer la force brute du modèle en travail effectif, comme on utilise la force d’un cheval pour déplacer du matériel.

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🧠

Le Modèle

Le LLM qui pense et raisonne, mais ne touche à rien

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⚙️

Le Harness

La couche qui entoure le modèle et lui permet d’agir

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🚀

L’Agent

La combinaison des deux pour créer un système autonome

🏗️ Les 6 Couches du Harness

Le harness est constitué de six couches fondamentales qui travaillent ensemble pour créer un environnement d’exécution autonome. Voici chaque couche détaillée :

AI Agents Layered Architecture
Architecture en couches des agents IA

Couche 1 : Le Modèle (LLM)

La couche fondamentale. Les modèles comme GPT-4, Claude, Gemini décident mais ne touchent à rien. Ils raisonnent et produisent du texte. Si le modèle est mauvais, toutes les autres couches ne fonctionneront pas correctement.

Couche 2 : Le Runtime

C’est la boucle autonome qui permet au système de repartir tout seul. Le modèle propose des solutions, elles s’exécutent, et le résultat revient. L’objectif est de trouver le juste milieu entre autonomie et sécurité.

L’objectif en 2025-2026, c’était d’arrêter d’appuyer sur Entrée entre deux étapes. C’était que ça puisse tourner le plus autonome possible, tout en restant sécurisé.

Couche 3 : Contexte et Mémoire

Cette couche gère ce que le modèle voit pendant qu’il travaille :

  • Fenêtre de contexte : En 2026, la norme est d’environ 1 million de tokens. C’est un verre d’eau fini qu’il faut optimiser.
  • Le carnet (logs) : Ce qui a été fait, ce qui a échoué, ce qui reste à faire. C’est l’observabilité du système.

Sans une bonne gestion de ces deux éléments, nous avons un oubli permanent et nous travaillons dans le vent.

Couche 4 : Les Outils

C’est la couche la plus périlleuse et celle qui offre le plus de possibilités :

📁

Fichiers

Intervention sur les fichiers, lecture, écriture, modification

💻

Terminal

Exécution de commandes Windows, Mac, Linux

🌐

Web (Fetching)

Recherche sur Internet, lecture d’articles, récupération d’informations

🔌

API & MCP

Connexion à des services externes (CRM, bases de données, etc.)

Couche 5 : Les Droits (Permissions)

Couche cruciale pour la sécurité. Si tu ne détermines pas les droits (qui peut faire quoi, comment, où et pourquoi), ça peut devenir chaotique.

Ma vision pour 2030 : je veux garder la main sur le bouton valider ou invalider. Je veux garder le libre arbitre de décider, même si les IA sont bonnes.

C’est cette couche qui gère Git pour revenir en arrière (git diff, git revert), et qui met en place des garde-fous pour éviter les actions dangereuses.

Couche 6 : Les Traces (Observabilité)

La couche la moins excitante mais essentielle. C’est la traçabilité, les logs, les journaux. Ça permet de :

  • Avoir une trace de tout ce qui est effectué
  • Repérer les erreurs récurrentes
  • Améliorer le système en continu
  • Surveiller les performances des machines

🛠️ Claude Code, Codex et Open Code

Oui, Claude Code, Codex et Open Code sont des harness ! Ce sont des solutions clés en main, déjà packagées avec une marque, comme un véhicule avec des options prédéfinies.

Claude Code for VS Code
Claude Code – Un harness clé en main

Deux approches :

📦

Harness Clé en Main

Claude Code, Codex, Open Code. Solutions packagées avec des options limitées mais fonctionnelles immédiatement.

🔧

Harness Sur Mesure

DeepSeek Harness permet de démonter toutes les couches et de customiser un harness de A à Z (100% open source).

Les éléments configurables :

  • Fichiers de règles (.claudes.md, agents.md) : Instructions en langage naturel
  • Serveurs MCP : Connexions externes aux outils et API
  • Skills : Modes d’emploi et compétences de l’agent
  • Hooks : Déclencheurs mécaniques à des moments précis
  • Liste de permissions : Ce qu’il peut faire sans demander

🔓 Harness Ouvert vs Fermé

La différence est cruciale selon tes besoins :

🔒

Harness Fermés

Claude Code : Licence propriétaire (code fermé)

Codex CLI : Licence Apache 2.0 (peu permissive mais utilisable)

🔓

Harness Ouverts

Open Code & DeepSeek Harness : Licence MIT (très permissive, tu fais presque ce que tu veux)

La licence MIT, c’est comme si je te vends ma marque : tu peux la vendre et mettre ton logo, mais tu dois mentionner que je suis le créateur officiel.

Attention au Vendor Lock-in !

Si tu utilises uniquement Claude Code (licence propriétaire) et que demain tu veux changer d’outil, tu peux avoir des problèmes. C’est le vendor lock-in : être enfermé par une entreprise.

Les solutions MIT comme DeepSeek Harness sont appréciées car :

  • Tu as le code source
  • Tu peux le modifier et le customiser
  • Tu peux mettre ton logo
  • Aucun risque légal
Agent Harness Engineering
Architecture modulaire d’un Harness – Tout est plugin

💼 Les Métiers des 5 Couches

Dans moins de 5 ans, les professionnels du secteur n’auront pas 1, 2 ou 3 métiers, mais 5 à 10 métiers qu’ils performeront mieux qu’aujourd’hui sans IA.

🔧

Harness Engineer

Spécialiste des outils et de l’intégration

📚

Context Engineer

Gestion du contexte et de la mémoire

🔐

Evals Engineer

Gestion des droits et permissions

🧪

AI Platform Engineer

Tests, benchmarks, stress testing

📊

Agent Identity Architect

Gestion des traces et observabilité

L’objectif n’est pas de devenir « RAG Engineer » ou « LLM Ops Engineer ». Ces titres sont comme des trophées dans un jeu vidéo. Le but, c’est la polyvalence et créer des systèmes avec observabilité et autoréparation.

La règle d’Hashimoto (nuancée)

Mitchell Hashimoto disait le 5 février 2026 : « Dès qu’un agent fait une erreur, tu prends le temps de construire une solution pour qu’il ne la refasse jamais. »

Mais attention : Il faut être nuancé. Si à chaque erreur tu crées un skill ou un hook, tu vas créer plein de choses pour rien. Il faut comprendre l’environnement et prioriser.

🚀 Passe à l’action !

Ne tombe pas dans l’illusion de maîtrise. Beaucoup créent des solutions chaotiques qui ne tiennent sur aucune fondation. La clé, c’est la pratique et la compréhension profonde de chaque couche.

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📋 Sommaire de la vidéo

Article créé à partir de la vidéo de Medhi El Ouardouni

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