L’IA dans le cycle de vie du développement logiciel: des contraintes du codage à une approche axée sur la conception

Ancrage organisationnel
Sur le plan organisationnel, un ancrage clair des initiatives en matière d’IA et le soutien actif de la direction sont essentiels. Une réglementation de base est nécessaire, mais elle ne doit définir, surtout au départ, que les grandes lignes directrices, dont la normalisation de l’utilisation de l’IA ainsi que le traitement des informations relatives aux clients et à la protection des données dans le cadre des agents d’IA basés sur le cloud. Outre la mise à disposition de licences pour les outils d’IA et de formats d’échange réguliers, l’accent est avant tout mis sur une gouvernance bien coordonnée.

Ressources humaines et développement des compétences
Dans le domaine des ressources humaines, nous regroupons des collaboratrices et collaborateurs motivés possédant des connaissances préalables dans le domaine de l’IA au sein d’une communauté de pratique (CoP). Bon nombre de ces expériences découlent d’un intérêt personnel et d’une volonté d’expérimentation. En effet, toute organisation doit d’abord déterminer quels agents sont adaptés à quelles tâches et comment les piloter de manière efficace. Par ailleurs, nous encourageons de manière ciblée l’autoformation, la formation continue et l’apprentissage, y compris pour nos apprentis.

Cas d’utilisation tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
Sur cette base, nous acquérons une expérience précieuse grâce à des cas d’utilisation concrets tout au long du SDLC. L’accent n’est en aucun cas mis exclusivement sur le développement logiciel, mais porte également sur les évaluations technologiques, les outils internes, l’assistance par l’IA lors des revues RP, la refonte des interfaces utilisateur ainsi que la génération automatisée de données de test. La communauté de pratique (CoP) joue ici un rôle important dans le partage des connaissances et fait office de relais au sein de l’organisation.

Infrastructure et souveraineté numérique
Dans l’environnement sensible de l’administration, il est essentiel de pouvoir également exploiter certaines capacités de l’IA en local et sur site. Pour des raisons inhérentes à la protection des données, la sécurité, la traçabilité, mais aussi pour des questions de responsabilité et de droits de propriété, tous les cas d’utilisation ne peuvent pas être traités par des agents d’IA basés sur le cloud public. D’une part, cela doit être garanti par un concept ISDS solide. D’autre part, l’utilisation de l’IA doit être activement coordonnée avec le client lors du développement, en mettant clairement en avant ses avantages. C’est pourquoi nous misons également de manière ciblée sur les LLM locaux et adoptons des approches innovantes telles que le traitement automatisé nocturne, afin d’exploiter les ressources existantes même en dehors des heures de bureau.

SDLC et outils de nouvelle génération
L’IA révolutionne également le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), tout comme nos environnements d’outils pour le développement et le déploiement. Cette évolution est de plus en plus guidée par les exigences des agents d’IA et ne dépend plus exclusivement des besoins des développeurs humains. Outre les serveurs basés sur le Model Context Protocol (MCP) permettant de connecter les outils existants, qui restent essentiels, de nouveaux outils et de nouvelles plateformes voient le jour, que nous évaluons dans le cadre de tests ciblés d’outils d’IA. Les outils classiques, tels que l’analyse des composants logiciels, l’assurance qualité des logiciels, les tests statiques de sécurité des applications, ou encore la conformité et les tests des logiciels open source, gagnent ainsi du terrain. Ils servent d’instances de contrôle indépendantes vis-à-vis des résultats générés par l’IA.

De plus, les systèmes d’IA ont besoin de modèles de procédure clairs et de lignes directrices technologiques. Le «Vibe Coding» ne remplace pas, à lui seul, un développement logiciel systématique et professionnel assisté par l’IA, tel qu’il est requis chez Bedag pour le développement de logiciels de haute qualité.

L’humain reste déterminant
L’utilisation systématique d’agents d’IA va transformer durablement le travail au sein des équipes de développement. La productivité de chaque collaborateur et collaboratrice s’accroît considérablement. Les développeurs d’IA particulièrement performants seront en mesure de mettre en œuvre, de manière largement autonome, des épopées entières ou des stories plus complexes à l’aide de l’IA. L’humain continuera toutefois de jouer un rôle important dans la spécification, le pilotage et le contrôle de l’IA.

Parallèlement, il demeure essentiel non seulement de préserver, mais également de renforcer de manière ciblée des boucles de retour d’information agiles ainsi qu’une collaboration étroite avec les clients. Il sera en effet, à l’avenir, encore plus important de déterminer quelles fonctionnalités apportent réellement une valeur ajoutée et doivent être mises en œuvre, et pas seulement celles qui seraient techniquement viables. Les développeurs deviennent donc de plus en plus souvent des chefs d’équipe d’agents ou des experts en contact direct avec le client.

Malgré tous les progrès technologiques, l’humain reste le facteur déterminant. L’IA peut générer des codes, faciliter les tests et accélérer les processus. La responsabilité de l’architecture, de la qualité, de la sécurité et des choix de produits appropriés incombe toutefois toujours à l’humain. Celles et ceux qui sauront allier les atouts de l’humain et de l’IA façonneront l’avenir du développement logiciel et pourront faire passer la numérisation déjà en cours à un niveau nettement supérieur.

Pour plus d'info:

Comment un assistant IA évalue les besoins en matière de protection