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Impact de l'IA sur le workflow de développement

Quickstart​

Suite à la discussion concernant votre rôle dans la chaîne de production informatique, demandez au LLM:


Résume la discussion sous forme d'un fichier d'instructions destiné à un assistant chargé d'effectuer mes tâches répétitives.

Collaboration IA / Développeur​

Le développeur comme chef d'orchestre​

L'IA Gen commence par être un stagiaire/assistant qu'il faut surveiller.

Le développeur comme chef d'orchestre

Le développeur ne code plus seulement : il devient :

  • Manager de robots : supervise et corrige les productions de l'IA
  • Architecte : définit le cadre et les contraintes
  • Validateur : vérifie la qualité et la conformité
  • Formateur : améliore les prompts et les règles
Nouveau paradigme

Le développeur évolue d'un rôle d'exécutant vers un rôle de chef d'orchestre qui coordonne et valide le travail des assistants IA.

Les différents niveaux d'autonomie​

On peut classer l'assistance IA selon le niveau d'autonomie accordé à la machine.

Les 4 niveaux d'autonomie

Niveau 1 - Assistance ponctuelle :

  • Autocomplétion de code
  • Suggestions contextuelles
  • Correction syntaxique

Niveau 2 - Génération guidée :

  • Production de fonctions complètes
  • Génération de tests à partir de spécifications
  • Documentation automatique

Niveau 3 - Autonomie surveillée :

  • Implémentation de features complètes
  • Refactoring de modules
  • Résolution de bugs

Niveau 4 - Autonomie contrôlée :

  • Développement de bout en bout
  • Gestion des Pull Requests en autonomie
  • Maintenance du code
Attention

Plus le niveau d'autonomie est élevé, plus la surveillance et la validation humaine sont critiques. Ne jamais faire confiance aveuglément au niveau 4.

Le pattern correction systématique​

On constate que la grande majorité des utilisateurs vont venir corriger le code fourni par l'IA.

Ce pattern est cohérent avec l'état actuel des modèles et implique :

  • Des outils de refactoring puissants
  • Une bonne couverture de tests
  • Des compétences solides en lecture de code
  • Une capacité d'analyse critique

Intégration dans les environnements de travail existants​

Panorama des IDE​

La situation dépend des langages utilisés, mais des tendances se dégagent.

🔗 Références :

Par ordre approximatif :

  • Visual Studio
  • IntelliJ
  • Vi/Vim
  • Android Studio
  • SublimeText
  • Notepad++
  • Eclipse
  • Netbeans
  • Emacs
  • XCode

Aujourd'hui, tous ces IDE exposent une capacité à utiliser des outils d'IA via des plugins.

  • Copilot
  • Claude
  • ProxyAI (Intellij)
  • etc.

Tous ces plugins commencent à offrir les mêmes fonctionnalités

  • Accès à des LLM via un compte dédié ou les API des fournisseurs*
  • Autocomplétion : la base depuis Copilot
  • Fenêtre de chat : intégration du chatbot dans l'IDE
  • Mode Agentique : intégration dans le système et l'outillage

Aujourd'hui, les agents les plus évolués sont ceux qui intègrent "le mode agentique"

Cela signifie qu'ils vont passer :

  • d'une suite d'interactions humain-machine à une boucle de la machine qui va s'auto alimenter
  • d'une mise à disposition d'outils destinés à "augmenter" la machine

Les nouvelless IHM CodeGen​

Les IDE spécialisés​

De nouvelles solutions d'IDE avec des fonctionnalités d'IA Générative ont émergé depuis quelques années

La différence avec un IDE équipé d'un bon plugin n'est pas toujours apparente.

En effet les plugins de VSCode ou PyCharm ont accès à des capacités étendues.

Et le coût de développement d'un nouvel IDE extensible et efficient explique que tout le monde utilise la base opensource de VSCode.

Par exemple, la solution Codium a évolué dnas un sens IA alors qu'à l'origine c'était un simple forl de VSCode.

Parmi les exceptions, l'IDE Zed est un nouveau développement basé sur le langage Rust qui intègre le mode agentique.

Mais si vous voulez faire du python... vous risquez de ne pas trouver ça compétitif avec PyCharm.

Le retour du terminal​

Claude Code est une solution très populaire pour le développement IA Gen fin 2025.

Elle permet d'interagir avec les agents en mode "texte" / REPL, et supporte un fonctionnement via des commandes.


  /add-dir                           Add a new working directory
  /agents                            Manage agent configurations
  /bashes                            List and manage background tasks
  /clear (reset, new)                Clear conversation history and free up context
  /compact                           Clear conversation history but keep a summary in context. Optional: /compact
                                     [instructions for summarization]
  /config (theme)                    Open config panel
  /context                           Visualize current context usage as a colored grid
  /cost                              Show the total cost and duration of the current session
  /doctor                            Diagnose and verify your Claude Code installation and settings
  /exit (quit)                       Exit the REPL

Les terminaux encouragent une expérience "en profondeur" et permettent de gérer plusieurs tâches en parralèle.

Par exemple dans un terminal, je travaille sur un nouveau projet pendant que dans l'autre je corrige un bug applicatif.

Je peux associer mon IDE à Claude Code, et ouvrir un terminal à côté pour surveiller les actions.

Mais le design rend la solution plus addictive et fait entrer dans une boucle intensive d'échanges.

Attention à la consommation de tokens.

Claude Code --tout comme copilot-cli qui suit dans ses pas-- vous affiche la quantité de tokens consommées sur votre quota.

En effet il n'est pas rare que les utilisateurs saturent rapidement leur quota...

Impact sur le rôle du développeur​

Compétences émergentes​

Les compétences nécessaires évoluent :

Compétences émergentes

  • Prompt engineering : savoir communiquer avec l'IA
  • Architecture : vision d'ensemble et conception de systèmes
  • Validation : capacité à évaluer rapidement du code
  • Sécurité : détection des vulnérabilités dans le code généré
  • Éthique : comprendre les implications de l'usage de l'IA
Compétences clés

Ces 5 compétences forment le socle du développeur augmenté par l'IA. Elles complètent les compétences traditionnelles sans les remplacer.

Le développeur de demain​

Le développeur ne disparaît pas : il évolue.

Les tâches répétitives et de bas niveau sont automatisées.

Les compétences de haut niveau deviennent encore plus cruciales :

  • Compréhension du domaine métier
  • Capacité de conception architecturale
  • Jugement critique
  • Communication et collaboration
  • Apprentissage continu

Qu'est-ce qu'on peut projeter ?​

Des outils d'assistance à tous les niveaux

Le développeur dans un rôle augmenté :

  • Un manager de robots
  • Responsable de produit
  • Responsable d'exploitation
  • Responsable des coûts (Finops, usine logicielle)

L'IA pour les développeurs : quelle est votre vision ?​

Prochaine étape

Dans le module suivant, nous verrons concrètement l'assistance à la génération de code avec les outils et techniques pratiques.