L'Usine Logicielle Augmentée par l'IA

Jour 1 : Alignement du contexte, refactoring et culture de la vérification

• Matin : Le contexte qui pilote l'IA
• Concepts : Fonctionnement de la fenêtre de contexte, conventions explicites vs implicites, coût de relecture. Remplacer le prompt jetable par une configuration de contexte durable et versionnée.
• Pratique : Structuration et injection de règles projets et de conventions maison sur une application cible pour standardiser la génération de code.
• Après-midi : Refactorisation et génération de tests sous haute surveillance
• Concepts : Caractérisation de modules legacy, pièges du non-déterminisme des tests générés par IA, détection des tests tautologiques.
• Pratique : Refactorisation assistée d'un module, isolation d'un comportement iso-fonctionnel et élimination des faux-verts via des tests de mutation légers.

Jour 2 : Agents autonomes sécurisés, mesure d'impact et discipline de revue

• Matin : Agents de codage autonomes et sécurité des workflows
• Concepts : Cycle de résolution de bug autonome (stack-trace → PR). Analyse des risques de sécurité : injection de prompt via les fichiers/issues, fuite de secrets, isolation des bacs à sable (sandboxing).
• Pratique : Configuration d'un agent de développement pour corriger un bug réel sous un modèle de permissions restreintes.
• Après-midi : Évaluation à l'échelle et gouvernance de la revue de code
• Concepts : Analyse d'impact sur la vélocité vs la dette technique. Management de la charge de revue humaine face à l'explosion du volume de PR. Établissement de la responsabilité légale et technique du code généré.
• Pratique : Instrumentation de métriques de suivi des PR et application d'une grille d'audit critique anti-validation aveugle.

Jour 3 : Automatisation CI/CD, barrières de qualité et conformité

• Matin : L'IA dans la CI/CD : Gates de qualité
• Concepts : Automatisation des revues et analyse de sécurité (OWASP) par LLM dans les pipelines (GitHub Actions/GitLab CI). Gestion du taux de faux positifs pour éviter l'usure des équipes.
• Pratique : Intégration d'une gate IA analytique non bloquante dans le pipeline de build, avec optimisation des coûts et de la latence.
• Après-midi : Documentation « live » et sécurité de la supply-chain
• Concepts : Synchronisation automatisée de la documentation technique (README, OpenAPI) au commit. Risques liés aux dépendances et paquets hallucinés ou typosquattés suggérés par l'IA.
• Pratique : Automatisation de la documentation d'architecture et mise en place d'un contrôle CI bloquant les dépendances non auditées.

Jour 4 : Évolution d'architecture "Agent-Friendly" et pratiques d'équipe

• Matin : Architecture logicielle adaptée aux agents
• Concepts : Critères de conception maximisant l'efficacité de l'IA (frontières de modules nettes, contrats explicites, réduction de la taille de contexte requise).
• Pratique : Restructuration d'une section monolithique complexe pour transformer une zone hostile en environnement de travail optimal pour un agent.
• Après-midi : Synthèse stratégique et éthique opérationnelle
• Concepts : Cartographie de rentabilité de l'IA (accélération vs surcoût). Définition d'une politique de gouvernance d'équipe claire (autonomie autorisée vs validation humaine obligatoire).
• Pratique : Finalisation des contrôles de l'usine logicielle, consolidation des projets en retard et rédaction de la charte de production de l'équipe.