[02]IA · Productivité de l'ingénierie
Delivery logiciel assisté par IA
Faire de l'IA un modèle de delivery, pas un gadget : du cahier des charges au code en production, avec des audits autonomes à chaque étape.
- Organisation
- YoLa Fresh
- Rôle
- Tech Manager — introduction et pilotage
- Période
- Nov. 2024 — aujourd'hui
5–10×
code livré en production plus vite
15+
applications internes en production
30+
bots et agents IA industrialisés
01Le défi
Comment livrer davantage de logiciel de production, beaucoup plus vite, sans sacrifier la qualité ni le contrôle ?
02Mon rôle
- 01Introduction du développement assisté par IA dans l'organisation
- 02Choix des outils : Claude Code et Anthropic SDK
- 03Mise en place d'audits de code autonomes
- 04Livraison de bout en bout à partir d'un simple cahier des charges
03Le système
Un pipeline de delivery augmenté
- 01Humain
Idée
Un besoin métier
- 02Humain
Spécification
L'intention, écrite
- 03Agent
Agents IA
Claude Code
- 04Agent
Code
Généré, relu
- 05Agent
Audit
Autonome
- 06Agent
Tests
Avant de livrer
- 07Humain
Déploiement
En production
- 08Agent
Monitoring
Alertes < 60 s
La spécification et la validation restent humaines ; les agents IA écrivent, auditent et testent le code.
04L'exécution
Technologie
- Claude Code
- Anthropic SDK
- React
- Vite
- Vercel
- Node.js
- Python
- GitLab
Personnes
L'humain fixe l'intention et arbitre ; l'IA démultiplie l'exécution.
Processus
Spécification d'abord, puis génération, audit autonome, tests et mise en production.
05Le résultat
- Code livré en production 5 à 10 fois plus vite
- Audits de code autonomes intégrés au cycle de delivery
- Livraison de bout en bout à partir d'un simple cahier des charges