L’IA générative dans vos équipes : évolution tranquille, chaos annoncé ou nouvelle normalité du développement logiciel ?

Copilot, ChatGPT, Claude, Cursor… L’IA générative s’est installée dans nos outils de développement à la vitesse grand V. On produit plus de code, plus vite. Mais est-ce toujours une bonne chose ? Cette accélération soulève de vraies questions sur nos pratiques d’ingénierie, notre façon de collaborer et même notre manière de penser l'industrie logicielle.

Dans cette conférence, nous explorerons comment l’IA bouscule le quotidien des équipes agiles : évolution des responsabilités, redéfinition des profils juniors et seniors, nouvelles attentes en matière de recrutement, sans oublier les inquiétudes légitimes sur l’avenir du métier. L’idée n’est pas de fantasmer ou de diaboliser, mais de comprendre ce qui change vraiment, et ce qui reste essentiel.

Que vous soyez manager, développeur, QA, ou encore PO, vous repartirez avec des leviers concrets pour tirer parti de la GenAI et encadrer son utilisation, sans tomber dans l’effet de mode ni céder à la panique. L'objectif : rester aux commandes techniquement et humainement, tout en intégrant ces nouveaux outils avec discernement. Parce que oui, l’IA change la donne, mais c’est encore vous qui tenez le volant.

Transcript

1. L’IA générative dans vos équipes : évolution tranquille, chaos annoncé, ou nouvelle normalité du développement logiciel ? Damien Beaufils - #ATQC2025
2. OBJECTIFS Fournir des solutions et une stratégie de transformation et d’accompagnement à ces changements Connaître les impacts de l’usage de l’IA générative dans les équipes et dans l’organisation
3. • Damien Beaufils • Développeur full stack ~20 ans • Architecte, formateur et coach • Consultant ~15 ans • Directeur de l’ingénierie QUI SUIS-JE ?
4. VOICI GUSTAVE Se considère amateur dans les outils IA Entreprise de produits logiciels et de services-conseils VP Ingénierie chez Acme Technologies A laissé libre l’usage de l’IA dans ses équipes
5. MOIS PLUS TARD… 6
6. DES SIGNAUX FAIBLES « J’ai codé toute la fonctionnalité en 1h au lieu de 5 jours ! » « Ark, aucune chance que j’utilise l’IA, le code généré est de mauvaise qualité » Statut Slack : « Vibe coding baby 🏄 » « Plus besoin d’embaucher de juniors, j’ai juste besoin de Claude Code ! » Dev Junior A Dev Senior A Product Manager « Il faut mettre de l’IA dans notre produit sinon on est morts sur le marché » « J’utilise l’IA tous les jours pour générer mes posts LinkedIn, trop facile ! » Dev Junior B Dev Senior B Resp. Marketing
7. GUSTAVE MÈNE L’ENQUÊTE Comprendre les causes de ces signaux faibles hétérogènes
8. ENQUÊTE INTERNE Sondage interne Interviews en 1:1
9. ENQUÊTE INTERNE Sondage interne Interviews en 1:1 De nombreux outils utilisés, avec des licences variées Un niveau de confiance et d’utilisation très hétérogènes Des comportements à risque
10. ÉTUDES EXTERNES : DORA • Analyse des pratiques et des capacités des organisations en développement logiciel • Publication de février 2025 • Étude réalisée auprès de ~40 000 professionnels, de différentes organisations, différentes tailles, et secteurs d’activité « L'IA générative n'est pas seulement une tendance, c'est un changement fondamental dans la façon dont les logiciels sont construits, testés et maintenus »
11. ÉTUDES EXTERNES : DORA Impact sur la qualité • ↗ qualité documentation • ↗ qualité du code • ↗ vitesse revue de code • ↘ complexité du code Impact sur la stabilité Impact sur la gestion du temps
12. ÉTUDES EXTERNES : DORA Impact sur la qualité • ↗ qualité documentation • ↗ qualité du code • ↗ vitesse revue de code • ↘ complexité du code • Plus de code produit, plus vite • Plus de changements entre deux déploiements • Augmente le risque d’instabilité du système Impact sur la stabilité Impact sur la gestion du temps
13. ÉTUDES EXTERNES : DORA Impact sur la qualité • ↗ qualité documentation • ↗ qualité du code • ↗ vitesse revue de code • ↘ complexité du code • Plus de code produit, plus vite • Plus de changements entre deux déploiements • Augmente le risque d’instabilité du système Impact sur la stabilité • Tâches à forte valeur ajoutée réalisées plus rapidement • Pas de réduction du temps sur les tâches « pénibles  » • Loi de Parkinson : le travail s’étire pour remplir le temps disponible Impact sur la gestion du temps
14. PLAN D’ACTION • « On bloque toute utilisation de l’IA » 👉 Rejet technique, frustration. • « On laisse chacun explorer et utiliser ce qu’il veut quand il veut » 👉 Chaos, individualisme. • « On forme tout le monde une fois » 👉 Illusion de contrôle.
15. PLAN D’ACTION Analyser Structurer Identifier les bénéfices clés, les irritants majeurs et les impacts dans l’organisation Définir une stratégie d’amélioration et d’accompagnement
16. BÉNÉFICES CLÉS Pour l’ensemble des rôles dans une équipe Analyser
17. POUR LES DÉVELOPPEURS Accélérer et simplifier le refactoring Générer des tests automatisés Automatiser la revue de code Expliquer du code legacy Simplifier la gestion de la dette technique Trouver un bug dans un projet
18. Product Owner ET POUR LES AUTRES AUSSI • Générer cas de tests à partir d’une user story • Générer le code pour automatiser les cas de tests • Générer des maquettes et des prototypes • Générer des variations à partir d’un design existant • Automatiser la création et l’analyse de tickets JIRA • Créer une mini-app pour décrire un besoin • Créer des scénarios de rétrospectives • Alimenter les rencontres par des données compilées et agrégées QA UX/UI Scrum Master
19. REVERS DE LA MÉDAILLE Irritants majeurs et dangers Analyser
20. IRRITANTS MAJEURS Erreurs Qualité du code • Suppression des tests pour les faire passer • Prophétie auto-réalisatrice • Déraillement et hallucinations • … Temps d’attente
21. IRRITANTS MAJEURS Erreurs Qualité du code • Suppression des tests pour les faire passer • Prophétie auto-réalisatrice • Déraillement et hallucinations • … Temps d’attente • Importations obsolètes • Retravail du code nécessaire • Difficultés à débugger du code généré • …
22. IRRITANTS MAJEURS Erreurs Qualité du code • Suppression des tests pour les faire passer • Prophétie auto-réalisatrice • Déraillement et hallucinations • … • Faible réactivité et vitesse d'exécution de l’agent • Peut perturber le flux de travail • Source de context switching • … Temps d’attente • Importations obsolètes • Retravail du code nécessaire • Difficultés à débugger du code généré • …
23. SÉCURITÉ ET CONFIDENTIALITÉ Utilisation de Computer-Using Agents (CUA) Licences et vulnérabilités des librairies dans le code généré Gestion des secrets et des données sensibles Conditions d’utilisation des outils et modèles
24. PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE RISQUES DE VIOLATION Le droit d’auteur n’est pas applicable par défaut sur code généré par IA. Pour que le droit d’auteur s’applique, soit : • L’auteur doit modifier le code généré de manière perceptible • L’auteur doit pouvoir prouver qu’il a écrit un prompt très précis, créatif et spécifique LIMITES SUR NOTRE DROIT D’AUTEUR
25. PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE Risques si un modèle a été entraîné sur du matériel protégé par le droit d'auteur et qu'il le reproduit. Mesure d’atténuation disponible dans Github Copilot avec une option de suppression de suggestions susceptibles d’ être soumises à un droit d’auteur. RISQUES DE VIOLATION Le droit d’auteur n’est pas applicable par défaut sur code généré par IA. Pour que le droit d’auteur s’applique, soit : • L’auteur doit modifier le code généré de manière perceptible • L’auteur doit pouvoir prouver qu’il a écrit un prompt très précis, créatif et spécifique LIMITES SUR NOTRE DROIT D’AUTEUR
26. IMPACTS DANS L’ORGANISATION Analyser
27. UNE JOB EN DANGER ?
28. CHANGEMENT → PERTURBATIONS Des personnes perdues Des personnes qui vont suivre Des personnes observatrices Des personnes excitées Des personnes réfractaires Des personnes qui ont peur
29. PERSPECTIVES ET SOLUTIONS De l’individu à l’organisation Structurer
30. STRATÉGIE D’AMÉLIORATION 01 03 02 FORMER Enrichir les connaissances ENCADRER Sans enfermer TRANSFORMER Les rôles, pratiques, et processus
31. 1 - FORMER Expérimenter et partager des techniques de prompting Partagés par projet voire même dans l’organisation PROMPT ENGINEERING MOB PROMPTING Co-écrire et co-construire en pratiquant à plusieurs Ex: ChatGPT pour les tâches généralistes, Claude pour le code TEMPLATES ET INSTRUCTIONS CHOISIR LE BON OUTIL ET MODÈLE Ex: générer un plan pour intervenir sur du code legacy NE PAS GÉNÉRER QUE DU CODE Mentorat et communauté de pratiques PROMOTION INTERNE
32. 2 - ENCADRER Définir un référentiel éthique et technique pour encadrer l’usage de l’IA générative Clarifier l’impact de l’usage de l’IA sur la reconnaissance et la valeur du travail POLITIQUE DE GOUVERNANCE RECONNAISSANC E ET LÉGITIMITÉ
33. 3 - TRANSFORMER • Chacun est responsable du code généré • Savoir quand coder et quand prompter • Introduire progressivement avec projets et équipes pilotes • Partager les succès et les échecs RESPONSABILITÉS ADAPTATION RECRUTEMENT • Valider les compétences requises en IA en entretien • Continuer d’embaucher des juniors PILOTAGE • Ça bouge vite, très vite • Définir quel(s) rôle(s) dans l’organisation pilote et mesure ces évolutions
34. QUELS SUCCÈS POUR GUSTAVE ? • Passé 6 mois, une accélération de la capacité de production, de l’idéation à la livraison • Une ligne directrice claire sur les outils autorisés et recommandés selon les cas d’utilisation • Une meilleure reconnaissance de la contribution individuelle • Un gain de confiance dans l’entreprise qui est en contrôle de la transformation
36. “No Silver Bullet ” - 1986 Frederick P. Brooks Jr • Pas de solution miracle pour améliorer radicalement la productivité, la fiabilité ou la simplicité du développement logiciel • Complexité essentielle : liée à la nature même des problèmes à résoudre • Complexité accidentelle : liée aux outils et technologies utilisés • L’IA permet de réduire la complexité accidentelle, sans être une solution miracle
37. Encadrer l’utilisation de l’IA avec une politique de gouvernance L’IA générative transforme nos équipes , pas juste nos outils, et son succès dépend de la manière dont elle est mise en œuvre Introduire progressivement via des projets pilotes Valoriser la créativité, la maîtrise et la collaboration L’IA est un levier, pas un pilote Sensibiliser et former les équipes aux outils et pratiques
38. MERCI #ATQC ! linkedin.com/in/damienbeaufils
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