L’IA change le rythme auquel le travail de livraison est produit. Elle ne change rien à la question de savoir qui en répond. C’est la place de cette ligne qui fait d’une livraison assistée par l’IA un avantage ou un risque.
Nous avons changé notre façon de construire. Nous n’avons pas changé ce que nous devons au client, et c’est la seconde moitié de cette phrase qui compte sur le plan commercial.
En août, l’assistance de l’IA dans nos projets n’était plus une expérience menée à la marge. Elle intervenait dans le recueil des exigences, dans l’ingénierie, dans la conception des tests, dans les documents qui accompagnent une mise en production. Assez pour que la question ne soit plus de savoir si elle aide, mais une question plus difficile : qu’est-ce qui est réellement différent aujourd’hui, et qu’est-ce qui doit rester strictement identique ?
Le cycle du premier jet s’est raccourci. Dossiers d’exigences, plans de test et approches de migration peuvent désormais atteindre plus tôt un état où ils sont prêts à être revus, même si nous n’avons pas encore établi de mesure avant-après publiable. Nous nous attendons à ce que l’effet se cumule, car un brouillon qui existe peut être discuté, et c’est dans la discussion que la réflexion se fait.
Explorer plusieurs pistes est devenu abordable. Étudier quatre approches au lieu d’une était autrefois un luxe payé sur le week-end de quelqu’un. Aujourd’hui, la deuxième, la troisième et la quatrième option font l’objet d’un examen sérieux, et c’est de là que nous attendons l’essentiel du gain de qualité. Le gain, c’est qu’une meilleure question tient jusqu’au bout.
La documentation n’a plus à traîner derrière. Les documents que l’on rédigeait en dernier, sous pression, quand tout le monde était déjà passé à autre chose, sont désormais conçus pour être produits au fil du travail.
Les tests sont entrés dans la construction. Les tests sont maintenant générés en même temps que le code et exécutés dans le pipeline pour chaque modification, avant qu’elle ne soit validée. Un ingénieur les relit, et un test généré ne compte qu’une fois qu’il s’exécute et réussit. L’assurance qualité humaine revoit toujours chaque jalon avant qu’un client ne le voie : la couche automatisée ajoute de la couverture sans remplacer personne.
Une personne nommément désignée répond de chaque livrable. Ni une équipe, ni un outil. Si quelque chose sort sous notre nom, quelqu’un l’a signé. C’est tout le fondement sur lequel un client peut nous tenir à nos engagements, et aucun gain d’efficacité ne vaut qu’on y renonce.
La revue n’a pas raccourci. C’est le point le plus souvent mal compris. Si un outil produit quatre fois plus de brouillons et que la revue garde la même taille, elle est désormais quatre fois moins approfondie, et l’arithmétique finira par vous rattraper. L’effort de revue doit croître avec ce qui est produit. Là où il ne suit pas, l’organisation accumule une dette qu’elle n’a inscrite nulle part.
La confidentialité des clients n’a pas bougé d’un pouce. Ce qui peut être envoyé à quel système, et sous quels contrôles, est fixé par une politique et ne plie pas par commodité. Notre position sur ce point est publiée, pour qu’un client puisse la lire avant même de poser la question.
La forme de l’engagement est la même. Une conversation sur le résultat visé, un démarrage cadré qui produit quelque chose qui fonctionne, une livraison itérative, puis une revue pour vérifier que la valeur est bien au rendez-vous.
Il existe un mode de défaillance dans lequel nous avons vu d’autres tomber, et que nous avons dû contourner nous-mêmes.
L’assistance rend la production bon marché. Une production bon marché donne envie de produire davantage. Produire davantage, c’est avoir davantage à revoir. Si la capacité de revue est fixe, le surplus est absorbé par un abaissement de l’exigence, le plus souvent sans que personne l’ait décidé.
Personne ne l’annonce. Cela apparaît plus tard sous forme de défauts, à des endroits où l’équipe était certaine d’avoir regardé.
La discipline qui l’évite n’est pas à la mode : produire moins que ce que l’on pourrait. Consacrer la capacité aux options qui méritent d’être étudiées et à la revue, et non au volume. L’activité est ce qu’il y a de plus facile à augmenter, et ce qui a le moins de chances de correspondre à ce que le client paie.
Tout le monde l’affirme désormais, et l’affirmation seule ne vaut donc plus rien. Quatre questions permettent d’aller au-delà.
C’est la dernière qui départage les deux types de fournisseurs. Si le gain est passé entièrement dans la marge, vous payez le même prix pour la même chose et c’est quelqu’un d’autre qui y gagne. S’il a servi à étudier davantage d’options et à produire une documentation qui existe vraiment, vous obtenez quelque chose.
L’IA a changé notre façon de livrer. La version utile de ce constat est plus modeste que la version marketing : la première partie du travail atteint plus tôt un brouillon prêt à être revu, étudier des alternatives est devenu abordable, et aucun nom n’a disparu d’aucun document.
Pour un client, la différence visible se lit dans le calendrier et dans les documents. Le Sprint 0 est conçu pour se terminer sur un prototype fonctionnel que le client a utilisé et approuvé, et chaque livrable porte le nom de la personne qui l’a approuvé. Le modèle d’engagement complet est décrit sur la page Engagement et livraison assistés par l’IA, et la pratique d’ingénierie qui le sous-tend sous Développement et ingénierie logicielle.
Ce qui soulève une question évidente. Si le moteur est plus rapide, de combien l’entreprise l’est-elle ? Avant d’y venir, le prochain article présente le cadre qui relie un résultat produit par l’IA à une décision que quelqu’un est prêt à assumer, car sans lui, toute cette vitesse ne compte pour rien.
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Le débat « construire ou acheter » traite un problème de séquencement comme un problème de propriété. La meilleure question est de savoir quelles parties de votre système vous voudrez encore maîtriser dans cinq ans.
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