Core Loop

AI-first engineering at scale

Thème

Développement fondé sur des données probantes

La discipline manquante dans l'ingénierie assistée par l'IA

Daniel Leblond Mars 2026

De nombreuses équipes ont répété une histoire commune. Ils ont adopté les outils de codage de l'IA, la vitesse a explosé, puis trois semaines plus tard, ils déboguent quelque chose que l'IA a « définitivement testé ».

L'IA n'a pas de problème de génération. Il y a un problème de preuves.

Vitesse perçue vs vitesse réelle (METR): +24% de croyance contre -19% de réalité mesurée.

La boucle

Le modèle qui fonctionne réellement n'est pas compliqué. C'est juste discipliné.

L'idée principale : documenter ce que vous êtes sur le point de faire, prouver que l'état actuel ne le satisfait pas, capturer la ligne de base, implémenter, prouver que cela fonctionne, capturer le résultat et vérifier que rien d'autre n'est cassé.

Phase Ce qui se passe Pourquoi c'est important
Document Écrivez à quoi ressemble « fait » avant l'implémentation. Force la compréhension avant le début du codage, pas après.
Test : échec Définissez et exécutez des tests qui prouvent que l'écart existe. Confirme que vous testez le comportement, pas des hypothèses.
Capture : avant Enregistrez l'état actuel avant de toucher à l'implémentation. Établit la ligne de base nécessaire à une revue crédible.
Mettre en oeuvre Appliquez le changement avec l'aide de l'IA sous contraintes claires. L'exécution reste rapide pendant que les humains gardent la barre.
Test : réussite Exécutez les tests ciblés et confirmez que le comportement passe maintenant. Valide que le changement résout exactement les critères d'acceptation.
Capture : après Collectez les mêmes artefacts après le changement. Permet une comparaison avant/après directe.
Vérifier Auditez sécurité, accessibilité, performance, documentation et dérive. Attrape les modes de défaillance que les tests seuls ratent.
Revue Le relecteur humain accepte ou rejette sur la base des preuves. Maintient la responsabilité chez les ingénieurs, pas chez les prompts.
La boucle d'implémentation: contraintes définies par les humains, exécution assistée par l'IA.

"Avant" les preuves sont irréversibles - en pratique

Si vous ignorez la capture de l'état avant et passez directement à la mise en oeuvre, vous pouvez techniquement encore le reconstruire plus tard.

En pratique, presque personne ne le fait. C'est pourquoi l'absence de preuve avant est traitée comme une condition de remise à zéro dans une boucle disciplinée.

Modèle de maturité: de l'ad-hoc à l'ingénierie vérifiée par audit.

Les dix dimensions de l'audit

Dimension Ce que cela détecte
Build Compilation, lint et intégrité de la suite de tests
Télémétrie PII dans les journaux, charges utiles non sûres et fuites de données
Accessibilité Repères, navigation clavier et hiérarchie des titres
Sécurité Secrets, risques d'injection et vulnérabilités de dépendances
Performance Chemins N+1, boucles non bornées et fuites mémoire
Documentation Dérive entre la spécification et l'implémentation
Couverture de tests Changements de comportement sans tests correspondants
Dette TODO Suivis sautés et espaces réservés non résolus
Gestion des erreurs Erreurs avalées et détails internes divulgués
Verbosité IA Commentaires redondants et abstractions inutiles
Posture d'audit avant et après les vérifications fondées sur les preuves.

Le fardeau de la preuve dans les pull requests

Une pull request est une mémoire organisationnelle de long terme. Si les exécutions de tests, les captures de preuves et les audits manquent, le relecteur reçoit des affirmations au lieu de faits.

Les PR fondées sur des preuves incluent des artefacts, pas des promesses : sorties, captures d'écran, diffs et résumés d'audit.

Modèle de PR imposant des preuves observables, une sortie d'audit et un plan de tests explicite.

Exemples de preuves par domaine

Domaine Preuve avant Preuve après
Point de terminaison API Réponse curl avec mauvais statut Réponse curl avec statut et schéma attendus
Migration de base de données Requête avant migration Requête montrant les nouvelles colonnes et les valeurs remplies
Infrastructure Sortie du plan actuel Plan souhaité et sortie d'application
Performance Référence de base Delta de benchmark après optimisation
Correctif de sécurité Résultat du scanner avec alerte Rapport du scanner propre
Même boucle, artefacts différents, même standard de qualité.

Commencer demain

  • Ajoutez une section Avant/Après obligatoire à votre modèle de PR.
  • Définissez ce que les tests doivent prouver avant les prompts d'implémentation.
  • Exprimez le "terminé" en termes de preuves, pas de confiance.
  • Auditez d'abord les fichiers modifiés, puis élargissez la portée si nécessaire.
  • Traitez l'absence de preuves comme un travail incomplet, pas comme une dérogation.
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Références

  1. Kent Beck (2025) Codage augmenté : au-delà des vibrations
  2. ThoughtWorks (2025) Développement Test-First assisté par l'IA
  3. METR (2025) Les outils d'IA ont rendu les développeurs expérimentés 19 % plus lents
  4. Addy Osmani (2026) L'IA écrit le code plus rapidement. Votre travail consiste encore à prouver que cela fonctionne.
  5. Microsoft.NET (2026) Dix mois avec Copilot Coding Agent dans dotnet/runtime