Software Engineering

« L'équipe me plie des tickets à 13 points en 2h. Ça fait 2 jours que je suis off, le backlog est vide. » Ce que raconte cette Product Owner, une vingtaine d'Octos me l'ont dit autrement : quand une partie de l'organisation accélère, c'est le reste qui devient la contrainte.

L'IA agentique ne remplace pas le SDLC, mais le réinvente. Les six phases du cycle de vie demeurent, tandis que la valeur se déplace de l'exécution vers la réflexion, la gouvernance et la prise de décision, faisant du SDLC un cadre privilégié pour orchestrer efficacement la collaboration entre les équipes humaines et les agents.

Sylvain Fagnent est un des experts les plus avancés sur les sujets du Low Code / No Code et de la Gen AI chez OCTO Technology. Il a rédigé de nombreux articles sur notre blog et il nous semblait naturellement un candidat idéal pour réfléchir aux intersections entre la pensée Lean et l’avènement de la GenAI dans les processus de Delivery Tech.

Un jour et demi, 50 $ de tokens : c'est ce qu'a coûté un refacto structurant que je n'aurais jamais lancé dans le monde d'avant. L'IA rend-elle la conception moins critique, puisqu'on peut désormais rattraper sa dette à moindres frais ? Retour d'expérience, méthode, et convictions.

Soufiane Keli, ancien Lead Software Engineering chez OCTO Technology, nous partage sa vision sur le sujet de l'impact de la GenAI sur les processus de delivery de la Tech, et de ce que peut apporter l'approche Lean sur le sujet.

'impact de l'IA agentique sur la création de valeur dans le développement logiciel. Celle-ci se déplace progressivement de la production de code vers la compréhension du métier, la qualité du contexte et la prise de décision.

Le vibe coding pourrait remplacer les outils no-code pour les citizen developers grâce à l'accessibilité des IA génératives, qui permettent à des non-informaticiens de créer des applications plus facilement. C'est une perspective largement évoquée dans les milieux de l'informatique.

une question mérite d'être posée avant même de réfléchir aux modèles de gouvernance : sommes-nous réellement entrés dans l'ère de la gouvernance de l'IA ?

Pendant plusieurs décennies, l'ingénierie logicielle s'est attachée à optimiser la manière dont les équipes produisaient du code. Demain, elle devra surtout organiser la collaboration entre humains et agents d'intelligence artificielle au sein de véritables systèmes industriels de production.

Un système événementiel qui marche en démo, c'est facile. Un qui tient en prod, c'est une autre histoire. Épisode 4 (et final) de la série EDA : idempotence pour de vrai (avec Redis), observabilité event-driven, alerting sur Mattermost, industrialisation Terraform… et nos vraies galères.