En tant que développeur senior backend spécialisé en Java et Spring, j'ai récemment découvert un outil qui a révolutionné ma façon de travailler : l'Intelligence Artificielle (IA) générative.

Par chance, chez SFEIR nous avons une plateforme de chat regroupant plusieurs model de langage qui nous ai mise à disposition: RΛISE

Actuellement en mission au sein d'une équipe transverse, notre rôle est crucial : nous fournissons les socles de développement et l'assistance nécessaire aux équipes projet, leur permettant ainsi de se concentrer sur leur code métier.

Dans cet article, je souhaite partager mon expérience sur l'utilisation quotidienne de l'IA générative et comment elle a transformé ma productivité et la qualité de mon travail. Mon objectif est de vous montrer comment cet outil puissant peut devenir un allié précieux pour tout développeur souhaitant optimiser ses processus et améliorer son efficacité 💪.

👨‍🏫 L'IA générative dans la gestion de projet

L'un des premiers domaines où j'ai intégré l'IA générative est la gestion de projet, plus précisément dans la création d'issues GitHub. L'IA m'aide à générer des issues qui respectent le template que j'ai défini. Le résultat ? Des issues complètes, structurées et agréables à lire.

Par exemple, pour une nouvelle fonctionnalité à implémenter, je demande à l'IA de créer une issue en lui fournissant les informations clés. Elle génère alors une description détaillée, incluant le contexte, les objectifs, et les critères d'acceptation. Le tout au format markdown afin de bénéficier de la puissance du langage. Cette approche garantit que chaque issue contient toutes les informations nécessaires, facilitant ainsi la compréhension et le suivi par l'ensemble de l'équipe.

Non seulement cela améliore la clarté de notre backlog, mais cela accélère également le processus de création d'issues, me permettant de me concentrer sur des tâches à plus haute valeur ajoutée.

📖 Amélioration de la documentation technique

La documentation technique est souvent perçue comme une tâche fastidieuse mais essentielle. C'est là que l'IA générative s'est révélée être un atout majeur dans mon travail quotidien. Elle m'assiste dans la création de documentation complète et précise sur le Confluence de l'entreprise, facilitant ainsi le travail de tous les développeurs.

L'IA m'aide à structurer la documentation de manière logique et cohérente. Je lui fournis les points clés à aborder, et elle génère un premier jet que je peux ensuite affiner. Cette approche me permet de gagner un temps considérable tout en garantissant une qualité constante.

Astuces pour une documentation claire et complète avec l'IA

Définir clairement le public cible et l'objectif de la documentation avant de commencer.
Fournir à l'IA un plan détaillé des points à couvrir.
Demander à l'IA d'inclure des exemples concrets et des cas d'utilisation.
Utiliser l'IA pour générer des FAQ pertinentes.
Faire relire et compléter la documentation par l'IA pour s'assurer qu'aucun point important n'a été oublié.

Cette méthode m'a permis de créer des guides d'utilisation, des documents d'architecture et des tutoriels beaucoup plus rapidement qu'auparavant. Les retours de mes collègues ont été extrêmement positifs, soulignant la clarté et l'exhaustivité de la documentation produite.

En outre, l'IA m'aide à maintenir la documentation à jour. Lorsque des changements surviennent dans notre architecture ou nos processus, je peux rapidement générer des mises à jour cohérentes avec le reste de la documentation existante.

Cette amélioration de la qualité et de la quantité de notre documentation technique a eu un impact significatif sur l'efficacité de notre équipe, réduisant le temps passé à chercher des informations et à résoudre des problèmes récurrents.

📊 Visualisation de l'architecture avec des diagrammes

L'un des aspects les plus impressionnants de l'IA générative est sa capacité à créer des représentations visuelles complexes, notamment des diagrammes d'architecture. J'utilise fréquemment des diagrammes au format Markdown (Mermaid) pour illustrer nos architectures et nos flux de données.

L'IA m'aide à générer rapidement ces diagrammes, que j'intègre ensuite directement dans notre documentation GitHub. Cette approche présente plusieurs avantages :

Gain de temps considérable dans la création de diagrammes complexes.
Cohérence visuelle entre les différents diagrammes de l'équipe.
Facilité de mise à jour lorsque l'architecture évolue.

Voici un exemple de diagramme généré par l'IA pour illustrer un flux de données simplifié dans notre architecture microservices :

graph LR
    A[Client] --> B[API Gateway]
    B --> C[Service d'Authentification]
    B --> D[Service de Gestion des Utilisateurs]
    B --> E[Service de Traitement des Données]
    E --> F[(Base de données)]
    E --> G[File d'attente Kafka]
    G --> H[Service d'Analyse]

Ce qui donne dans une issue Github:

Ce diagramme, généré en quelques secondes grâce à l'IA, offre une vue claire de notre architecture à tous les membres de l'équipe. Il suffit ensuite de l'intégrer dans notre README GitHub ou dans notre documentation Confluence pour une référence rapide et visuelle.

L'utilisation de l'IA pour la création de diagrammes a considérablement amélioré notre capacité à communiquer efficacement sur l'architecture de nos systèmes, tant en interne qu'avec les parties prenantes externes.

🧑‍💻 Analyse et conception technique

L'IA générative s'est également révélée être un outil précieux dans les phases d'analyse et de conception technique de nos projets. Elle m'aide à structurer ma réflexion et à explorer différentes approches pour résoudre des problèmes complexes.

🧠 Brainstorming et exploration de solutions

Lorsque je suis confronté à un nouveau défi technique, j'utilise l'IA comme partenaire de brainstorming. Je lui présente le problème et lui demande de générer plusieurs solutions potentielles. Cette approche me permet de :

Élargir ma perspective en considérant des approches auxquelles je n'aurais pas pensé initialement.
Évaluer rapidement les avantages et les inconvénients de différentes solutions.
Identifier les risques potentiels et les points d'attention pour chaque approche.

🔍 Analyse des exigences techniques

L'IA m'assiste également dans l'analyse détaillée des exigences techniques d'un projet. Je lui fournis les spécifications initiales, et elle m'aide à :

Identifier les composants techniques nécessaires.
Proposer une architecture de haut niveau.
Suggérer des technologies et des frameworks adaptés au projet.
Anticiper les défis potentiels et proposer des stratégies pour les surmonter.

✍️ Conception de modèles de données

Pour la conception de modèles de données, l'IA s'est avérée particulièrement utile. Elle peut rapidement générer des ébauches de schémas de base de données, des diagrammes entité-relation, et même proposer des structures de données optimisées pour nos cas d'utilisation spécifiques.

Voici un exemple de schéma de base de données simplifié généré par l'IA pour un système de gestion de commandes :

erDiagram
    CLIENT ||--o{ COMMANDE : passe
    COMMANDE ||--|{ LIGNE_COMMANDE : contient
    PRODUIT ||--o{ LIGNE_COMMANDE : compose
    CLIENT {
        int id_client
        string nom
        string email
    }
    COMMANDE {
        int id_commande
        date date_commande
        string statut
    }
    LIGNE_COMMANDE {
        int id_ligne
        int quantite
    }
    PRODUIT {
        int id_produit
        string nom
        float prix
    }

Ce qui donnera en rendu:

Ce schéma, généré rapidement grâce à l'IA, sert de point de départ pour des discussions plus approfondies au sein de l'équipe. Il peut être facilement modifié et affiné en fonction des besoins spécifiques du projet.

L'utilisation de l'IA dans ces phases d'analyse et de conception a considérablement accéléré notre processus de développement tout en améliorant la qualité de nos solutions techniques. Elle nous permet de consacrer plus de temps à l'innovation et à l'optimisation, plutôt qu'à la conception initiale.

📚 Formation continue et polyvalence

L'utilisation de l'IA générative dans mon travail quotidien a également eu un impact significatif sur ma formation continue et ma polyvalence en tant que développeur.

Elle me permet notamment d'être efficace sur les sujet DevOPS:

Création et utilisation de repository Terraform
Utilisation de Terragrunt
Découverte des services GCP et de leur module Terraform
Création de dashboard Grafana
Script Python
Création de Github Actions

Je ne me pose aucune limite, quelque soit le sujet technique. Et pour garantir la qualité, je contrôle toujours avec la documentation éditeur et demande une review avec des experts du domaine concerné 🛂.

🎬 Conclusion

L'intégration de l'IA générative dans mon travail quotidien de développeur backend senior a transformé ma façon d'aborder les projets et d'interagir avec mon équipe. Cette technologie s'est révélée être bien plus qu'un simple outil d'assistance ; elle est devenue un véritable partenaire dans le processus de développement.

Principaux avantages constatés

Gain de temps significatif : L'IA m'a permis d'accélérer considérablement de nombreuses tâches, de la création de tickets GitHub à la conception de diagrammes complexes.
Amélioration de la qualité : La documentation, les analyses techniques et les conceptions produites avec l'aide de l'IA sont souvent plus complètes et mieux structurées.
Stimulation de la créativité : En proposant diverses approches et solutions, l'IA m'a aidé à sortir des sentiers battus et à envisager des solutions innovantes.
Meilleure communication : Les visualisations et les documentations générées par l'IA ont grandement amélioré la communication au sein de l'équipe et avec les parties prenantes.

Perspectives d'avenir

L'utilisation de l'IA dans le développement logiciel n'en est qu'à ses débuts. À mesure que ces technologies évolueront, nous pouvons nous attendre à des outils encore plus puissants et intégrés dans notre flux de travail. Cependant, il est crucial de garder à l'esprit que l'IA reste un outil, et que l'expertise humaine demeure essentielle pour guider son utilisation et valider ses résultats.

Recommandations

Pour les développeurs qui souhaitent intégrer l'IA dans leur travail, je recommande de :

Commencer progressivement, en l'utilisant d'abord pour des tâches simples.
Expérimenter avec différents outils et approches pour trouver ce qui fonctionne le mieux pour vous et votre équipe.
Rester critique et toujours vérifier les résultats produits par l'IA.
Partager vos expériences et vos meilleures pratiques avec vos collègues.

En conclusion, l'IA générative a considérablement enrichi ma boîte à outils de développeur. Elle m'a permis de travailler plus efficacement, de produire un travail de meilleure qualité et de consacrer plus de temps aux aspects vraiment créatifs et stratégiques de mon rôle. Alors que nous continuons à explorer les possibilités offertes par cette technologie, je suis convaincu qu'elle jouera un rôle de plus en plus important dans l'avenir du développement logiciel.