Programme — IA pour le développement logiciel

Panorama des familles d'outils IA appliqués au développement logiciel — autocomplétion, assistants conversationnels, agents orchestrés et autonomes — et des limites structurelles qu'aucune version future ne supprimera.

Comment articuler IDE, pull request et intégration continue autour de l'IA pour réduire le temps de cycle sans transférer la responsabilité de la qualité à un système qui ne peut pas la porter.

Ce qu'un outil d'IA détecte fiablement en revue de code, ce qu'il rate structurellement, et comment construire un processus qui exploite le premier sans dépendre du second.

Comment exploiter la génération automatique de tests et de documentation sans confondre couverture apparente et vérification réelle du comportement.

Comment le code généré par IA accumule une dette technique différente de la dette humaine classique, et pourquoi l'over-reliance transforme un gain de vitesse initial en dépendance coûteuse.

Comment un assistant IA peut faire fuiter des secrets techniques ou introduire du code sous licence incompatible, et quelles garde-fous contractuels et techniques mettre en place avant tout déploiement en entreprise.

Comprendre pourquoi les métriques classiques (lignes de code, commits, vélocité) deviennent trompeuses avec l'IA générative, et construire un tableau de bord qui capture réellement la valeur produite.

Comment transformer les bonnes pratiques individuelles vues dans ce module en une politique d'équipe documentée, gouvernant outils, données et niveaux d'autonomie pour un déploiement de l'IA en développement logiciel maîtrisé et mesurable.