Les assistants de code, la génération de tests et l’analyse statique augmentée par l’IA accélèrent la livraison, sous réserve d’un processus de revue et d’audit renforcé.

Flux de travail augmentés par l'IA

Un pipeline efficace sépare la suggestion IA, la validation automatisée et la validation humaine.

Pipeline CI : garde-fous pour contributions assistées par IA

yaml

name: ci
on:
  pull_request:
jobs:
  validate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v4
        with: { node-version: 20 }
      - run: npm ci
      - run: npm run lint
      - run: npm run typecheck
      - run: npm run test -- --coverage
      - name: Analyse SAST
        uses: github/codeql-action/analyze@v3
      - name: Politique IA
        run: node scripts/ai-policy-check.mjs

Génération de tests avec IA

La génération doit rester déterministe à l’exécution et mesurée via la couverture et la pertinence.

Exemple de test généré et affiné manuellement

import { sum } from './sum'

describe('sum', () => {
  it('additionne des entiers', () => {
    expect(sum(2, 3)).toBe(5)
  })

  it('gère les valeurs nullish', () => {
    // Cas fréquemment oubliés par les suggestions IA
    expect(sum(null as any, 2)).toBe(2)
    expect(sum(undefined as any, 2)).toBe(2)
  })
})

Prompts reproductibles

Formaliser les prompts améliore la cohérence des suggestions.

Gabarit de prompt d'équipe (extrait)

Rôle: Tu es un reviewer strict TypeScript + WebPerf.
Contexte: Projet Next.js 14, RSC, ESLint strict, Vitest.
Tâche: Générer un hook React documenté avec JSDoc, 100% typé.
Contraintes:
- Pas de any implicite, pas de any
- Complexité cyclomatique < 10
- Tests unitaires + exemples d'usage
Sortie: Code complet + explications en 3 puces.

Confidentialité & gouvernance

Masquage des secrets et données sensibles dans les journaux.
Politique d’utilisation des outils IA (on-prem / cloud) par type de données.
Journalisation des prompts/réponses pour audit interne.

Redaction de secrets avant envoi à un service IA

const SECRET_PATTERNS = [/api_key=([A-Za-z0-9-_]+)/gi, /Bearer\s+[A-Za-z0-9-_\.]+/gi]

export function redact(input: string) {
  return SECRET_PATTERNS.reduce((acc, re) => acc.replace(re, '[REDACTED]'), input)
}

// Exemple
const prompt = redact(process.env.API_KEY + ' appelle /v1/users')

Mesure d'impact

Suivre des métriques avant/après : MTTR, temps de cycle PR, couverture, défauts post-prod.

Tableau de bord: temps de cycle PR

sql

SELECT
  DATE_TRUNC('week', merged_at) AS semaine,
  PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (merged_at - created_at))/3600) AS p50_h,
  PERCENTILE_CONT(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY EXTRACT(EPOCH FROM (merged_at - created_at))/3600) AS p90_h
FROM pull_requests
WHERE repository = 'org/app'
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

Conclusion

L’IA améliore la productivité si elle s’inscrit dans un cadre d’ingénierie robuste combinant contrôles automatiques, revue humaine et gouvernance des données.

L'IA dans le développement web : Outils et bonnes pratiques