Retour d'expérience sur la génération autonome de code
Introduction : le pari de l'autonomie totale
Et si on laissait une IA générative développer du code de production en totale autonomie ? C'est le défi que nous avons relevé récemment sur un projet d'entreprise complexe. Pas de supervision constante, pas de micro-management : juste des règles claires et une confiance totale accordée à l'intelligence artificielle.
Le résultat ? Une expérience révélatrice sur l'état actuel de l'IA générative et ses capacités réelles en développement.
Prérequis : qui est Cline ?
Cline est une IA générative spécialisée dans le développement logiciel, intégrée à VS Code. Contrairement aux assistants de code classiques, Cline peut exécuter des commandes, créer des fichiers, lancer des tests et naviguer dans un projet de manière autonome. Elle fonctionne par configuration de règles personnalisées (fichiers .clinerules) qui définissent les contraintes architecturales, les bonnes pratiques de développement et les workflows à respecter.
Cette approche permet une génération de code cohérente et conforme aux standards d'entreprise.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter les articles suivants :
- De l’assistance par IA au pilotage de l’IA : l’émergence des Coding Agents
- Imposer nos standards de qualité à l’IA
Ainsi que le livre blanc :
Le contexte : un projet d'entreprise aux contraintes strictes
Le projet en question était loin d'être un simple "Hello World". Il s'agissait de développer une nouvelle page dans une application Angular respectant :
- Une architecture hexagonale stricte avec séparation claire des responsabilités
- L'utilisation exclusive d'une bibliothèque de composants propriétaire (Design System)
- Une bonne couverture de tests pertinents (unitaires et composants)
- Des conventions de nommage et bonnes pratiques spécifiques
Ces contraintes ne sont pas anodines. Elles reflètent la réalité des projets d'entreprise où la qualité, la maintenabilité et la cohérence architecturale sont primordiales.
L'expérience : configurer l'IA pour l'autonomie
La configuration des règles
Plutôt que de donner des instructions au cas par cas, nous avons configuré l'IA (Cline) avec un ensemble de règles détaillées stockées dans des fichiers .clinerules :
Règles architecturales (default-rules.md)
- Architecture hexagonale obligatoire
- Structure par bounded contexts
- Domain : reflet de la logique métier
- Primary : composants UI avec séparation HTML/TS
- Secondary : implémentation des repositories
Workflow de génération (generate.md)
- Créer le code métier
- Ajouter les tests nécessaires
- Développer l'UI
L'autonomie accordée
Une fois ces règles définies, nous avons donné carte blanche à l'IA pour :
- Interpréter les besoins fonctionnels
- Concevoir l'architecture technique
- Générer tout le code nécessaire
- Créer les tests complets
- Respecter les conventions d'entreprise
La génération a été entièrement automatisée à partir d’une maquette Figma, sans supervision humaine.
Les résultats : au-delà des attentes
Code généré automatiquement
L'IA a produit un système de feedback complet
Couche Domain (logique métier)
export class FeedbackRating {
private constructor(private readonly _value: number) {}
static of(value: number): FeedbackRating {
if (value < 1 || value > 5) {
throw new Error('Rating must be between 1 and 5');
}
return new FeedbackRating(value);
}
}
Couche Secondary (adapteurs)
export class RestFeedbackRepository implements FeedbackRepository {
async save(feedback: RestFeedbackToCreate): Promise<void> {
// Appel API
}
}
Couche Primary (interface utilisateur)
@Component({
selector: 'app-feedback-page',
templateUrl: './feedback-page.component.html',
imports: [ButtonComponent, TextAreaComponent], // Issus de la librairie de composants
})
export class FeedbackPageComponent {
private feedbackRepository = inject(FEEDBACK_REPOSITORY);
// Code du composant
}
Qualité du code
Les métriques parlent d'elles-mêmes :
- 100% de couverture de tests (unitaires + composants)
- Architecture hexagonale respectée à la lettre
- Séparation des responsabilités stricte
- Utilisation exclusive de la bibliothèque de composants
- Conventions de nommage appliquées
- Injection de dépendances correctement implémentée
Tests automatisés complets
Tests unitaires (logique métier)
describe('FeedbackRating', () => {
it('should create valid rating', () => {
const rating = FeedbackRating.of(5);
expect(rating.value).toBe(5);
});
it('should throw error for invalid rating', () => {
expect(() => FeedbackRating.of(6)).toThrow();
});
});
Tests composants (interface utilisateur)
it('should submit feedback with rating and comment', () => {
cy.get('[data-testid="rating-5"]').click();
cy.get('[data-testid="comment-input"]').type('Great service');
cy.get('[data-testid="submit-button"]').click();
cy.url().should('eq', Cypress.config().baseUrl + '/');
});
Les apprentissages : ce que révèle cette expérience
L'IA peut respecter des contraintes complexes
Contrairement aux idées reçues, l'IA générative peut parfaitement :
- Suivre des architectures logicielles sophistiquées
- Respecter des conventions d'entreprise strictes
- Maintenir la cohérence sur l'ensemble d'un projet
La configuration est la clef du succès
L'autonomie ne signifie pas l'anarchie. La qualité du résultat dépend directement de :
- La précision des règles définies en amont
- La structuration du workflow de développement
- La clarté des contraintes techniques et fonctionnelles
L'IA excelle dans l'application systématique
Là où un développeur humain pourrait parfois "oublier" une convention ou prendre des raccourcis, l'IA applique systématiquement :
- Les patterns architecturaux
- Les conventions de nommage
- Les bonnes pratiques de test
- Les règles de qualité code
La reproductibilité est un atout majeur
Une fois configurée, l'IA peut reproduire le même niveau de qualité sur :
- Différentes fonctionnalités du même projet
- D'autres projets avec des contraintes similaires
- Des équipes différentes avec les mêmes standards
Limites et perspectives
Les aspects qui nécessitent encore une attention particulière :
- La définition initiale des règles métier, qui requiert l’intervention d’experts humains afin de garantir leur pertinence et leur applicabilité dans le contexte opérationnel.
- La validation fonctionnelle des besoins métier, indispensable pour s’assurer que les solutions mises en œuvre répondent fidèlement aux attentes des utilisateurs finaux.
- Les décisions architecturales complexes, qui impliquent une analyse approfondie et une capacité à anticiper les impacts à long terme sur la maintenabilité, la performance et l’évolutivité du système.
- La gestion des cas limites ou non anticipés, souvent absents des scénarios standards, et qui exigent une vigilance particulière pour éviter des comportements imprévus en production.
Conclusion : l'IA générative, un partenaire de développement mature
Cette expérience démontre que l'IA générative a atteint un niveau de maturité permettant de lui confier la génération autonome de code de production, sous réserve d'un cadrage approprié.
Les implications sont importantes :
- Pour les développeurs : L'IA devient un multiplicateur de productivité capable de gérer les tâches répétitives et l'application de standards
- Pour les entreprises : La possibilité d'automatiser la génération de code respectant leurs contraintes spécifiques
- Pour l'industrie : Une évolution vers des rôles de développeurs plus axés sur l'architecture et la définition de règles que sur l'implémentation
L'avenir du développement logiciel ne sera probablement pas "Humain vs IA" mais plutôt "Humain + IA", où chacun excelle dans son domaine de prédilection.
Et vous, êtes-vous prêts à faire confiance à l'IA pour votre prochain projet ?
