Compétences IA pour les DSI : faire évoluer les pratiques de développement.
Intégrer l'IA au cœur des nouvelles pratiques de développement logiciel sans perdre la maîtrise de la qualité, de la sécurité et du patrimoine applicatif.
Atlassian Platinum Solution Partner · Depuis 2008 aux côtés des DSI · Paris et Lyon
Le problème.
L'intelligence artificielle transforme progressivement la manière de concevoir, développer, tester et maintenir les applications. Les développeurs écrivent moins nécessairement chaque ligne de code ; leur rôle évolue vers davantage de conception, de spécification, de pilotage, de contrôle et de validation.
Pour les DSI, le sujet n'est donc pas seulement d'autoriser de nouveaux outils. Il est de faire évoluer les pratiques sans perdre la maîtrise.
Les assistants de développement et les agents de code arrivent rapidement dans les équipes. Leur utilisation peut accélérer fortement certaines activités, mais elle soulève de nouvelles questions : revue du code, standards, données transmissibles, sécurité, mesure des gains et dépendance aux outils ou aux modèles.
Notre réponse.
Nous intégrons directement des compétences IA dans les équipes et les projets de la DSI. Nos consultants apportent à la fois une expérience du développement et la maîtrise des nouvelles pratiques liées à l'IA.
L'objectif n'est pas de faire une démonstration. Il est d'expérimenter sur des projets réels, de mesurer ce qui fonctionne et d'en tirer des pratiques reproductibles.
Notre démarche en cinq étapes.
Nous privilégions une progression par l'expérience : partir d'un contexte réel, apprendre, puis généraliser ce qui apporte effectivement de la valeur.
Observer les pratiques actuelles de développement, les outils, les contraintes d'architecture et de sécurité, ainsi que les attentes des équipes.
Choisir un projet ou un périmètre pilote, définir les usages autorisés, les standards de qualité, les règles de sécurité et les indicateurs de gains.
Introduire les outils et pratiques IA sur un projet réel, avec accompagnement des développeurs et adaptation des workflows de conception, revue et test.
Former, partager les pratiques, aider les équipes à faire évoluer leur rôle et documenter ce qui fonctionne réellement dans votre contexte.
Industrialiser les standards, mesurer les résultats, faire évoluer les règles avec les outils et transférer durablement les compétences aux équipes internes.
Ce que vos équipes pourront faire.
Sur des périmètres maîtrisés, sans bouleverser immédiatement l'ensemble des pratiques.
Tester de nouvelles méthodes sur un projet réel avant de les généraliser.
Usages autorisés, pratiques de revue, sécurité, traçabilité et qualité.
Davantage de conception, de spécification, de contrôle et de validation.
Pour que les nouveaux outils deviennent des pratiques maîtrisées, pas seulement des expérimentations individuelles.
En productivité, qualité, délai ou capacité.
De l'architecture, de la sécurité et de la qualité du logiciel produit.
Plusieurs modes d'intervention.
Une compétence spécialisée rejoint temporairement une équipe.
Une équipe capable de produire en intégrant dès le départ les nouvelles pratiques IA.
Expérimentation sur un projet pilote, définition des pratiques puis accompagnement de leur diffusion.
Montée en compétence des équipes internes.
Questions fréquentes
Une question qui ne trouve pas sa réponse ici se traite en trente minutes d'échange, sur votre contexte réel plutôt que sur un cas général.
Échanger avec un expertEst-ce simplement de la formation à GitHub Copilot ou Claude Code ?
Non. Les outils évoluent trop vite pour réduire le sujet à leur prise en main. Nous travaillons surtout sur les nouvelles pratiques de développement qu'ils rendent possibles, leur intégration aux projets et les contrôles nécessaires.
Intervenez-vous directement dans nos équipes ?
Oui. Cela peut prendre la forme d'un renfort individuel, d'une équipe dédiée ou d'une mission structurée autour d'un projet pilote.
Peut-on commencer sur un seul projet ?
Oui, et c'est souvent le meilleur point de départ. Un projet réel permet de mesurer les gains, les difficultés et les nouveaux risques avant de généraliser les pratiques.
L'IA rend-elle les développeurs moins importants ?
Elle change surtout leur rôle. La capacité à concevoir, comprendre l'architecture, spécifier, contrôler et arbitrer devient encore plus importante lorsque davantage de code est produit automatiquement.
Comment évitez-vous la perte de maîtrise du code produit ?
Par les standards, la revue, les tests, la sécurité, la traçabilité et la conservation d'une responsabilité humaine claire sur le logiciel livré.
Pour aller plus loin : Le chapeau Intelligence artificielle·Diagnostic & feuille de route IA·Solutions IA pour les processus métiers·Gouvernance de l'IA