/ SPEAKER
Arthur Magne
Packmind
Développeur convaincu de l’importance du partage de connaissances et de bonnes pratiques dans les équipes, j’ai co-fondé Packmind avec deux associés.Nous développons des plugins pour les IDE et les outils de code review qui aident les équipes de développement à capitaliser sur l'expertise de tous les membres des équipes. J'accompagne des entreprises à mettre en place des nouveaux formats d'échanges techniques pour partager ces connaissances rapidement.L'objectif est de mettre en place et d'animer des communautés de pratiques transverses qui permettrons d'aider au maximum des développeurs et développeuses à progresser techniquement sur différents sujets (architecture, performance, sécurité, clean code, test, DDD, React, etc.).
L'IA et qualité de code : Construire une synergie avec l’intelligence humaine
Conference (INTERMEDIATE level)
La qualité du code généré par l'IA est directement influencée par la qualité des données et des standards de développement qu'elle reçoit.
Dans un contexte où l’IA est un copilote de l’équipe de développement, le code qui est généré va forcément être lu et maintenu par l’équipe elle même. Pour ne pas gâcher le temps gagné grâce à l’IA dans des activités de maintenance laborieuses, ce code doit alors correspondre aux pratiques de développement déjà mises en place par l’équipe (contraintes de sécurité, design patterns, accessibilité, choix techniques, etc.).
Mais pour que l’IA génère du code qui ne s’éloigne pas des pratiques de l’équipe, ces pratiques doit d’abord être explicitées et partagées avec elle.
Nous verrons comment l’équipe peut définir ces pratiques et comment l’IA peut aider à les extraire de la base de code récent. Une fois ces standards de développement définis, l’IA peut maintenant nous aider à les détecter, à former l’ensemble de l’équipe dessus et va générer du code qui correspond à ce qui a été validé par cette expertise humaine.
Avec quelques exemples concrets nous verrons comment l’IA peut devenir un réel copilote de l’équipe, qui contribue réellement à faire progresser le projet et permet d’améliorer en continu les pratiques de l’équipe.
More Dans un contexte où l’IA est un copilote de l’équipe de développement, le code qui est généré va forcément être lu et maintenu par l’équipe elle même. Pour ne pas gâcher le temps gagné grâce à l’IA dans des activités de maintenance laborieuses, ce code doit alors correspondre aux pratiques de développement déjà mises en place par l’équipe (contraintes de sécurité, design patterns, accessibilité, choix techniques, etc.).
Mais pour que l’IA génère du code qui ne s’éloigne pas des pratiques de l’équipe, ces pratiques doit d’abord être explicitées et partagées avec elle.
Nous verrons comment l’équipe peut définir ces pratiques et comment l’IA peut aider à les extraire de la base de code récent. Une fois ces standards de développement définis, l’IA peut maintenant nous aider à les détecter, à former l’ensemble de l’équipe dessus et va générer du code qui correspond à ce qui a été validé par cette expertise humaine.
Avec quelques exemples concrets nous verrons comment l’IA peut devenir un réel copilote de l’équipe, qui contribue réellement à faire progresser le projet et permet d’améliorer en continu les pratiques de l’équipe.
English 
Français