Comment l'IA a transformé mon workflow de développement

En tant que développeur avec plus de 8 ans d'expérience, j'ai vu beaucoup de tendances aller et venir. Mais l'intégration de l'IA dans mon workflow quotidien est sans doute le changement le plus impactant que j'ai vécu.

Avant l'IA : le workflow classique

Avant d'adopter les outils d'IA, mon processus de développement suivait un schéma classique :

1. Recherche : Stack Overflow, documentation officielle, articles de blog
2. Prototypage : écriture manuelle de chaque ligne de code
3. Débogage : console.log partout, lecture de traces d'erreur
4. Refactoring : revues de code manuelles, refactoring progressif

Ce processus fonctionnait, mais il était chronophage. Certaines tâches répétitives prenaient un temps disproportionné par rapport à leur valeur ajoutée.

Les outils que j'utilise au quotidien

GitHub Copilot

Copilot est devenu mon compagnon de coding principal. Voici comment je l'utilise :

// Je commence par écrire un commentaire descriptif
// Copilot complète souvent avec exactement ce dont j'ai besoin

// Fonction pour valider un email avec regex
function validateEmail(email: string): boolean {
  const regex = /^[^\s@]+@[^\s@]+\.[^\s@]+$/;
  return regex.test(email);
}

L'avantage principal n'est pas la génération de code complexe — c'est l'accélération des tâches répétitives. Les getters, setters, interfaces TypeScript, les tests unitaires basiques... tout ça va beaucoup plus vite.

Claude pour la résolution de problèmes

Quand je rencontre un problème complexe d'architecture ou un bug difficile, Claude est mon outil de prédilection. J'apprécie particulièrement :

• Sa capacité à analyser de grands blocs de code
• Ses explications détaillées des solutions proposées
• Sa compréhension du contexte quand je décris un problème

ChatGPT pour le brainstorming

Pour la phase de conception et de brainstorming, ChatGPT est excellent pour :

• Explorer différentes architectures possibles
• Comparer des approches techniques
• Rédiger de la documentation technique

Ce qui a changé concrètement

Productivité : +40% en moyenne

Je mesure régulièrement ma productivité. Depuis l'adoption de ces outils, je constate une amélioration d'environ 40% sur le temps de développement. Les gains principaux viennent de :

• Boilerplate : -70% de temps
• Tests unitaires : -50% de temps
• Débogage : -30% de temps
• Documentation : -60% de temps

Qualité du code : en hausse

Contrairement à ce qu'on pourrait penser, l'IA n'a pas dégradé la qualité de mon code. Au contraire :

• Je passe plus de temps sur l'architecture et moins sur l'implémentation
• L'IA me suggère souvent des patterns que je n'aurais pas envisagés
• Le code généré est un point de départ que je revois toujours

Les pièges à éviter

1. Ne pas comprendre le code généré

C'est le piège numéro un. Ne jamais copier-coller du code IA sans le comprendre. C'est particulièrement vrai pour les débutants (comme je l'explique dans un autre article).

2. Trop se reposer sur l'IA pour l'architecture

L'IA est excellente pour l'implémentation, mais les décisions architecturales doivent rester humaines. L'IA n'a pas le contexte métier complet de votre projet.

3. Ignorer la sécurité

Le code généré par l'IA peut contenir des vulnérabilités. Toujours vérifier :

• La validation des entrées utilisateur
• La gestion des secrets et variables d'environnement
• Les injections SQL ou XSS potentielles

Mon workflow actuel

Voici à quoi ressemble une journée type :

1. Matin : Revue des tâches, planification avec l'aide de Claude pour les tâches complexes
2. Développement : Coding avec Copilot activé, consultation de Claude pour les problèmes
3. Tests : Génération de tests avec l'IA, revue manuelle des cas edge
4. Revue : Relecture du code de la journée, refactoring si nécessaire

Conclusion

L'IA n'est pas là pour nous remplacer. C'est un amplificateur de compétences. Plus vous êtes compétent, plus l'IA vous rend productif. Mais elle ne compensera jamais un manque de fondamentaux.

Mon conseil : adoptez ces outils progressivement, comprenez toujours ce que vous utilisez, et concentrez-vous sur ce que l'IA ne peut pas faire — comprendre les besoins métier et prendre des décisions architecturales éclairées.