IA Générative dans le Workflow Développeur : Au-delà de l'Autocomplétion

L’IA générative a dépassé le stade du gadget. Ce n’est plus un simple outil qui autocomplète des for loops — c’est un ensemble d’outils qui, bien intégrés, transforment la productivité d’un développeur senior. Mais la clé est “bien intégrés”. Sans méthode, l’IA génère du code médiocre que vous passerez plus de temps à debugger qu’à écrire vous-même.

Voici comment j’intègre l’IA dans mon workflow quotidien — et où je trace la ligne.

L’IA comme outil de productivité, pas de remplacement

Commençons par tuer le mythe : l’IA ne remplace pas les développeurs seniors. Elle remplace les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée. La réflexion architecturale, la compréhension du domaine métier, et le jugement technique restent irremplaçables.

Ce que l’IA fait bien :

• Générer du code boilerplate à partir d’une spec claire
• Proposer des implémentations de patterns connus
• Écrire des tests pour du code existant
• Reformuler et documenter du code complexe
• Détecter des patterns problématiques en code review

Ce que l’IA fait mal :

• Décider de l’architecture d’un système
• Comprendre les contraintes business non documentées
• Évaluer les trade-offs à long terme
• Garantir la sécurité du code généré

Cas d’usage concrets

Génération de code

L’IA excelle pour le code structurel — DTOs, migrations, API routes, composants UI standards. Le gain de temps est réel quand le contexte est clair.

Prompt efficace :
"Crée un composable Vue 3 useDebounce<T> qui prend une ref et un délai,
retourne une ref debouncée. Utilise watchEffect et clearTimeout."

Prompt inefficace :
"Crée un hook de debounce"

La qualité de l’output dépend directement de la qualité du prompt. Un senior qui sait exactement ce qu’il veut obtient un code utilisable en une itération. Un junior qui prompte vaguement obtient du code qui “a l’air correct” mais qui casse en edge cases.

Code review assistée

L’IA comme reviewer complémentaire détecte des choses que l’œil humain manque :

• Variables non utilisées
• Gestion d’erreur manquante
• Incohérences de naming
• Complexité cyclomatique excessive
• Vulnérabilités de sécurité courantes (injection SQL, XSS)

Le workflow : l’IA review en premier, le humain review ensuite. L’IA attrape le mécanique, l’humain juge l’architecturale.

Génération de tests

C’est peut-être le cas d’usage avec le meilleur ROI. L’IA génère des tests unitaires et d’intégration à partir du code existant :

"Écris les tests Vitest pour cette fonction validateOrder().
Couvre : ordre valide, panier vide, montant négatif, quantité 0,
produit inexistant. Utilise describe/it, pas de mock externe."

L’IA génère 80% des cas de test corrects. Le développeur ajoute les edge cases métier que seule la connaissance du domaine permet d’identifier.

Pour les tests E2E, l’approche est différente — les tests Playwright nécessitent une compréhension des parcours utilisateur que l’IA ne peut pas deviner seule.

Documentation

Documenter du code legacy est une corvée. L’IA transforme ça en tâche de 5 minutes :

"Documente cette classe OrderProcessor en JSDoc.
Explique le rôle de chaque méthode publique, les paramètres, les retours,
et les exceptions possibles. Style concis et technique."

Le résultat est généralement bon pour la documentation technique. Pour la documentation architecturale (ADR, diagrammes C4), l’IA assiste mais ne décide pas.

Intégration dans le workflow quotidien

Mon workflow type avec IA :

1. Matin : revue des PRs avec assist IA pour le screening initial
2. Coding : IA pour le boilerplate, le développeur pour la logique métier
3. Tests : IA génère la base, je complète les cas métier
4. Documentation : IA rédige, je valide et enrichis
5. Architecture : IA comme sparring partner pour explorer des options

L’IA s’intègre particulièrement bien dans une approche Product Management pour développeurs : elle accélère l’exécution et libère du temps pour la réflexion produit.

Outils dans ma stack :

• Claude Code : en CLI pour le refactoring, les migrations, l’exploration de codebase
• Cursor : dans l’IDE pour les sessions de développement intensif avec contexte large

Limites et vigilance

Hallucinations

L’IA invente des APIs, des méthodes, des paramètres qui n’existent pas. Toujours vérifier contre la documentation officielle. C’est particulièrement dangereux pour :

• Les versions de packages (l’IA mélange les versions)
• Les APIs de frameworks (Symfony 7 vs 6, Next.js 14 vs 15)
• Les configurations spécifiques à un environnement

Sécurité

Le code généré par l’IA peut contenir des vulnérabilités subtiles :

• Injection SQL via des requêtes concaténées
• XSS dans du code de rendu dynamique
• Secrets hardcodés dans les exemples
• Dépendances obsolètes ou vulnérables

Règle : tout code généré passe par la même revue de sécurité que le code humain. Pas de passe-droit parce que “c’est l’IA qui l’a écrit”.

Dépendance et atrophie

Le risque à long terme : s’appuyer tellement sur l’IA qu’on perd la capacité de résoudre des problèmes complexes sans elle. Mon garde-fou : des sessions de coding régulières sans IA, des katas, et de la veille technique active.

Mon setup IA 2026

Outil	Usage	Fréquence
Claude Code (CLI)	Refactoring, migrations, exploration	Quotidien
Cursor	IDE avec contexte large, dev intensif	Quotidien
Claude (web)	Recherche, brainstorming, documentation	Plusieurs fois/jour

Le coût total : ~80€/mois. Le ROI estimé : 5-10h gagnées par semaine sur les tâches mécaniques. Ce temps libéré va dans la réflexion architecturale et la discovery produit.

En résumé

L’IA générative est un multiplicateur de productivité pour les développeurs seniors qui savent :

1. Prompter efficacement avec un contexte précis
2. Valider systématiquement l’output (hallucinations, sécurité)
3. Tracer la ligne entre assistance et dépendance
4. Choisir les bons outils pour chaque tâche

L’IA ne fait pas de vous un meilleur développeur. Elle vous libère du temps pour l’être.