80% des projets logiciels prennent du retard inutilement. Et si l'IA pouvait réellement changer la donne ? Comme beaucoup, je pensais qu'accélérer le développement passait forcément par le recrutement ou l'augmentation des heures travaillées. Puis j'ai intégré une approche d'IA avancée, totalement alignée avec la méthodologie agile. Sur un logiciel récent j’ai exploité pleinement des prompts spécialisés et une base de connaissances dédiée au projet. Chaque étape du cycle agile utilise des instructions précises et exploite une partie ciblée de la base de connaissances interne : 1️⃣ Captation automatisée des besoins Structurer précisément les attentes des utilisateurs dès les premières réunions en éliminant les malentendus. 2️⃣ User Stories générées automatiquement Créer instantanément des User Stories claires, précises et alignées avec les attentes initiales, fluidifiant ainsi la planification des sprints. 3️⃣ Plan technique instantané Générer un plan technique précis, clair et parfaitement adapté aux besoins spécifiques des User Stories comme le ferait un Lead Tech ayant connaissance des contraintes techniques du projet. 4️⃣ Développement assisté Grâce à une intégration directe avec la codebase et les conventions internes, l’IA propose un code parfaitement aligné aux plans techniques, réduisant les tâches répétitives et augmentant la créativité des développeurs. 5️⃣ Code Review optimisée Effectuer une revue de code efficace en s'appuyant sur les standards et bonnes pratiques internes, réduisant considérablement le temps consacré à la détection des erreurs et améliorant la qualité générale du code produit. 6️⃣ Tests intelligents Générer des scénarios de tests fonctionnels complets ainsi qu'un plan technique détaillé d'automatisation, facilitant ainsi considérablement le développement des tests automatisés. Ce que cette approche agile intégrée à l’IA m’a enseignée : → Chaque étape, parfaitement alignée avec la suivante via des prompts et une base de connaissances interne, crée un workflow fluide et ultra-efficace. → Chaque étape peut être prise en main par un humain car ce qui est produit par l’IA est parfaitement compréhensible par la personne suivante (ex: Plan technique pour le développeur ou l'IA). → Une validation humaine derrière chaque suggestion IA garantit un haut niveau de qualité. → La sécurité est cruciale : en utilisant des modèles IA en interne il est possible de protéger les données sensibles. ➡️ Aujourd’hui, je suis convaincu : « 𝗟’𝗜𝗔 𝘁𝗿𝗮𝘃𝗮𝗶𝗹𝗹𝗲 𝗔𝗩𝗘𝗖 𝗻𝗼𝘂𝘀, 𝗽𝗮𝘀 𝗣𝗢𝗨𝗥 𝗻𝗼𝘂𝘀. » C'est pour cela que travaille sur le développeent d'un produit qui va permettre d'améliorer grandement les étapes 1, 2, 3 et une partie de la 6. 💬 Et toi, as-tu déjà essayé d’intégrer l’IA de cette manière agile et connectée ? Quels résultats as-tu observés ? Est ce que tu serais intéressé par le produit que je développe ? Partage en commentaire ! #SoftwareCrewAi