Tribunes

Le platform engineering pour intégrer efficacement l'IA générative dans le développement logiciel

Olivier Rafal : « Se contenter de confier à des développeurs des outils dopés à la GenAI sans autre forme de procès, c'est l'assurance de se retrouver confronté à de l'anarchie technologique »

L'IA générative améliore déjà la productivité des développeurs. Demain, elle sera indispensable, intégrée dans les outils et les usages. Mais votre SI sera-t-il capable d'absorber cette nouvelle façon de travailler ? D'en tirer parti ? Si vous attendiez une bonne occasion de vous intéresser au platform engineering, la voici.

PublicitéBien sûr, l'IA générative peut aider à développer beaucoup plus rapidement. Et si l'usage de tels assistants fait encore débat aujourd'hui au sein des DSI, et particulièrement parmi les développeurs, il faut aussi avoir conscience que nous n'en sommes qu'au début de ces outils. D'ici 2 ou 3 ans, nul doute que l'IA générative aura investi tous les outils et le quotidien des équipes de développement.

C'est probablement pour cette raison que les débats se focalisent sur cette technologie, ses performances, ses défauts réels ou supposés. Mais c'est l'évolution du reste du SI - et des pratiques associées - qui pose problème en réalité. L'IA générative pour les développeurs va s'améliorer ; les progrès en quelques mois sont déjà considérables. Mais se contenter de confier à des développeurs des outils dopés à la GenAI sans autre forme de procès, c'est l'assurance de se retrouver confronté à de l'anarchie technologique, des incidents en tout genre et la création de ces fameux plats de spaghetti impossibles à démêler, posant des problèmes de sécurité, de performance et, forcément, de maintenabilité. Sans une approche structurée, les entreprises risquent de se retrouver plus vite... avec des systèmes instables, difficiles à maintenir et à faire évoluer.

Si un DSI souhaite véritablement tirer parti de l'IA générative pour accélérer ses développements, il lui faudra aussi mettre en place l'environnement technologique et organisationnel à même de cadrer, d'accueillir et de sécuriser ces développements. Autrement dit, il lui faudra s'atteler au sujet du platform engineering.

Lorsqu'on parle de plateforme, on se réfère généralement à l'environnement technique destiné à faciliter le déploiement des produits de l'entreprise, qui viendront s'appuyer sur cette plateforme et en consommer les services (authentification, scalabilité, monitoring, etc.). En ce sens, les plateformes industrialisent la mise à disposition des produits aux clients - internes ou externes.

De la «customer experience» à la «developer experience»

Cet aspect «customer experience» est aujourd'hui bien mieux pris en compte, et c'est heureux. Il faut maintenant s'intéresser au sujet de la «developer experience». Discipline émergente, le "platform engineering" vise non seulement à constituer la meilleure plateforme possible par rapport au contexte de déploiement et de consommation des produits, mais aussi à optimiser les processus de développement logiciel en créant des plateformes internes sur mesure pour les équipes de développement, associées à des pratiques DevOps.

De façon générale, IA générative ou non, le platform engineering ne présente que des bénéfices. En outillant la démarche DevOps, il clarifie les rôles et responsabilités des équipes, et leur redonne de l'autonomie, grâce à un modèle de consommation de la plateforme en self-service. Les développeurs deviennent alors des clients de la plateforme, pour lesquels la notion d'expérience utilisateur acquiert une grande importance. Cela réduit leur charge mentale : les développeurs peuvent se concentrer sur le fonctionnel et la valeur qu'ils apportent aux applications.

PublicitéLà où cette discipline du platform engineering devient critique, avec l'arrivée de l'IA générative, c'est pour sécuriser le déploiement des applications. Si toute la chaîne d'intégration et de delivery est automatisée et sous contrôle, il devient possible de cadrer, monitorer et sécuriser tout ce qui doit partir en production, à l'aide de garde-fous, règles et autres mécanismes d'inspection. C'est seulement de cette manière que les développeurs pourront augmenter leur productivité grâce à l'IA et que les entreprises pourront en bénéficier sans prendre de risques.

Article rédigé par

Olivier Rafal, Consulting Director Strategy de WEnvision
Olivier Rafal est Consulting Director Strategy de WEnvision, cabinet de conseil du groupe SFEIR. Consultant, auteur, conférencier, formateur, Olivier Rafal a rejoint SFEIR en 2020 et cofondé WEnvision en janvier 2022.

Ancien rédacteur en chef de lemondeinformatique.fr, Olivier Rafal a ensuite passé 10 ans dans un cabinet de conseil et d'analyse du marché IT. Il accompagne aujourd'hui les entreprises tout au long de leur démarche de stratégie numérique et de modernisation des SI, toujours dans l'optique de la création de valeur.

Olivier est ainsi l'interlocuteur privilégié des CIO et CTO pour co-construire et formaliser leurs feuilles de route, cadres de gouvernance et grands principes directeurs, ainsi que les documents et business cases requis pour expliquer la démarche aux Comex et fonds d'investissement.