LMi-MAG29 mars - Flipbook - Page 21
© Leboncoin
PROFIL LINKEDIN
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en apprécier le résultat, et redoutent d’être confinés à un
rôle de contrôle des IA. Par ailleurs, des craintes existent
sur la qualité de ce qui va être produit par ces technologies. Et elles sont justifiées ! Les IA produisant du code
ont tendance à être verbeuses, voire à commettre des
erreurs, même si c’est de moins en moins vrai au fil des
évolutions de la technologie. Avec nos 30 millions d’utilisateurs, nous ne pouvons pas nous permettre de laisser
passer en production du code de mauvaise qualité. Par
exemple, demander à une IA de réaliser une évolution en
partant de zéro reste difficile. Plus l’aspect fonctionnel se
complexifie, plus déléguer la tâche à 100% à une IA est, à
ce stade, illusoire.
« Avec nos 30 millions d’utilisateurs, nous ne pouvons pas
nous permettre de laisser passer en production du code de mauvaise
qualité », Julien Jouhault, directeur technique de Leboncoin.
Sur ces tâches, avec Claude Code, les gains peuvent monter à 40% d’efficacité supplémentaire. Avec des bémols,
car on parle d’une période courte - un trimestre -,
de cas spécifiques et de résultats basés sur la perception
des développeurs. Mais, dans notre contexte, nous avons
observé, au cours de ce Poc, des différences significatives entre les trois outils.
Avez-vous généralisé le déploiement
de Claude Code suite à ce Poc ?
J. J. : Oui, l’outil est désormais déployé dans 100% de nos
équipes de développement, tous nos ingénieurs logiciels
ayant désormais une licence. Sur l’ensemble des équipes,
on observe un taux de 40% d’utilisateurs actifs quotidiens,
soit environ une centaine d’utilisateurs qui s’en servent
chaque jour pour 250 licences déployées.
Avec cette montée en puissance des usages
de l’IA, avez-vous mis en place des procédures
de tests et de contrôle supplémentaires ?
J. J. : Pas encore, mais nous sommes déjà bien outillés
sur l’analyse de code. Avant qu’un code ne parte en production, il passe par des contrôles de sécurité et de qualité automatiques et par une phase de contrôle humain.
De façon systématique, avant toute mise en production,
il est ainsi revu par deux développeurs, travaillant sur la
stack technique concernée, après une première validation
fonctionnelle par des ingénieurs qualité.
Une des évolutions que nous sommes en train d’étudier,
c’est de remplacer cette révision par des développeurs
par des IA, via un processus dit d’AI-as-a-judge. [Lire
l'intégralité de l'entretien sur lemondeinformatique.fr]
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Comment envisagez-vous d’accélérer l’adoption
de cette solution ?
J. J. : D’abord, nous avons choisi la voie de l’adoption
organique, en poussant chacun à s’y intéresser, en démontrant les cas d’usage et en misant sur le relais d’utilisateurs
avancés. Nous n’avons pas forcé l’adoption, car ces outils
transforment les pratiques et usages. Nous préférons donc
y aller progressivement. L’an prochain, notre cible est d’atteindre les 80% d’utilisateurs actifs.
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Quels freins rencontrez-vous ?
J. J. : Le premier d’entre eux, c’est la crainte de développeurs de voir leur métier changer drastiquement : car
certains d’entre eux adorent écrire des lignes de code et
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