Du legacy à l'autoCode

#IA pas qu'à déléguer

@docroms.com

Romuald

Bluesky : docroms.com

(link : 100ko)

LeadDev

- Performance

- Qualité (éthique, sécurité… )

- Eco-conception

- Ecologie

- Numérique Responsable

- Inclusion & Accessibilité

CHAPITRE 1 / 6

Le "legacy", c'est quoi au juste ?

Code obsolète

EX : un appel API écrit à l'ancienne, jamais mis à jour

// 2015, jamais migré
$.ajax({
  url: '/api/orders',
  success: function (data) { render(data); }
});

Du code fonctionnel, mais plus personne n'écrit ça.

01 · Legacy

Le code mort

EX : du code que plus personne n'appelle

function exportToCsvV1(orders) { /* ... */ }  // 0 appelant
if (FEATURE_OLD_CHECKOUT) {  // flag à false depuis 2 ans
  renderLegacyCheckout();
}

Le code est inutilisé depuis longtemps : c'est du code mort.

01 · Legacy

Le code moderne dégeulasse

EX : du TypeScript récent, mais pas propre

const data: any = await getStuff(id);
// @ts-ignore
return data?.a?.b
  ? (x ? y : z ? w : null)
  : fallback;

Un code récent c'est pas forcément égal à du code propre.

01 · Legacy

Code non normé, sans stratégie identifiable

EX : trois façons de faire le même appel

fetch('/api/user')      // module A
axios.get('/api/user')  // module B
$.get('/api/user')      // module C

Aucune norme définie : laquelle est la bonne ?

01 · Legacy

Doc et README pas à jour

EX : un README qui ne dit plus la vérité

README.md    : npm run start:dev
package.json : scripts dev, build   // pas de start:dev
README.md    : Node 12 requis
.nvmrc       : 20

4 fichiers différents, 4 explications différentes...

01 · Legacy

CHAPITRE 2 / 6

Et l'autocode ?

DÉFINITION

Autocode : on décrit le besoin, l'IA écrit le code.

Deux façons d'y arriver

Full AI

Tout passe par l'agent : prompt, skills, automatismes.

Déterministe

API + CLI, et appel à l'agent seulement quand on en a besoin

02 · Autocode

prompt + skills + Automatisme

On prompt :

On ne réutilise pas forcément ce qui existe, on ne maitrise pas tout : c'est normal, un agent, même avec un prompt court reste non-déterministe.

- Quid du memory.md vs le skill en dépot ?

- Quid des passes de recherches API / CLI / et autre contournement de l'agent pour arriver au résultat

- Comment partager tout mon Workflow avec la team ?

- Très lié au provider AI (openAI, Anthropic...)

Full AI

Points positifs

Ça peut fonctionner.

Les limites et les problèmes

Secrets et droits donnés à l'agent

Tokens : un agent pour surveiller certaines parties

Hallucinations

Performance et efficience

Il faut un bon harness

02 · Autocode

API + Exec (cli) + Agent QUE lorsqu'il en faut

02 · Autocode

Déterministe

On orchestre :

On automatise quand même, mais on utilise l'agent là ou on a besoin de l'agent (raisonnement) pour maitriser ce que l'on fait, et rendre les portions AI plus détérministes.

Points positifs

Bien plus fiable et déterministe

Secrets non partagés

Crame moins de tokens

Meilleure portabilité.

Moins de zone "inconues"

Infiniment plus rapide

Les limites et les problèmes

Il faut un bon harness

02 · Autocode

Dans tous les cas, il faut un harness de ~~toute beauté~~ qualité.

Harness : le cadre autour de l'agent (normes, outils, contexte).

02 · Autocode

CHAPITRE 3 / 6

Améliorer le harness en réduisant l'entropie

# moins d'entropie, moins d'hallucination

Entropie : le désordre d'un repo. Plus il y en a, plus l'agent invente (hallucine).

Nettoyer avant de prompter

Supprimer le code mort

← la fonctionnalité de 2012 plus utilisée.

Un seul pattern par besoin

← le code moderne dégeulasse

Écrire la norme implicite

← le code non normé présent dans le code avec 6 patterns différents

Moins d'entropie en entrée,
moins d'hallucination en sortie.

03 · Harness

Mettez votre codebase à jour.

← Un code de 2009 avec des pratiques obsolètes.

Normes et harness

Normes

Écrites dans le repo, lisibles par l'agent.

Harness

Le cadre autour de l'agent : skills, contexte... on le garde propre aussi.

Chaque ticket met à jour
la doc qu'il touche.

03 · Harness

L'audit du repo

03 · Harness

- Un point d'entrée
- Une doc complète, mais pas trop grosse.

- Une doc à jour

Kronn

CHAPITRE 4 / 6

Le déterministe d'abord

Rappel : API + CLI, l'agent seulement quand il en faut.

Agent

= Stochastique.

Utile quand on a besoin de raisonnement

(ou de logique avec des modèles décisionnels [jev / clef...])

Déterministe

= tout le reste.

Ex. : tag, merge, vérifier une citation.

04 · Déterministe

De l'autocode avec un minimum d'AI.

Get Ticket

→

get commentaires

→

création
Worktree

→

Agent

écrit le code

→

créer la PR

WORKFLOW API ou EXEC CLI: récupérer ce dont aura besoin l'agent

AGENT

CLI (gh)

Agent

review la PR

→

merge

→

tag /
release

→

staging

→

prod

AGENT

WORKFLOW API ou EXEC CLI : la mise en prod, sans IA

Prompt trop chargé : l'agent oublie des étapes.

Si je peux l'écrire en script,
ce n'est pas un travail pour l'agent.

04 · Déterministe

Trouver un outils pour le faire simplement

Un bon harnais est essentiel pour mieux contrôler l'AI

04 · Déterministe

Rien n'empêche d'utiliser un agent, pour créer un workflow d'autocode le plus déterministe possible.

Kronn

CHAPITRE 5 / 6

L'autocode

Skills : le contexte à la demande

Contexte : tout ce que l'IA a sous les yeux pendant qu'elle travaille. Trop de contexte noie l'IA, surcharge son contexte et provoque des "hallucinations". De plus un skill peut-être totalement inutile avec les modèles récents.

Tout dans le prompt

Le contexte gonfle, les tokens aussi.

Chargé à la demande

Le contexte arrive quand l'étape en a besoin.

Skill : un bloc de consignes non connues de l'agent,
chargé seulement quand l'agent en a besoin.

05 · Pipeline

Agent : utiliser le bon modèle à la bonne étape

Étape simple

→

petit modèle (ou local)

Raisonnement difficile

→

modèle puissant

Chaque mot lu ou écrit par l'IA (un token) se paie.

Bon modèle = moins de tokens = plus sobre.

05 · Pipeline

Les modèles locaux s'en sortent très bien sur des tâches simples ou très bien écrites. (ex : Qwen 3.8 27b)

Le ticket doit être PAR-FAIT

✅ Le code est propre et/ou documenté.

✅ Les workflows sont déterministes.

Avoir un harness de qualité ne va pas tout faire si à la base le ticket est mal fichu ❌.

05 · L'autocode

AutoCode supervisé

On supervise l'agent, on l'oriente, on vérifie

Full AutoCode

L'agent fait TOUT de la prise de ticket à la MEP

Deux modes d'autocode :

Mode supervisé

Autocode supervisé : le dev garde la main, il oriente l'agent, il est responsable de la MEP.

Le dev donne la solution

→

L'agent exécute

→

Relecture forcée

Le dev donne la solution.
La relecture est forcée.

05 · Pipeline

Autocode total

Autocode Total : l'agent fait tout.

Avec un bon Harnais, le code de l'AI est qualitatif.

⚠️ Autocode : perte de connaissance probable.

05 · Pipeline

Le WF récupère le ticket "autocode"

→

L'agent exécute

→

Le WF check les Reviews, et MEP si possible

CHAPITRE 6 / 6

Rex x Conclusion ?

Même en spécifiant aux agents le bon procédé, et les bonnes normes, il arrive que la doc peut dériver au fur et à mesure des tickets.

06 · REX

Un agent reste et restera Stochastique, même avec un bon Harness, on peut réduire la part de déterminisme, mais on ne rend pas un agent déterministe.

La doc dérive

Un agent reste non-déterministe

06 · REX

Une review, de bout en bout

0 min

2 min

4 min

6 min

8 min

Full AI

tout par l'IA

Déterministe

API + agent + API

4 – 10 min

3 – 6 min

Plus court, et surtout régulier.

Récupérer les bons tickets prenait un temps de fou en full AI.

06 · REX

4 min

6 min

8 min

06 · REX

Du dev à l'orchestrateur expert du produit

Dev

→

Orchestrateur expert tech et produit

Je ne code plus tout : je cadre les agents, je garde l'expertise et les choix tech, et je connais mieux le produit.

L'AI local, ça ~~marche~~ fonctionne 🎉

Beaucoup de choses peut être fait avec de l'AI locale. Suffit de bien découper les tâches.

La productivité d'un dev est aussi lié à ...

... ses tokens et à son ordinateur ! Un dev avec un meilleur ordi et plus de tokens, pourra faire tourner plus de choses en //

Merci !

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