Dorra Bartaguiz part de la promesse de l'IA : plus de 80 % des développeurs estiment qu'elle a augmenté leur productivité individuelle, selon les rapports DORA 2024 et 2025. Mais vitesse veut dire risque. Le temps de développement s'est réduit, et le goulot reste la revue de code. Elle rappelle que la lecture dépasse largement l'écriture : un ratio de plus de dix pour un chez Robert C. Martin, environ 70 % du temps passé à comprendre le code contre 5 % à l'éditer selon une étude de 2015. L'IA accélère la génération syntaxique et alourdit la relecture.
Pour savoir si l'on peut se fier aux tests générés, elle prend un cas réel : calculer la date d'invitation à un dépistage médical à partir du type de dépistage, de la date de naissance et de la date du jour, avec des règles de report pour les dates invalides, passées, fériées ou tombant un week-end. Généré d'un seul prompt, le code est annoncé couvert à 100 %. Elle mesure 33 % de couverture globale, 95 % sur le domaine, relève une série de défauts (configuration en dur, méthodes statiques, violation du principe de responsabilité unique, échecs silencieux, valeurs magiques, couplage fort) et obtient un score de tests de mutation de 13,82 %. Les tests générés sans rigueur valident les erreurs de l'IA.
Elle définit alors le harness comme tout ce qu'on ajoute autour du modèle pour améliorer la génération ; un agent est un modèle plus un harness. Pour rendre l'agent plus déterministe, elle propose les pratiques craft et le shift-left. Le même cas est repris étape par étape : demander les définitions du domaine, décomposer en règles, identifier des exemples et des cas limites, écrire des scénarios Given/When/Then, générer les tests d'acceptation et unitaires, puis demander un refactoring vers le clean code, l'architecture hexagonale et les patterns tactiques du DDD. Avec l'IA, le TDD devient une pratique de contrôle d'un agent imprévisible ; elle cite Kent Beck, pour qui les équipes qui savent tester s'adapteront mieux.
Les baby steps ne suffisent pas : il faut travailler le harness, notamment par des skills. Les frameworks populaires, de Superpowers à Skraft chez AXA, reposent sur ces pratiques. Enfin, la vie d'un produit ne s'arrête pas au cycle de développement : équiper la seule équipe de développement crée un nouveau goulot. Elle propose d'outiller tout le cycle produit avec des agents spécialisés, des garde-fous contre les boucles infinies, et résume les usines logicielles comme la somme du loop engineering, du harness engineering et de la supervision humaine.