Les étapes du développement d'applications transformées de façon concrète par les agents IA

Quand on parlait de « développement de systèmes », il s'agissait de rédiger un cahier des charges volumineux, de répartir les tâches par phase, de passer par plusieurs cycles de revue, et de mener le projet à terme en plusieurs mois, voire plusieurs années.
Cette approche n'a pas disparu pour autant, mais la pratique du développement d'applications s'oriente déjà vers un modèle fondé sur les agents IA.

Un agent IA ne se limite pas à compléter le code qu'on lui indique.
Il lit l'ensemble du dépôt, planifie le travail, modifie plusieurs fichiers, exécute les tests, corrige selon les résultats et prépare les modifications à soumettre à la revue.
Cette suite d'opérations fonctionne désormais comme un flux continu.

Il ne s'agit pas d'un avenir lointain. Les agents IA prennent déjà en charge une partie des étapes de développement sur le terrain.

Des agents IA qui passent du rôle d'assistant à celui de moteur des étapes de développement

Les étapes « cahier des charges → conception → implémentation → tests » n'ont pas disparu. Ce qui a changé, c'est qu'on ne les parcourt plus une seule fois, l'une après l'autre.

Lorsqu'on communique l'objectif et les critères d'acceptation, un agent IA élabore une proposition d'implémentation, puis produit le code et les tests. Si le résultat semble incohérent, la personne revoit les exigences ou l'interface, et l'agent reprend l'implémentation et la vérification. Un développement qui alterne en courts cycles entre exigences, conception, implémentation et vérification est déjà une réalité.

Le temps passé à écrire le code ligne par ligne diminue, mais le développement ne devient pas pour autant superflu.
Ce qui est attendu des personnes, c'est de définir le périmètre confié aux agents IA, de clarifier l'objectif, les contraintes et les critères d'acceptation, et de juger si le résultat est pertinent.

De « construire après la réunion » à « construire et vérifier sur place »

Nous générons une interface utilisateur tout en recueillant les demandes du client, nous l'alignons sur le design system existant et nous étudions la manière de la connecter à l'API. Nous intégrons les retours et modifions l'écran ou le comportement sur place. Ce qui relevait auparavant du prototype peut aujourd'hui être développé avec une précision proche de celle d'une implémentation finale.

Toutefois, le fait qu'une interface fonctionne et son utilisation sûre en production ne sont pas la même chose.

Ce n'est que lorsque la conception des données, la gestion des droits, la gestion des exceptions, les performances, la supervision, l'exploitation et la maintenance sont pris en compte qu'une application peut réellement être utilisée au quotidien en entreprise.
Grâce aux agents IA, la phase de « mise en forme » est nettement plus rapide, mais la conception et le discernement nécessaires pour « garantir une utilisation durable et sereine » restent indispensables.

Accomplir davantage avec des agents IA et une petite équipe

Les agents IA enchaînent l'implémentation, les tests, la rédaction de documentation et la recherche. Ainsi, même une petite équipe peut couvrir un périmètre bien plus large.

Par conséquent, les frontières entre designers, développeurs frontend, développeurs backend et testeurs se sont rapprochées. Les rôles ne disparaissent pas, mais on évolue vers moins de transferts entre métiers, avec une même équipe qui assume la prise de décision jusqu'à l'amélioration continue.

Plutôt que d'enchaîner de nombreuses personnes sur chaque étape, une petite équipe partageant le même contexte expérimente rapidement, tandis que des experts vérifient les points clés. Ce modèle d'organisation devient un choix réaliste.

Alors qu'on peut aller vite, la sécurité devient essentielle

Les agents IA ne se contentent pas de proposer du code : ils modifient des fichiers, appellent des outils externes et exécutent tests et builds. Précisément parce que leur champ d'action s'est élargi, ils peuvent aussi aller vite dans une mauvaise implémentation ou une modification dangereuse.

Les agents IA présentent, en plus des vulnérabilités traditionnelles, de nouveaux risques : suggestions de dépendances inexistantes ou obsolètes, oublis en matière d'authentification et d'autorisation, fuites de secrets, permissions excessives, injections de prompt, ou modifications non intentionnelles de la configuration CI/CD.

Le code généré ou modifié par un agent IA doit donc faire l'objet de contrôles qualité aussi rigoureux, voire plus, que ceux appliqués au code écrit par un humain.

• Limiter les permissions et les connexions accordées à l'agent IA au strict nécessaire
• Exécuter l'agent dans un environnement isolé des secrets de production
• Analyser automatiquement les dépendances, les vulnérabilités et les licences
• Faire vérifier manuellement l'authentification, l'autorisation, la validation des entrées et le traitement des données personnelles
• Ne pas considérer un code comme sûr au seul motif que les tests sont passés
• Consigner qui a vérifié et approuvé chaque modification

Un code n'est pas sûr parce qu'un agent IA l'a produit, ni dangereux pour la même raison. Il est essentiel de désigner une personne responsable et d'intégrer l'agent dans un processus de développement sécurisé, incluant permissions, environnement d'exécution, contrôles et validation.

L'accessibilité ne peut pas être assurée par les seuls agents IA

Dans le domaine de l'accessibilité également, les agents IA sont très efficaces.

Le champ d'automatisation s'élargit : analyse de la structure HTML, détection des labels manquants, proposition de textes alternatifs, vérification des contrastes, génération de cas de test et implémentation de corrections. Cela permet aussi de repérer les problèmes dès les premières phases de conception et de développement, et de réduire les coûts de correction.

En revanche, la plupart des aspects de l'accessibilité ne peuvent pas être entièrement évalués automatiquement. Les méthodes d'évaluation du W3C recommandent d'utiliser des outils d'évaluation tout en faisant vérifier les résultats par des experts et, si nécessaire, en impliquant des personnes concernées.

Par exemple, les points suivants nécessitent toujours une vérification visuelle et des tests d'utilisation réels :

• Peut-on utiliser le site uniquement au clavier sans se perdre ?
• L'ordre et l'affichage du focus sont-ils naturels ?
• Les changements d'état et les erreurs sont-ils bien annoncés par les lecteurs d'écran ?
• Les informations et les fonctions restent-elles accessibles lors d'un zoom ou d'un reflow ?
• Les titres, les intitulés de liens et les textes alternatifs sont-ils pertinents dans leur contexte ?
• Les utilisateurs réels peuvent-ils accomplir l'action visée ?

En résumé, la vérification et la correction automatiques par des agents IA, associées à la validation humaine par inspection visuelle, utilisation et technologies d'assistance, forment un ensemble indissociable. Il est de plus en plus important d'intégrer l'accessibilité dans les phases d'exigences, de conception, d'implémentation et de test, plutôt que de la traiter comme un dernier point de contrôle.

Ce qui est demandé, c'est un professionnel capable de fournir un contexte et des contraintes clairs

À l'avenir, la valeur ne se mesurera pas uniquement à la rapidité à écrire du code ou à la maîtrise de la rédaction de prompts.

Il s'agit de savoir clarifier « pourquoi le construire », « qui va l'utiliser », « ce qui le rend achevé » et « quels risques sont inacceptables », de fournir à l'agent IA un contexte et des contraintes pertinents, de concevoir les droits d'accès et les portes de contrôle qualité, et de vérifier les résultats.

Le métier de développeur évolue : on passe de l'exécution de l'ensemble des tâches à la combinaison appropriée d'agents IA et d'experts, pour guider la qualité. Et c'est toujours à l'humain qu'incombe, en dernier ressort, la responsabilité de l'exactitude, de la sécurité et de la facilité d'utilisation.

En tant que Liberogic

Chez Liberogic, nous ne faisons pas de l'adoption de l'IA une fin en soi.

Nous transformons notre expertise en développement frontend moderne, en intégration d'API complexes, en conception UI/UX et en accessibilité en un contexte et des contraintes pour les agents IA, afin d'accélérer la vérification et l'amélioration.

Concevoir rapidement. Tester concrètement. Puis finaliser jusqu'à obtenir un produit fiable, incluant la sécurité, l'accessibilité et l'exploitabilité.

Plutôt que de choisir entre vitesse et qualité, nous consacrons ce temps à des vérifications plus approfondies et à une meilleure expérience utilisateur. C'est ainsi que nous envisageons le développement à venir.

En conclusion

Le développement d'applications a déjà changé.

D'un processus où une personne porte seule l'ensemble du travail,

vers un processus où une personne définit l'objectif et les contraintes, un agent IA exécute, et une personne vérifie et assume la responsabilité.

La question n'est plus de savoir si vous utilisez des agents IA.
Il s'agit de déterminer jusqu'où leur confier des tâches, quels droits leur accorder, quelles décisions doivent rester humaines, et comment atteindre une qualité fiable.