Platform Engineering et code généré par une IA

L'émergence des outils d'IA générative augmente de manière très importante la probabilité d'avoir du code en production qui n'a pas été écrit par un software engineer. L'intégration de ce code dans les processus de développement existants pose un problème que le platform engineering doit adresser. Voici comment :

1. Automatisation et orchestration renforcées

Etendre les capacités d'automatisation pour inclure la validation et les tests spécifiques au code généré par l'IA. Cela peut impliquer des vérifications automatisées de la qualité du code, des tests de régression plus fréquents, et des processus de revue de code adaptés.

2. Sécurité et conformité accrues

Le code généré par l'IA peut introduire des vulnérabilités. Les plateformes doivent intégrer des outils d'analyse de sécurité spécialisés pour le code IA, renforcer les contrôles d'accès, et mettre en place des processus de vérification de conformité plus stricts.

3. Intégration et traçabilité améliorées

Il est crucial de pouvoir tracer le code généré par l'IA. Les plateformes doivent offrir des fonctionnalités avancées de gestion des versions et de traçabilité, permettant de distinguer clairement le code généré par l'IA du code écrit manuellement.

4. Expérience développeur adaptée

Les plateformes doivent fournir des outils et des guides spécifiques pour aider les développeurs à travailler efficacement avec le code généré par l'IA, incluant des bonnes pratiques d'utilisation et de modification de ce code.

5. Monitoring et observabilité étendus

Les outils de monitoring sont nécessaires pour détecter rapidement les problèmes potentiels liés au code généré par l'IA en production. Cela implique des métriques et des alertes spécifiques pour surveiller le comportement de ce code.

6. Gestion des versions et des API renforcée

Les plateformes doivent offrir des fonctionnalités pour gérer les différentes versions du code généré par l'IA et assurer la compatibilité des API, notamment en cas de régénération fréquente du code.

7. Feedback et gestion des bugs adaptés

Des mécanismes spécifiques doivent être mis en place pour collecter et analyser le feedback sur le code généré par l'IA, permettant d'améliorer continuellement la qualité et la pertinence du code produit.

8. Analytics et reporting enrichis

Les plateformes doivent fournir des analyses détaillées sur l'utilisation et les performances du code généré par l'IA, permettant aux équipes de prendre des décisions sur son intégration et son optimisation.

Le Platform Engineering doit créer un environnement où le code généré par l'IA est intégré de manière sûre, efficace et productive dans le processus de développement. Cela permet aux équipes de tirer parti des avantages de l'IA tout en maintenant les standards élevés de qualité, de sécurité et de performance attendus.