Le vice-président de la technologie explique comment son équipe utilise Claude Code — et comment son adoption s’est faite sans résistance

Pedro Gustavo Torres est vice-président de la technologie et de l’architecture PXM chez Centric Software, où il utilise l’IA pour développer un produit complexe.

Nous avons discuté avec Pedro de l’adoption réussie de l’IA et de la manière dont Claude Code change la donne. Voici ce qu’il nous a dit.

Un leader à l’ego modeste

Je suis vice-président de la technologie et de l’architecture PXM chez Centric Software. Notre équipe d’ingénierie produit compte environ 60 personnes. Nous avons un produit très complexe qui fonctionne comme un couteau suisse : il est extrêmement flexible et personnalisable pour nos clients et nos partenaires.

Nous effectuons des déploiements fréquents avec des « versions » mensuelles (c’est-à-dire un alignement marketing), et notre architecture actuelle est un monolithe composé de services faiblement couplés qui étendent ses capacités. Nous pouvons également déployer notre système dans n’importe quelle région AWS, ce qui nous permet de proposer une solution véritablement mondiale.

En ce qui me concerne, je suis un leader à l’ego modeste, orienté vers l’action et passionné par la création et la croissance d’équipes d’ingénierie hautement performantes au sein de startups, de scale-ups et d’organisations d’entreprise.

J’utilise l’IA quotidiennement pour maximiser ma productivité et mes résultats. C’est un véritable changement de paradigme !

Pedro partage son expérience

J’utilise l’IA quotidiennement pour maximiser ma productivité et mes résultats. C’est un véritable changement de paradigme !

Comment Claude Code révolutionne l’ingénierie logicielle

Toute l’équipe utilise désormais Claude Code pour nos tâches de développement. Nous l’utilisons également pour les revues de code. Mais honnêtement, Codex et CodeRabbit sont tout aussi performants.

Avant Claude Code, nous avions besoin de beaucoup d’accompagnement et de soutien. Avec Claude, ce besoin a diminué et chacun est devenu plus autonome, en développant les tâches de A à Z.

L’équipe SRE a connu sa plus grande avancée lorsque Claude Code s’est révélé être un dépanneur remarquable ! Les opérations de dépannage qui prenaient autrefois des heures ne prennent désormais que quelques minutes. Montrez-lui les systèmes, l’emplacement des journaux, etc., et Claude peut établir un diagnostic impressionnant de n’importe quelle situation complexe. Cela m’impressionne profondément.

Je ne peux pas imaginer l’avenir du secteur de l’ingénierie logicielle sans lui.

Comment l’IA et les humains peuvent travailler ensemble

Les humains dotés de l’IA deviennent des surhumains. Je ne vois aucun travail qui soit réservé exclusivement aux humains ou à l’IA. Je les vois toujours travailler ensemble. Les humains travaillent aux côtés de l’IA, la supervisant et l’orientant chaque fois que nécessaire.

Nous utilisons l’IA pour la planification, la mise en œuvre et la revue ; un humain effectue ensuite une revue finale du travail de l’IA.

Au-delà de cela, l’IA peut intervenir sur n’importe quel sujet. Vous souhaitez réfléchir à une décision d’architecture ? Claude peut créer un ADR. Vous voulez effectuer une revue de code ? Claude apprendra à connaître votre dépôt et vous fournira des commentaires pertinents. Vous souhaitez dépanner un incident ? Claude identifiera la cause racine bien plus rapidement qu’un humain.

Les possibilités sont infinies. Claude nous a même aidés à choisir entre plusieurs options de courtiers de messages, en simplifiant la décision grâce à une présentation claire des avantages et des inconvénients.

Plus récemment, alors que nous explorions une expérience agentique au sein de notre produit, nous avons pu créer un prototype, obtenir des retours et valider celui-ci en quelques jours. Sans l’IA, cela aurait pris plusieurs mois.

Pourquoi la seule mesure qui compte avec l’IA est le délai entre l’idée et la solution prête pour le client

En ce qui concerne les résultats, je pense qu’il est encore trop tôt pour fournir des chiffres. Je préférerais remettre en question les idées reçues dans ce domaine.

Pour moi, des indicateurs tels que la fréquence des déploiements, le taux de défauts, le temps de cycle, la disponibilité et l’efficacité des coûts passent à côté de l’essentiel. Ils sont bien sûr importants. Mais ce que nous devons réellement mesurer, c’est le temps nécessaire pour passer d’une idée à la livraison d’une solution fonctionnelle aux clients.

Certes, on pourrait soutenir que la fréquence des déploiements permet de se rapprocher de la livraison de solutions aux clients, mais à mes yeux, cela mesure toujours la « mauvaise » chose.

J’invite tout le monde à se concentrer sur ce qui compte : le délai entre l’idée et la livraison. Tout le reste pourrait être considéré comme un indicateur de vanité — ou même être manipulé.

Pourquoi les échecs de l'IA présentent généralement peu de risques

Comme toute chose, l'IA comporte son lot de défis.

L'un d'eux est qu'il est devenu plus difficile de résister à la tentation de devenir « paresseux » et de trop dépendre des outils d'IA. Mais après tout, est-ce vraiment une mauvaise chose ? Seul le temps nous le dira.

Un autre défi concerne la qualité insuffisante des résultats. Mais cela se produit généralement lorsque nous ne fournissons pas tout le contexte ou que nous omettons des détails importants dont l'IA a besoin pour exécuter la tâche. Comme j'aime le dire : « L'IA est formidable, mais elle ne lit pas encore dans les pensées ! »

J'ai constaté qu'il était efficace de fournir à l'IA les artefacts — par exemple, les documents — tels que les suivants :

• Énoncé du problème
• Approches envisagées
• Solution choisie
• Plan de mise en œuvre (par exemple, épopées et tickets JIRA)

Cela fournit une vue consolidée et puissante de toute initiative.

Heureusement, lorsque l'IA ne se comporte pas comme prévu, l'impact se limite généralement à la consommation de jetons — à condition que les garde-fous appropriés soient en place. Oui, cela peut coûter cher, mais nous pouvons même y remédier avec un minimum d'efforts.

Pourquoi la sécurité psychologique est essentielle à l'adoption de l'IA

Mes équipes ont bien adopté Claude Code. Elles ont montré peu ou pas de résistance, et j'ai constaté leur enthousiasme à utiliser le nouvel outil comme multiplicateur de force.

L'une des principales raisons était la sécurité psychologique que nous leur offrions : l'IA n'a supprimé l'emploi de personne ; elle a renforcé leurs capacités.

Outre la sécurité psychologique, les équipes ont besoin de trois éléments pour réussir l'adoption de l'IA :

• Clarté
• Compétence
• Autonomie

Je recommande aux dirigeants de s'occuper de ces fondamentaux avant de mettre en œuvre l'IA. Sinon, l'IA ne résoudra rien. Au contraire, elle peut aggraver les choses.

Et il y a autre chose. Une certaine confusion et une désorientation peuvent apparaître au début, puisque l'IA modifie de nombreux aspects de la vie quotidienne des personnes. Comme pour tout nouvel outil, il faudra du temps pour s'adapter.

Pedro partage

Une certaine confusion et une désorientation peuvent apparaître au début, puisque l’IA modifie de nombreux aspects de la vie quotidienne des personnes. Comme pour tout nouvel outil, il faudra du temps pour s’adapter.

Comment les CTO devraient utiliser le guide habituel de gestion du changement avec l'IA

Une fois que vous êtes prêt à commencer, je vous conseille de suivre le guide « habituel » : trouver des personnes intéressées, les réunir, définir des principes, créer un plan, élaborer du matériel d'accompagnement, mettre en place des garde-fous et déployer le tout. Ensuite, surveiller l'évolution de la situation et agir en conséquence.

Il s'agit d'un exercice classique de gestion du changement.

Pourquoi les emplois dans l'ingénierie logicielle sont préservés

Je ne pense pas que les ingénieurs logiciels perdront leur emploi. Je comprends cette inquiétude, mais tout ira bien. Les humains seront toujours nécessaires, peut-être simplement dans des fonctions différentes.

On parle beaucoup de la perte d'emploi des profils juniors, mais je pense qu'ils seront toujours nécessaires. Il faut simplement attendre que la poussière retombe — et elle commence déjà à retomber.

Comment l’IA transforme le génie logiciel

Nous ne devrions pas trop nous focaliser sur la perfection du code. Les humains comme l’IA font des erreurs, les bogues ont donc toujours existé et existeront toujours.

Ce dont nous avons besoin aujourd’hui, c’est d’un changement d’état d’esprit : être plus pragmatiques et moins perfectionnistes.

Rien de bon ne découle du perfectionnisme. Il ralentit considérablement les équipes. À l’inverse, le pragmatisme nous aide à agir avec plus de détermination, à faire avancer les choses, à éviter la sur-ingénierie et à nous concentrer sur ce qui compte : la valeur pour le client.

C’est ainsi que je vois évoluer le génie logiciel avec l’IA. Moins d’artisanat, plus de pragmatisme.

Pourquoi les CTO doivent adopter l’IA et en apprendre les bases

Voici mon conseil aux CTO : adoptez l’IA, et faites-le rapidement. L’IA est là pour durer. Ce n’est pas un phénomène de mode.

Je vois des entreprises mettre une éternité à déployer des outils d’IA dans leur travail quotidien, mais c’est une erreur. La concurrence n’attendra pas. Ne tombez pas dans le piège d’une prudence excessive. Déployez l’IA rapidement et avec détermination.

Et renseignez-vous sur les bases. J’ai trouvé extrêmement utile de comprendre le fonctionnement de chaque élément, de la science des données et de l’apprentissage automatique aux LLM, au RAG, aux représentations vectorielles et aux bases de données vectorielles. Apprenez-les.

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