Le développement logiciel assisté par intelligence artificielle
Les assistants d'intelligence artificielle font désormais partie intégrante de la méthode de travail de Jessy Piacentini pour concevoir, documenter et améliorer ses projets logiciels personnels, qu'il s'agisse de PianoMaster, de MIDI Knowledge Base ou de ses outils d'automatisation.
Un appui à la conception
En amont du code, les assistants IA servent à clarifier une idée, explorer plusieurs architectures possibles pour une fonctionnalité, ou anticiper les cas limites d'un traitement de données avant de l'implémenter. Cette phase de réflexion assistée réduit les allers-retours une fois le développement commencé.
Une aide à la documentation
La documentation technique de chaque projet — structure de l'arborescence de MIDI Knowledge Base, description des fonctionnalités de PianoMaster — bénéficie d'un travail de rédaction assisté, qui permet de maintenir une documentation à jour sans que cela devienne une charge disproportionnée par rapport au développement lui-même.
Une relecture et une correction progressives
Jessy Piacentini s'appuie également sur ces outils pour relire du code existant, identifier des points d'amélioration ou des erreurs potentielles, et tester des corrections avant de les intégrer définitivement à un projet. Cette pratique s'inscrit dans la continuité de son approche générale du développement logiciel, fondée sur l'itération et la validation progressive.
Une pratique qui évolue vers plus d'autonomie
Au-delà de l'assistance ponctuelle, Jessy Piacentini explore la possibilité de confier à des agents d'intelligence artificielle des tâches plus autonomes de test et de correction de code, dans un cadre contrôlé. Cette évolution est détaillée sur la page consacrée à son infrastructure d'IA locale, encore en développement.
Une vérification systématique des suggestions
Utiliser un assistant d'intelligence artificielle pour écrire ou corriger du code ne dispense pas de le relire et de le tester. Jessy Piacentini considère les suggestions produites par ces outils comme une proposition de départ, jamais comme un résultat définitif : chaque suggestion est vérifiée avant d'être intégrée à un projet, selon la même logique de validation appliquée à l'ensemble de ses développements.
Des usages concrets sur des tâches précises
Dans la pratique, ces assistants interviennent par exemple pour proposer plusieurs façons de structurer une fonction de validation de données, pour rédiger une première version d'un texte de documentation à relire ensuite, ou pour repérer un oubli dans une liste de cas à tester. Ce sont des usages ciblés, intégrés à un flux de travail que Jessy Piacentini garde sous son contrôle.
