Déployer du code généré par l’IA en production : bonnes pratiques et responsabilités

Qui n’a jamais demandé à un outil d’IA de générer une requête SQL ou un morceau de code pour gagner quelques minutes? En quelques secondes, une réponse apparaît et, souvent, elle semble tout à fait correcte. Mais est-elle réellement adaptée à notre contexte?

Dans plusieurs situations, le gain de temps est impressionnant. Il nous est déjà arrivé de demander à un outil d’IA une requête SQL ou un extrait de code pour débloquer rapidement une situation. Dans plusieurs cas, cela nous a permis d’avancer beaucoup plus vite, mais nous pouvons aussi constater que certaines réponses nécessitaient plusieurs ajustements avant de pouvoir être utilisée.

Mais cette facilité amène aussi une nouvelle question : que fait-on du code généré par l’IA une fois qu’il est produit?

Car entre obtenir un code qui fonctionne et avoir un code que l’on peut déployer en production, il y a une étape essentielle : la validation humaine.

L’IA ne connaît pas toujours notre contexte d’affaires, nos règles de gestion, nos données ni les contraintes particulières de notre environnement. Elle peut donc proposer une solution techniquement correcte, mais qui ne répond pas exactement au besoin.

C’est pourquoi l’utilisation de l’IA ne devrait pas simplement consister à copier-coller ce qu’elle nous propose.

C’est souvent là que le vrai travail commence. Le code semble fonctionner, mais comprend-on réellement ce qu’il fait? Répond-il au besoin? A-t-on testé les cas particuliers?

Dans notre travail quotidien, il faut aussi garder en tête les enjeux de confidentialité. Avant de transmettre de l’information à un outil d’IA, il est important de vérifier si nous avons le droit de le faire et quelles informations sont réellement nécessaires.

Même lorsqu’on utilise l’IA, la responsabilité du résultat final nous revient toujours. L’outil peut proposer une solution, mais c’est à nous de nous assurer qu’elle est adéquate et sécuritaire. Nous passons progressivement de « produire nous-mêmes chaque ligne de code » à « être capables d’évaluer, d’adapter et de valider efficacement le code produit avec l’aide de l’IA ».

C’est peut-être l’une des compétences les plus importantes à développer avec l’arrivée de ces outils : savoir utiliser l’IA sans perdre son jugement professionnel.

L’objectif n’est donc pas de choisir entre l’expertise humaine et l’intelligence artificielle, mais de tirer profit des forces de chacune.

Avant de déployer du code généré par l’IA en production, certaines vérifications devraient faire partie du processus de validation. Elles peuvent être résumées en cinq actions simples :

• Comprendre le code généré
• Contrôler sa qualité
• Confirmer le résultat métier
• Conformer le code aux exigences de sécurité et de gouvernance
• Conserver les preuves de validation

Derrière ces cinq actions se trouvent des questions très concrètes : comprend-on réellement le fonctionnement du code? Respecte-t-il les normes en place? Répond-il correctement au besoin d’affaires? Respecte-t-il les exigences de sécurité et de gouvernance? Les validations réalisées sont-elles suffisamment documentées?

Ces éléments contribuent à réduire les risques et à renforcer la confiance dans les solutions mises en production

Si l’une de ces étapes manque, le code ne devrait généralement pas être considéré comme prêt pour la production.

L’IA est devenue un excellent outil pour accélérer certaines tâches et explorer rapidement des pistes de solution. Toutefois, comme tout outil, sa valeur dépend de la façon dont nous l’utilisons.

Dans la majorité des cas, nous devrons considérer le code généré par l’IA comme un point de départ plutôt que comme une solution prête à être déployée.

Notre rôle demeure de le comprendre, de le valider et de nous assurer qu’il répond réellement au besoin avant sa mise en production.

Des outils d’IA peuvent avoir soutenu la révision de ce contenu.