Méthode
Développement augmenté par l'IA, piloté par les spécifications
L'IA augmente les compétences d'un ingénieur : elle écrit vite, dans tous les langages, et rédige des tests sans jamais s'en lasser. Elle ne décide ni du système à construire, ni de ce qui est juste. Ma méthode garde ces deux décisions de mon côté et confie le reste à la machine, sous contrôle.
Origine
Une méthode formalisée par GitHub
Le développement piloté par les spécifications, ou Spec-Driven Development, a été formalisé par GitHub en septembre 2025 avec Spec Kit, une boîte à outils open source présentée par Den Delimarsky. La spécification y devient la source de vérité du projet : l'IA travaille à partir d'elle, et non d'une conversation. Je l'applique à tous mes développements, complétée de règles issues de vingt ans de R&D industrielle.
Le cycle
Le parcours d'une fonctionnalité
- 01
Spécifier avec vous
Nous écrivons ensemble la spécification générale : ce que le logiciel doit faire, pour qui, avec quelles règles métier et quelles exceptions.
- 02
Détailler
Je détaille ensuite la spécification point par point, en exigences numérotées et vérifiables, que vous relisez avant la suite.
- 03
Valider les rendus
Avant la moindre ligne de code, vous manipulez les écrans sous forme de maquettes interactives. Vous les corrigez, puis vous les validez.
- 04
Planifier
Je choisis l'architecture, les interfaces et les compromis techniques, puis je découpe le plan en tâches courtes reliées aux exigences.
- 05
Implémenter
Le code et les tests sont produits tâche par tâche, dans le cadre fixé, avec un outillage et des méthodes de production développés en interne. Je relis chaque modification avant qu'elle entre dans le dépôt.
- 06
Vérifier
Tests unitaires, d'intégration et de bout en bout, dans un vrai navigateur ou sur le vrai matériel. La chaîne d'intégration bloque la moindre régression.
Ce que l'IA change, et ce qu'elle ne change pas
Ce que l'IA a changé
- Le langage n'est plus un obstacle : l'IA écrit du Rust comme du Kotlin.
- Une couverture de tests complète devient accessible à chaque projet.
- Le code se produit en abondance.
Ce qui reste un métier
- Il faut toujours savoir quel système construire, et pourquoi.
- Il faut toujours reconnaître un résultat faux, et l'on ne relit bien que ce que l'on saurait écrire.
- Le prestataire reste seul responsable de ce qu'il livre.
Ce que vous y gagnez
Chacun sait qu'un logiciel devrait être couvert par des tests unitaires, d'intégration et de bout en bout. Peu de projets les financent, parce que les écrire coûtait plus cher que le code lui-même. Encadrée par des spécifications, l'IA fait chuter ce coût : vous obtenez une couverture de tests réservée jusqu'ici aux programmes certifiés.
Ce que vous récupérez
À la fin de la mission, tout ce qui a été produit vous appartient.
- Les sources, dans votre dépôt
- Les spécifications numérotées
- La suite de tests, exécutable par vos équipes
- Les rapports d'exécution des tests
- La documentation technique
Questions
Les questions que l'on me pose
Où va mon code ?
Votre code reste dans votre dépôt et sur mon poste. Seuls des extraits de contexte partent vers le fournisseur d'IA, jamais le dépôt complet ni vos données de production. Si votre politique de sécurité impose une frontière plus stricte, je m'y conforme et je vous dis ce que cela change sur les délais.
Le code écrit avec une IA est-il fiable ?
Autant que le cadre qui l'entoure. Ici, une exigence numérotée précède chaque fonctionnalité, un test la vérifie ensuite, et je relis entre les deux.
Qui est responsable du code livré ?
Moi. Le code livré est relu, testé et assumé, quelle que soit la manière dont sa première version a été écrite.
Ce site suit la même méthode
Sa suite de tests s'exécute à chaque livraison, et le rapport est publié avec sa date et son numéro de version.