Oui, bien sûr, l'idéal est un bon message de commit, avec les références vers les bons documents, la motivation du changement, ce que ça change etc. etc. Si on a la discipline de faire ça bien à chaque fois, et bien sûr de produire et mettre à jour les documents qui vont avec, on évite la plus grande partie de la dette cognitive pour soi et son équipe.
Mais en pratique, les tentations sont parfois fortes. On doit ajouter une fonctionnalité avec une techno qui ne nous intéresse pas et qu'on maîtrise mal, on a d'autres priorités, etc. Alors hop, un petit coup d'IA vite fait, on relit rapidement, on teste les cas limites, on demande à l'IA quelques explications et rectifications, on retouche manuellement ce que l'IA ne pouvait pas deviner, on commit et on passe à la suite. En itérant ça une dizaine de fois, on se retrouve facilement avec un code qu'on ne maîtrise plus. Les messages de commit peuvent vraiment aider, mais leur rédaction complète et soigneuse suppose déjà d'avoir fait un travail de compréhension qu'on est justement tenté d'éviter.
Je reconnais volontiers que cela dénote une méthode de travail fondamentalement fragile, précisément parce qu'elle nourrit la dette cognitive. L'enjeu est de trouver le bon équilibre entre le gain de productivité permise par l'IA et la maîtrise de la base de code. Et sur ce point, je suis encore en apprentissage...
[^] # Re: Commentaire sur HN
Posté par sobriquet . En réponse au lien Dette cognitive : quand l'IA ne permet pas de comprendre intimement le code produit. Évalué à 4.
Oui, bien sûr, l'idéal est un bon message de commit, avec les références vers les bons documents, la motivation du changement, ce que ça change etc. etc. Si on a la discipline de faire ça bien à chaque fois, et bien sûr de produire et mettre à jour les documents qui vont avec, on évite la plus grande partie de la dette cognitive pour soi et son équipe.
Mais en pratique, les tentations sont parfois fortes. On doit ajouter une fonctionnalité avec une techno qui ne nous intéresse pas et qu'on maîtrise mal, on a d'autres priorités, etc. Alors hop, un petit coup d'IA vite fait, on relit rapidement, on teste les cas limites, on demande à l'IA quelques explications et rectifications, on retouche manuellement ce que l'IA ne pouvait pas deviner, on commit et on passe à la suite. En itérant ça une dizaine de fois, on se retrouve facilement avec un code qu'on ne maîtrise plus. Les messages de commit peuvent vraiment aider, mais leur rédaction complète et soigneuse suppose déjà d'avoir fait un travail de compréhension qu'on est justement tenté d'éviter.
Je reconnais volontiers que cela dénote une méthode de travail fondamentalement fragile, précisément parce qu'elle nourrit la dette cognitive. L'enjeu est de trouver le bon équilibre entre le gain de productivité permise par l'IA et la maîtrise de la base de code. Et sur ce point, je suis encore en apprentissage...