La charte d’utilisation des outils IA chez Believe It : les grands principes
L’IA est devenue un allié quotidien pour accélérer la production, explorer des options d’implémentation et automatiser des tâches répétitives. Chez Believe It, nous tirons parti d’outils comme Junie (JetBrains), Cursor, GitHub Copilot et Claude Code / Opus 4.5 — mais toujours avec des règles claires : l’outil aide, l’humain décide et garantit. Cette charte formalise les pratiques et garde le cap sur la qualité, la sécurité et la responsabilité.
Les grands principes (évidents) :
- Un même outil pour toute l’équipe
Standardiser évite la dispersion des workflows et facilite la montée en compétence collective. - Un repo commun pour les prompts & patterns
Centraliser les prompts validés et les templates garantit traçabilité, réutilisabilité et qualité partagée. - L’outil est utilisé comme un dev junior : il est coaché, encadré
L’IA propose des pistes ; le développeur valide, corrige et adapte en connaissance de cause. - Le collaborateur est entièrement responsable du code généré
Celui qui intègre du code IA doit le comprendre à 100 % et en garantir le bon fonctionnement et la sécurité. - Le code pushé fera l’objet d’une code review avec exigence d’explication
Si le reviewer demande « pourquoi », l’auteur doit pouvoir justifier immédiatement le choix technique — comme pour n’importe quel pair. - Le techlead ne doit pas être capable de déterminer si le code a été généré ou écrit
L’objectif qualité : lisibilité, tests, documentation, observabilité — peu importe l’origine, seul le standard compte.
Les bonnes pratiques techniques (qui doivent aller de pair) :
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Prompt hygiene : pas de secrets ni de données réelles
Indispensable pour éviter les fuites et les réinjections de données sensibles ou propriétaires dans les modèles. -
Traçabilité systématique
Car il faut pouvoir auditer une décision de code et reproduire / corriger un résultat si nécessaire. -
Tests obligatoires (unitaires + intégration minimale)
Pour valider automatiquement que la sortie respecte les contrats et éviter les régressions cachées. -
Pipelines CI/CD avec contrôles (linters, SonarQube, SCA)
Pour automatiser la qualité (même si on questionne le fait qu’elle ne soit plus une étape terminale mais une contrainte par sa constance ici – un vrai changement structurel) et bloquer les vulnérabilités ou les dettes techniques avant merge. -
Sécurité & conformité : anonymisation, accès restreint, chiffrement
Pour respecter le RGPD et les bonnes pratiques de sécurité, pardi. -
Revue UX d’accessibilité si l’IA produit des interfaces ou textes UX
Pour que ce qui est généré reste utilisable, inclusif et conforme aux attentes utilisateurs. -
Mesure de la dette technique liée à l’IA
Eviter que l’assistance IA crée du code difficile à maintenir, et corriger.
Et en termes de management, et au-delà des projets ?
La gouvernance et la formation font partie intégrante du dispositif : forcément, il faut former systématiquement les équipes à la charte, auditer régulièrement les usages et tenir un suivi des incidents et des améliorations. Certaines questions restent larges et exigeantes — propriété intellectuelle des sorties, conformité des données sensibles, traçabilité juridique — et nous les re-traitons projet par projet, avec prudence. Autrement dit : nous expérimentons de façon responsable (un chantier à la fois) et nous documentons, plutôt que de foncer dans le mur. Chez Believe It, on avance pragmatiquement, mais en restant garants de la qualité, de la sécurité et de la conformité.