Nous avons discuté avec Sarthak Kumar Barik et Stephen Conneely du secteur de l'ingénierie et de la façon dont la dynamique d'équipe évolue avec le temps.
À mesure que les technologies progressent, les environnements de travail cloisonnés pourraient devenir une chose du passé, d’autant plus que nous trouvons des moyens plus pratiques et plus efficaces de rester en contact avec des pairs dispersés dans le monde entier.
Le espace d'ingénierie Ce n'est pas différent et pour Stephen Conneely, directeur de l'ingénierie QA chez Fidelity Investments Ireland, l'ingénierie interdisciplinaire a remodelé la façon dont les équipes produisent des résultats, en particulier dans un environnement où le développement assisté par l'IA est devenu plus courant.
Conneely a déclaré à SiliconRepublic.com : « Les équipes rassemblent des ingénieurs logiciels, des ingénieurs qualité, des analystes et des spécialistes de plate-forme pour s'approprier conjointement les problèmes de bout en bout, avec des outils d'IA prenant en charge des activités telles que la conception de tests, la révision du code et la documentation.
« Cette propriété partagée réduit les transferts et permet aux risques d'apparaître plus tôt, tout en maintenant une gouvernance et une responsabilité solides. La qualité est conçue dès le départ, les disciplines collaborant pour décider où l'IA accélère la livraison et où la validation humaine reste essentielle. »
Il a expliqué que tout cela se déroule dans une atmosphère où les ingénieurs sont censés comprendre l'impact de leur travail sur les systèmes adjacents, l'intégrité des données et l'expérience client. « Le résultat : des équipes qui progressent plus rapidement en toute confiance, en utilisant l’IA comme un outil plutôt que comme un raccourci et en produisant des résultats plus prévisibles dans des environnements complexes. »
Ceci est repris par Sarthak Kumar Barik de Workhuman, ingénieur principal, qui a déclaré : « En tant qu'équipe de plate-forme, notre travail n'existe pas de manière isolée. Les équipes de produits de toute l'organisation possèdent des cas d'utilisation construits sur la même base héritée et elles sont confrontées aux mêmes défis de migration, souvent sans la même profondeur de contexte. »
Il est de la responsabilité des ingénieurs et des autres employés, estime-t-il, de combler ce manque de connaissances. Il a expliqué que cela peut être réalisé en traduisant l'expérience de migration en modèles réutilisables, en conseils clairs et en points d'intégration bien définis que d'autres équipes peuvent adopter sans repartir de zéro.
Il a déclaré : « Nous travaillons aux côtés des équipes produit en tant que partenaires actifs, les aidant à cartographier leur comportement existant sur la nouvelle plate-forme, à identifier les lacunes et à nous assurer que chaque migration qu'elles entreprennent est plus rapide et moins risquée que la précédente.
« L’objectif est que les connaissances se rassemblent dans toute l’organisation plutôt que de rester enfermées au sein d’une seule équipe. »
Un exemple plus concret de cette refonte, a-t-il expliqué, concerne la manière dont l’organisation utilise l’intelligence artificielle dans le flux de travail d’ingénierie. Workhuman a organisé un atelier assisté par l'IA au cours duquel les développeurs ont fourni le contexte du système, de son architecture, des flux de données et des contraintes, et l'ont utilisé comme base pour le code généré par l'IA.
« La différence par rapport aux invites génériques était frappante. Lorsque l'IA est confrontée au contexte réel de votre système, elle devient un véritable accélérateur, produisant un code pertinent, ancré et plus rapide à réviser et à adapter. Cela a changé la façon dont notre équipe et les équipes produit que nous soutenons envisagent la vélocité. »
Barik a ajouté : « L'ingénierie interdisciplinaire, pour nous, concerne moins les organigrammes que le contexte partagé. Lorsque les équipes de plate-forme et de produit travaillent à partir de la même compréhension du système, de la cible et des outils disponibles, les progrès s'accélèrent à tous les niveaux. »
En gardant cela à l'esprit, que compétences et processus les ingénieurs doivent-ils être au top pour s’assurer qu’ils suivent le rythme des changements dans le secteur ?
Fondamentaux et avenir
Pour Conneely, les compétences les plus recherchées dans le monde actuel paysage d'ingénieriesont une combinaison des fondamentaux parallèlement à l’adoption de technologies émergentes.
Il a déclaré : « Nous continuons de donner la priorité à des capacités approfondies en matière d'ingénierie logicielle, d'ingénierie qualité, de plates-formes cloud et de données, mais nous valorisons de plus en plus les ingénieurs qui peuvent utiliser les outils assistés par l'IA de manière responsable pour améliorer la productivité, la qualité et la prise de décision. »
Les ingénieurs doivent également donner la priorité à la capacité d’évaluer de manière critique les résultats générés par l’IA, d’appliquer un bon jugement technique et de développer la capacité à comprendre où la surveillance humaine est essentielle, ainsi qu’à adopter une pensée systémique, une approche axée sur l’automatisation et une prise de décision basée sur les risques, qui, selon Conneely, sont aussi importantes que l’expertise en matière de cadre ou de langage.
« Les compétences en communication sont tout aussi essentielles, en particulier dans les environnements réglementés où les ingénieurs doivent expliquer les décisions techniques, y compris l'utilisation de l'IA, en termes commerciaux clairs. À mesure que la technologie évolue, l'esprit d'apprentissage et l'adaptabilité sont désormais des compétences de base plutôt que des compétences essentielles. »
De même, pour Barik, le défi consiste souvent à faire correspondre des systèmes critiques mais plus anciens avec des modèles et des processus plus récents et plus avancés. Il a expliqué que le défi n'est pas seulement technique, mais aussi intuitif, car il faut déterminer si l'on progresse réellement lorsque le système est profondément couplé et ne peut pas être mis hors ligne.
Il a déclaré : « Nous avons défini l'architecture cible dès le départ, non pas comme une aspiration mais comme un état final concret par rapport auquel chaque décision est mesurée. À partir de là, nous avons décomposé le système en sous-systèmes plus petits avec une feuille de route de jalons convenus. Chaque jalon représente une unité de progrès discrète et vérifiable, un sous-système composé dans l'ancienne plate-forme et activé dans la nouvelle.
« Chaque raccourci pragmatique pris en cours de route est enregistré comme une dette technique, de sorte que l'équipe sait toujours exactement ce qui reste plutôt que de le découvrir plus tard. La mesure la plus puissante des progrès a été l'observabilité. En instrumentant à la fois les anciens et les nouveaux systèmes, nous suivons en temps réel le pourcentage de charge circulant via la nouvelle plate-forme par rapport à l'ancienne.
« Un sous-système n'est pas véritablement migré tant que les données de trafic ne le confirment pas. Les progrès ne sont pas une étape franchie – c'est un changement mesurable et visible dans la direction vers laquelle la charge circule. »
