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Convention d’Équipe IA

Template de convention pour l’usage de l’IA dans une équipe de développement

1. Usage acceptable

Interdit

☠️ Commit de code non compris
☠️ Utiliser l’IA pour des décisions d’architecture sans consensus équipe
☠️ Partager des secrets/clés API avec l’IA
☠️ Générer du code sensible sans review expert
☠️ Désactiver les tests pour “faire passer” une PR

Obligatoire

✅ Documenter les prompts significatifs (> 10 tours)
✅ Review humaine obligatoire pour tout code IA
✅ Maintenir couverture de tests > X%
✅ Signaler les limitations connues

Recommandé

💡 Utiliser AGENTS.md dans chaque projet
💡 Préférer modèles frugaux (Haiku/Flash) pour tâches simples
💡 Valider les dépendances générées sur npm/pypi
💡 Monitorer les coûts mensuellement

2. Processus de Review

Pour le reviewer

Questions à se poser :

Le code est-il compréhensible sans explication ?
Les tests sont-ils significatifs ?
Y a-t-il des credentials en clair ?
Les dépendances sont-elles légitimes ?
Le style est-il cohérent ?

Label `ai-generated`

Pourquoi :

Transparence sur l’origine du code
Review plus approfondie
Collecte de métriques

Configuration GitHub :

Settings → Labels → New label
Name : ai-generated
Color : B8B8B8
Description : “Code généré par IA - review approfondie requise”

Utilisation :

gh pr edit <number> --add-label ai-generated

3. Junior vs Senior

Règle fondamentale

Le junior DOIT expliquer le code généré avant de pouvoir le commit.

Questions types pour validation

“Pourquoi cette approche plutôt qu’une autre ?”
“Quelles sont les alternatives possibles ?”
“Comment fonctionne ce module ?”
“Où sont les tests associés ?”
“Quels sont les edge cases gérés ?”

Validation senior

Pour les juniors (< 1 an dans l’équipe) :

Code expliqué à un senior
Senior signale la compréhension
Tests validés ensemble

4. Transparence

Communication client

Type de projet	Obligation
Projet sensible (banque, santé)	Déclarer l’usage IA
Code standard (CRUD, admin)	Non requis
Code open source	Mentionner dans README

Responsabilité

Le développeur qui commit est responsable du code. L’équipe qui review est coresponsable.

5. Workflow

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    WORKFLOW AVEC IA                          │
│                                                              │
│  1. Développeur génère avec IA                               │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  2. Développeur COMPREND le code                             │
│     (sinon, pas de commit)                                   │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  3. Tests + Lint OK                                          │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  4. PR avec label "ai-generated"                             │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  5. Review approfondie                                       │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  6. Merge si approuvé                                        │
│         │                                                    │
│         ▼                                                    │
│  7. Documenter les learnings                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

6. Gestion des conflits

Situation type

Dev A utilise IA pour générer → code rapide mais “standard”
Dev B préfère code manuel → code plus “personnel”
Conflit de style en review

Résolution

Comparer objectivement :
- Lisibilité
- Maintenabilité
- Performance
- Tests
- Documentation
Privilégier la compréhension :

Le code que personne ne comprend = supprimer
Documenter le choix :
- Pourquoi cette approche a été retenue
- Quelle convention pour les cas similaires

7. Métriques

Quoi mesurer

Métrique	Objectif	Comment mesurer
% code avec label IA	Pas de cible, mais transparence	Compter PRs labelisées
Temps de review IA vs humain	Comparable	GitHub insights
Test coverage	> 70%	pytest –cov / jest –coverage
Bug rate IA vs humain	Comparable	Issues tracker
Cache hit rate	> 85%	`opencode stats`
Coût mensuel	< Budget	API dashboard

Tableau de bord

# Metrics IA - [Mois/Année]

## Volume
- PRs totales : X
- PRs AI-generated : Y (Z%)

## Qualité
- Bugs en prod : X (Y% du total)
- Review time moyen : Xh (vs Yh baseline)

## Coûts
- Budget : $X
- Réel : $Y
- Cache hit rate : Z%

## Learnings
- [Ce qui a fonctionné]
- [Ce qui n'a pas fonctionné]

8. Formation

Onboarding nouveaux développeurs

Session 1 : Introduction (1h)

Démonstration d’OpenCode
Exemples de prompts efficaces
Pièges à éviter

Session 2 : Pratique (2h)

Exercice guidé sur un projet
Génération de tests
Review de code IA

Session 3 : Conventions (1h)

Cette convention
AGENTS.md
Workflow équipe

Ressources

[Lien vers documentation OpenCode]
[Lien vers cours interne]
[Lien vers AGENTS.md template]

9. Révision de la convention

Fréquence

Review trimestrielle
Mise à jour selon retours équipe
Alignement avec nouvelles versions outils

Processus

Collecter les retours (issues, discussions)
Proposer modifications
Vote équipe
Mise à jour document

10. Annexes

Annex A : Label GitHub

name: ai-generated
color: B8B8B8
description: Code généré par IA - review approfondie requise

Annex B : PR Template

Voir PR_template_ai.md

Annex C : Checklist Review

Voir REVIEW_checklist_ai.md

Historique des modifications

Date	Version	Changements
[Date]	1.0	Version initiale

Document maintenu par [Équipe] - Dernière mise à jour : [Date]