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Software Craftsmanship, quesaco ?

26 août 2022
Sommaire

Le « Software Craftsmanship » c’est à dire littéralement « l’artisanat du logiciel » est bien plus qu’un nouveau buzzword issu du monde de la tech. Il s’agit d’un état d’esprit, un mouvement en plein essor prônant le développement de logiciels de qualité.

Dans une société où le numérique est omniprésent, il répond à la nécessité et à la volonté grandissante qu’ont désormais les entreprises et leurs développeurs d’offrir des produits digitaux soignés à même de satisfaire leurs utilisateurs et les clients. Cela est devenu une question d’éthique, mais aussi de compétitivité.

Quelle est l’origine du Software Craftsmanship ? Quels sont ses concepts ? Comment une entreprise peut-elle intégrer dans ses équipes un Software Craftsman ?

Quelle est l’origine du Software Craftsmanship ?

Software craftsmanship : origine et objectif

S’il puise ses racines déjà dans les années 1990, le mouvement du Software Cratfsmanship voit le jour en 2009 avec la parution d’un « Manifeste pour l’artisanat du logiciel ». Celui-ci explique aux développeurs les diverses techniques à suivre ainsi que les valeurs nécessaires au développement de logiciels de qualité. Son objectif est de diffuser les bonnes pratiques et de mettre ainsi fin à une trop longue période où la baisse des coûts et la rapidité de sortie des produits se faisaient au détriment de leur qualité.
Pratiquer le Software Craftsmanship représente un investissement de départ qui en évite bien d’autres. En effet, la non-qualité a un coût humain et financier. Une application remplie de bugs est compliquée et chère à faire évoluer, et le client est insatisfait. De plus, un développeur travaillant dans un cadre démotivant risque de fuir le navire.

Son inspiration : la méthode Agile

Le mouvement du Software Cratfsmanship s’inspire et complète la méthode Agile qui est un peu laconique sur la thématique du développement en lui-même. La méthode Agile qui est axée sur les process de management est devenue depuis quelques années la référence dans les entreprises du numérique. Elle prône la gestion des projets informatiques de manière souple et collaborative et privilégie le dialogue entre toutes les parties prenantes. Son objectif est de concevoir des produits de qualité répondant finement aux exigences des utilisateurs et des clients. 

Quels sont les concepts clés du Software Craftsmanship ?

Basé sur les principes de la méthode Agile, le manifeste du Software Craftsmanship s’adresse tout particulièrement aux développeurs. Les “software craftsmen” ont pour but d’élever la qualité de leur code et d’aider leurs pairs à y parvenir. Pour cela, ils suivent 4 concepts : 

1. « Pas seulement des logiciels opérationnels, mais aussi des logiciels bien conçus. »

Le code doit être de qualité, simple, lisible, intelligible, susceptible d’évoluer et d’être retravaillé aisément. Le produit livré est fiable et sa maintenance facile. Son code ne doit pas être réécrit une fois tous les 4-5 ans mais mis à jour à fur et à mesure.
Le développeur a pour cela accès à une boîte à outils très riche. Il peut utiliser des méthodologie comme le TDD, le « Test Driven Development » ou développement piloté par les tests, qui consiste à écrire le code en s’appuyant sur des tests réguliers. Il peut également adopter le BDD, le « Behavior Driven Development » ou Programmation orientée par le comportement. Le DDD ou Domain Driven Design encourage à découper l’architecture du logiciel en plusieurs domaines. Le DRY ou Don’t Repeat Yourself promeut l’automatisation et l’optimisation de ce qui a déjà été fait au sein du code sur un même système. 

 2. « Pas seulement l’adaptation aux changements, mais aussi l’ajout constant de la valeur. »

Chaque ligne de code doit créer de la valeur. Elle ne doit pas en coûter.

3. « Pas seulement les individus et leurs interactions, mais aussi une communauté de professionnels. »

Le mouvement incite les développeurs à travailler de manière collaborative, en binôme, à faire du peer-programming et à partager leurs expériences et implémenter leurs bonnes pratiques dans leurs équipes.

 4. « Pas seulement la collaboration avec les clients, mais aussi des partenariats productifs. »

Il est fondamental d’aider les clients à comprendre ce que le développeur fait pour eux dans le but qu’ils en saisissent la valeur ajoutée.

Quelles sont les caractéristiques d’un software craftsman ?

1. Un passionné avant tout

Un software craftsman est un amoureux du code. Il utilise, crée et développe de nouveaux outils tous les jours et s’inspire notamment des travaux communautaires. Il est curieux et veut faire avancer les choses. 

2. L’adoption de la culture de l’artisanat logiciel

Lecture de livres, de blogs, utilisation de nouveaux outils, de nouveaux langages, rencontres d’autres développeurs, participation à des conférences, des meetups, etc. Le développeur software craftsman pratique un métier en évolution permanente et doit chercher à apprendre en continu.

3. La transmission de ses valeurs et des bonnes pratiques

Afin d’implémenter la culture de la qualité au sein de son équipe, le développeur passionné va s’appuyer sur différentes pratiques. Le software craftsman motive le travail collectif en évitant que chaque développeur travaille de son côté. Il peut favoriser le travail en binôme, mettre en place des dojos. L’organisation de revues de code est un autre outil dans sa besace pour assurer une propriété collective du code.

Comment avoir des software craftsmen dans son équipe ?

1. Favoriser leur éclosion dans l’entreprise

Pour commencer, les développeurs doivent être considérés comme une richesse, un levier stratégique dans l’entreprise et non comme de simples exécutants. Il est important de leur faire confiance et de les motiver. L’environnement de travail doit aussi être propice au partage des connaissances et à l’apprentissage. En effet, si un ou des software craftsmen sont déjà présents au sein de la structure, ils doivent pouvoir communiquer leur passion, donner envie à leurs collaborateurs. Pour cela, de nombreux moyens existent comme par exemple l’organisation de sessions d’échanges telles que des Book clubs, des Lightning talks, des Brown bag lunches, etc.

Pour transformer les équipes en douceur, il est également possible de faire intervenir un coach Craft qui va les amener à progresser pas à pas et en toute confiance. Il est idéalement présent au quotidien et non ponctuellement afin d’être immergé en leur sein et de les accompagner en continu. En tant qu’expert, il peut aussi aider le management à mieux comprendre l’intérêt de la montée en compétence de ses équipes informatiques. 

2. Les recruter

Il va de soi qu’une autre solution pour développer le software craftsmanship au sein de votre entreprise est de recruter des développeurs qui baignent d’ores et déjà dans cette culture, et capables d’en être de véritables ambassadeurs en interne.

Software Craftsmanship : ce qu’il faut retenir

Le mouvement  du Software Craftsmanship propose une vision du métier de développeur qui promeut une culture de la qualité, mais aussi de l’apprentissage permanent. Il fait évoluer la profession, favorise l’apprentissage de nouveaux outils et la production de logiciels offrant une vraie valeur ajoutée. Mais pour que cette culture infuse l’entreprise, devienne le standard et non plus l’exception, les dirigeants doivent en comprendre la nécessité et mettre en place des conditions favorables à son développement.

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Thomas Motti
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Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à exploiter des données variées (données clients, données issues de capteurs, logs, etc.) pour en extraire des informations utiles et exploitables par l’entreprise. Au quotidien, il construit des modèles statistiques et de machine learning, met en place des pipelines de traitement des données et participe à l’interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision. Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. 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Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. 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Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. Leur expertise technique pointue leur permet de résoudre des problématiques complexes liées à un champ d’application précis : analyse d’images et de vidéos, compréhension et génération de langage, planification de trajectoires de robots, etc.Compétences requisesMaîtrise avancée des techniques et bibliothèques spécifiques à la spécialité (OpenCV pour la vision, spaCy ou NLTK pour le NLP, etc.)Connaissances approfondies des modèles de deep learning applicables (CNN pour la vision, RNN ou Transformers pour le NLP…)Capacité à analyser et à traiter un volume important de données spécialisées (images, textes, signaux)Compétences en programmation, en algorithmique et en mathématiques Évolution et opportunitésCes ingénieurs spécialisés sont particulièrement demandés dans les secteurs qui reposent sur des technologies très spécifiques, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la traduction automatique ou encore les assistants virtuels. 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Thomas Motti
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